美国空军第40飞行测试中队指挥官泰勒中校（代号“Growl”）介绍了该中队在自主协同平台（Autonomous Collaborative Platforms, ACP）领域的战略转型。他指出，这支传统的第四代战机试飞部队正在顺应空军新的自主化指令与下一代作战愿景，逐步向“有人-无人协同”与“自主智能飞行测试”方向发展。回顾历程，第40中队及其上级第96测试联队和空军试验中心的工作，建立在十年来空军研究实验室（AFRL）自主飞行项目（如Skyborg）的基础上，这些项目为AI智能体控制飞行奠定了技术根基。此后通过美国空军试飞员学校对Learjet与X-62A VISTA的“人在回路”试验，再到2023年开始使用XQ-58“女武神”无人机执行作战级试飞，实现了AI智能体实时控制与与有人机（F-16C、F-15E）协同飞行的演示，并在“翡翠旗”演习中展示了数据链通信与电子战AI应用。 目前，埃格林基地正在构建高保真数字测试与实地验证环境，包括可执行快速循环的软件测试、仿真验证、实时监控及安全飞行保障体系。第40中队负责的“蝰蛇（Viper）实验性下一代作战模型”项目，是将F-16战斗机转型为自主飞行测试平台的关键环节。该项目已获得多架F-16C用于实时AI控制试飞，目标是打造“人机共驾”的试验体系，让机上飞行员作为“在环人类”可随时接管控制。这一转型依托完善的数字孪生模型和实验室仿真环境，使测试人员能够对AI智能体的决策逻辑、执行路径及安全性进行对比验证。 泰勒强调，AI飞行测试的核心挑战在于“可解释性”与“评估方法论”：传统试飞数据量化明确，但深度强化学习等算法的决策过程复杂，必须结合大量仿真、数据比对与定性分析才能理解“AI为何如此决策”。因此，试飞流程不仅包括实时监控与数据采集，还需通过战术复盘与模型对比来验证AI的可靠性与可预测性。 最后，他指出，第40中队与空军各试验中心及产业合作伙伴正携手建立“自主测试生态”，以数字化、低风险的方式验证未来作战系统的智能自主能力，并将经验持续向后续型号和正式装备项目转移。这标志着空军从传统平台试飞向智能化、自主化试飞体系的关键跃迁。
在这场小组研讨中，蒂莫西·赫尔弗里奇上校还从技术架构层面解释了“飞行自主”（Flight Autonomy）与“任务自主”（Mission Autonomy）的区别。“飞行自主”主要与飞行控制和安全关键软件高度耦合，负责保障飞机基本飞行与安全运行，是平台底层能力。“任务自主”则承担战术与任务执行功能，相当于“坐在驾驶舱里的飞行员”。它决定如何在战场边缘执行战术动作和任务指令。通过采用政府参考架构（GRA），项目实现了“飞行自主”与“任务自主”的解耦，使“任务自主”可以快速迭代甚至更换，从而更灵活地响应作战需求与操作人员反馈。
蒂莫西·赫尔弗里奇上校指出，YFQ-42A飞行中出现了一个小插曲，这表明了这些新系统的一个重要特点：“我们执行了一次由Shield AI自主执行的任务，然后在同一次飞行中，没有着陆，我们就转向执行第二次自主执行的任务，还是在同一次飞行中。” 本质上，这架YFQ-42A在飞行途中更换了操控者。第二个操控者是安杜里尔公司自己的Lattice人工智能飞行软件，该公司称其执行了与Hivemind相同的测试点。
安杜里尔公司为美特种作战司令部提供任务自主系统集成（翻译&字幕 by 防务菌）
2025年3月26日，美特种作战司令部 (USSOCOM) 授予Anduril一份为期三年、价值86,000,000美刀的合同，以加速任务自主软件的开发和部署到多域无人系统。 为了实现经济实惠的体系能力优势，作战人员必须能够让由各种多域自主系统组成的编组协同工作并执行给定任务。这需要能够集成和协调多辆载具的控制系统、传感器、武器和其他有效载荷的任务自主软件，以同步战场效果。 Anduril已经开发出强大的软件开发、测试、集成和部署基础设施，目前这些基础设施位于Lattice for Mission Autonomy中，这是Anduril的与硬件无关的端到端软件平台，允许人类操作员与各种自主系统编组互动和战斗。作为任务自主系统集成合作伙伴 (SIP)，Anduril将支持USSOCOM开发其基础设施，使他们能够在其机器人平台上集成、测试、验证和部署政府拥有和商业的任务自主软件和支持技术。该基础设施将涵盖整个软件开发生命周期，包括数据导出和管理、数据模型和接口验证以及系统级验证和确认 (V&V)，为SOCOM 建立可靠、可互操作和值得信赖的基础，以便快速、持续地将协作的自主系统编组整合到其作战中。 除了为开发基础设施提供支持外，Anduril还将在接下来的几个月内通过一系列功能演示验证和集成活动来验证最终的软件，以便投入实际作战。作为Mission Autonomy SIP，Anduril将展示Lattice如何加速最佳软件和硬件功能的集成和部署，从而实现SOCOM作战的范式转变，重点是协作任务自主和协调大规模效应。
安杜里尔公司能够执行飞行中途切换的原因与柯林斯宇航公司和Shield AI公司能够在不同飞机之间调动其AI飞行员的原因相同：蒂莫西·赫尔弗里奇上校口中的“自主政府参考架构”（A-GRA）。A-GRA是美国政府制定的自主飞行“基准”。所有符合A-GRA标准的飞机都必须配备飞行自主软件：“这些软件与飞行和安全关键软件高度耦合，确保飞机能够安全飞行，”蒂莫西·赫尔弗里奇上校说道。所有符合A-GRA标准的任务自主软件都必须能够与飞机的飞行自主软件连接。当操作员发出CCA起飞的基本指令时，任务自主软件就相当于飞行员，负责执行起飞指令。 A-GRA是美国空军CCA项目的基础。如果没有它，人工智能飞行员就必须针对每架飞机进行定制，这将增加大量的额外编程工作。通过标准化人工智能飞行员与内部飞行系统之间的接口，人工智能飞行员就可以实现互换。
对此，本·“比利·雷”·布拉德利表示，只需几周时间即可将AI试点项目集成到新平台，而且每次将Hivemind部署到新平台时，Shield AI公司的速度都会越来越快。 将机身与AI飞行员分离意味着，美空军在2026年晚些时候的第一阶段筛选竞争者时，将面临两个决策。两款CCA搭配两套AI飞行员系统，共有四种可能的组合可供选择。
安杜里尔公司在飞行途中切换任务自主软件，凸显了美空军CCA项目的另一个方面，空军在2025年12月份出人意料地将诺斯罗普·格鲁曼公司的YFQ-48A指定为CCA项目也证明了这一点：正如空军顶级项目（包括CCA）的新任负责人戴尔·R·怀特上将所说：“即使你被淘汰出局，大门也永远不会真正关闭。” 他还提到：“你可以继续研发。你或许无法获得政府资助，但最终，如果你认为你能研发出更好的产品，……你就可以……卷土重来，继续参与竞争。”
《机翼背后》：军事航空中的人工智能（AI）（翻译&字幕 by 防务菌）
科罗拉多州第一位女战斗机飞行员特蕾西·拉图雷特通过实地到访美国空军爱德华兹空军基地空军试飞员学校、美国防部，采访时任美空军部长弗朗克·肯德尔、时任空军负责采办、技术与后勤的助理部长军事副手戴勒·R·怀特中将、时任空军试飞员学校指挥官詹姆斯·瓦尔皮亚尼上校、X-62A VISTA首席飞行测试工程师肖恩·斯蒂芬斯少校、空军试飞员学校首席试飞员比尔·格雷、兰德公司资深物理科学家兰斯·曼瑟等人，试图揭开美国空军目前应用人工智能的总体情况~ 前前后后花了五天时间翻了下，时间戳如下：00:00，简介；01:36，美国空军试飞员学校；03:49，人工智能的历史；04:27，伦理道德；05:17，空军部长；06:36，信任问题；08:00，模拟器到飞行测试；09:14 ，X-62A VISTA；12:36，进入驾驶舱；14:24，飞行简介；15:26，飞行测试；19:15，机遇；22:02，风险；25:07，未来；25:56，结尾
戴尔·R·怀特上将的这番说辞得到了CCA竞标公司的实践力证。例如，安杜里尔公司从未被证实是参与CCA自动驾驶软件合同竞标的五家公司之一，但该公司工程高级副总裁杰森·莱文在一篇博客文章中暗示，他们采纳了戴尔·R·怀特上将的建议，自筹资金开发了其人工智能Lattice试点项目。
在本场小组研讨中，大卫·C·埃珀森准将（空军作战中心指挥官）指出，他早在五角大楼担任“Checkmate” 负责人期间就参与了CCA早期构想。当时高层明确要求：必须以“全场紧逼”的方式，将该能力尽快交付作战人员。为此，团队提出“三管齐下”的推进模式：第一，采办体系改革，确保硬件与软件快速落地；第二，建立实验作战部队（EOU），提前探索战术、技术和程序（TTP），在装备定型前就为未来作战使用做准备；第三，全面考虑保障与维护体系，包括后勤链条与维护理念的变革，不能只关注飞行员或“指挥员”，而是要重塑整个作战体系。
通用原子公司演示验证包括自主空对空作战的远程杀伤链效应（翻译&字幕 by 防务菌）
通用原子公司（GA）旗下通用原子航空系统公司（GA-ASI）和通用原子智能公司（GA-Intelligence）在2025年7月8日成功完成了一项突破性演示，集成了GA多家子公司的技术，验证了远程杀伤链效应，包括自主空对空作战。此次飞行演示验证集成了本地和全球传感器融合技术，通过战术自主核心生态系统（TacACE）为机载MQ-20“复仇者”无人机提供实时态势感知和自主任务指令，从而完成杀伤链，并向作战人员展示了该系统的成熟度和作战准备状态。 此次演练的亮点在于“协同作战飞机”（CCA）的集成，该飞机完全符合政府自主部署标准，并具备超视距（BLOS）指挥控制（C2）能力。GA-ASI提供的MQ-20无人机在传感器辐射控制（EMCON）环境下作为CCA的替代机型。它自主运行，并由基于Optix.C2和Omniview软件的分布式边缘C2节点进行控制。Optix.C2是通用原子智能公司的产品，它提供低延迟、本地化的C2功能，同时与更广泛的作战态势保持联网，从而实现跨多个领域的实时协调。
马修·詹森中校随即介绍，EOU的核心使命是“探索”如何在相关时间尺度内最有效地运用与整合协同作战能力。这里的关键词是“探索”。传统武器系统往往经历长达10至15年的线性开发流程，而CCA的目标是在2至3年内形成实战能力。这意味着必须改变开发模式。EOU从项目最早阶段就参与进来，将作战人员前移至原型设计甚至部分科技研究阶段，通过持续实验与迭代，影响需求制定与能力发展。目标是在第一批量产飞机交付时，部队已经知道如何使用它们。他进一步解释，传统流程是：科研→原型→发展试验→作战试验，整体较为线性。而CCA项目将作战人员“向左移动”，直接参与原型与早期测试，与厂商及爱德华兹基地的空中优势联合试验部队并肩工作。在厂商开展飞行科学与基础验证的同时，EOU人员同步学习系统特性、验证战术概念，并为后续实验作战阶段做准备。随着项目推进，工作重心将从系统验证逐步转向战术实验与能力迭代，从“验证系统需求”转变为“探索作战应用”。
事实上，蒂莫西·赫尔弗里奇上校表示，他的团队2026年推进CCA项目的“最重要的事情”不是最终的供应商筛选决定，而是将CCA项目在2026年夏天交给马修·詹森中校的实验作战部队。 将CCA置于空军人员的操作控制之下，这不是测试，而是实验，目的是弄清楚自主（技术能力）是如何运作的，并引导人类与人工智能飞行员有效合作。
对于人工智能本身而言，这一阶段的重点在于发现系统的局限性，并快速注入更新以改进系统。蒂莫西·赫尔弗里奇上校将这一阶段的起点描述为推出“最小可行产品”（MVP），这是科技界的一个常用术语，也是开发改进方案的第一步。 他说：“我们正在构建项目架构，以便能够每天与运营商进行响应和整合。第一天你所获得的只是第一步。你会不断进步，越来越好。”
洛克希德·马丁“臭鼬工厂”与行业合作伙伴和美国空军合作，在飞行中从第五代战斗机F-22的驾驶舱控制了一架MQ-20“复仇者”无人机（翻译&字幕 by 防务菌）
在内华达州内利斯空军基地起飞的飞行过程中，一名F-22“猛禽”战斗机飞行员成功地使用驾驶舱内的开放式界面向另一架空中无人机发送了控制指令。 “这项努力代表了臭鼬工厂在空中作战能力方面取得突破，即利用单座飞机在驾驶舱内通过简单直观的界面指挥和控制无人机，”洛克希德·马丁臭鼬工厂副总裁兼总经理OJ Sanchez表示。 F-22飞行员使用飞行员-飞行器界面（PVI）指挥无人机执行特定任务。PVI是一个灵活的系统，可为现有和未来的平台提供集成就绪的功能。 此次活动展示了人机协同作战能力以及未来空战的发展方向。多年来，洛克希德·马丁公司一直致力于探索自主和人工智能赋能作战在有人和无人系统中的变革性力量，尤其关注将自主无人机与F-22和F-35战斗机的集成。 此次飞行测试及其他正在进行的评估是实现空军系统家族愿景的关键步骤。人机协同作战能够提升态势感知、互操作性、生存能力和灵活性，从而为美国空军带来显著优势。通过将F-22与其他先进系统整合，我们正在增强作战人员的能力，确保美国空中力量的绝对优势。 洛克希德·马丁公司积极主动地构建、测试和改进第五代战机协同作战能力，处于创新前沿，展现了当今空战的未来。
A-GRA是关键所在。Shield AI公司和柯林斯宇航公司可以放心地更新他们的AI飞行员系统，而无需担心飞机本身的安全，因为飞机的飞行软件已经成熟，接口也都是标准化的。 潜在的更新将解决人工智能飞行员性能上的不足，使其能够得到改进。马修·詹森中校指出，虽然A-GRA设定了一个基准，但各个系统既不相同，也不完全等同。
大卫·C·埃珀森准将预测，人工智能飞行员和人类飞行员一样，都可以不断进步，与它们一起工作的人类飞行员也会进步。 “这就是拥有EOU并真正将平台交付到他们手中的关键所在，这样我们才能开始进行实战演练，”他在小组研讨中提到，“随着时间的推移，随着这些供应商改变他们的任务自主，随着我们推进项目，我们将更好地了解这些变化对CCA、指挥官以及我们如何训练机组人员的重要性。”
整个过程都是为了在操作员和人工智能飞行员之间建立信任，就像在飞行中队中组建团队一样。 “我们实际上必须以一种能够让我们的大脑始终围绕决策空间的方式部署它，这样我才能凭直觉评估输入和输出，”美空军负责采办、技术和后勤的助理部长的军事副手卢克·CG·克罗普西中将说道。
洛克希德·马丁“臭鼬工厂”与美国空军试飞员学校（TPS）通过“Have Remy测试管理计划（TMP）”推进人机协同（翻译&字幕 by 防务菌）
二者正在紧密合作，推进能够与人类飞行员协同决策、行动和适应的战术人工智能。“Have Remy测试管理计划（TMP）”正是这一愿景的切实体现。 “Have Remy测试管理计划（TMP）”的核心是将TPS学员融入到自主智能体的设计、测试和评估中，并在加速的开发周期内，让他们： ~定义了一个导弹规避场景，要求在X-62A VISTA飞行包线的极限范围内进行瞬间决策和3D机动。 ~利用“臭鼬工厂”的Supermassive模拟引擎，在数小时内对人工智能进行训练，模拟任务数量达数十亿次。 ~利用高保真F-16模拟器进行人工智能的指导开发，从而可以在实际执行之前进行虚拟测试。 ~针对新型人工智能监控算法提供了反馈，这些算法能够表征人工智能代理在现实世界中对模拟性能的复现情况。 通过此过程，TPS 的学员亲身体验了人工智能如何从理论发展到可飞行能力，而“臭鼬工厂”的工程师们则利用美国空军X-62A VISTA高性能自主测试平台来评估他们的技术。 “飞行-修正-飞行”的模式使得“臭鼬工厂”能够通过模拟重现现实世界中观察到的人工智能行为，从而实现了人工智能性能的持续提升。人工智能工程师们展示了在数小时内完成开发、调试和测试更新的能力，并能自信地将更新推送至现场的VISTA系统，确保系统按预期运行。这种从真实世界到模拟环境的转换能力，使工程师能够立即将从实际飞行中汲取的经验教训整合到人工智能自主系统架构中。 洛克希德·马丁公司希望通过“Have Remy测试管理计划（TMP）”展现开发和测试高水平战术人工智能的独特能力，同时利用实践性合作模式，将TPS的学员直接纳入人工智能开发流程。通过证明自主智能体可以实时安全地被监控、理解和控制。该公司正在将人机协同的愿景转化为可操作的现实——使未来的任务更安全、更高效、更具决定性优势。
换句话说，如果飞行员无法理解人工智能飞行员做出决策的原因，飞行员就无法对人工智能在实际操作中的表现建立必要的信任。人工智能必须对飞行员的指令做出理性反应。
马修·詹森中校表示，他的实验作战部队秉持这种观点，并表示他打算让人类飞行员在每次飞行任务结束后，像现在彼此之间进行“汇报”一样，与自主软件进行“汇报”。 他说：“我希望能够与大型语言模型对话，解释自主系统在特定时间和特定地点做了什么，并（要求它）提供它这样做的原因。”
建立信任是人机协同的关键（图源：Shield AI公司）
从概念上讲，这合情合理，但要对机器进行任务汇报却很难。这项功能仍在开发中，但蒂莫西·赫尔弗里奇上校和马修·詹森中校都表示，现在就建立信任和熟悉度至关重要，而不是等到人工智能飞行员的各个方面都完善训练到完美状态才开始行动。马修·詹森中校还表示，他计划“尽快”将CCA 引入大型演习中，这可能会让一些人感到不安。 “当人们来到‘红旗军演’时，他们可能会感到惊讶，心想‘为什么机器人会和我们一起飞？’”马修·詹森中校说，“但你知道，我们会试一试，看看会发生什么。”
本场小组研讨主持人希瑟·彭尼在最后总结指出，EOU的实践已经清晰表明，CCA并非“人类战争的终结”，也不是要取代有人作战平台。相反，它将使有人战机能够更充分地发挥人类独特的认知优势，在战场上实现更高效、更致命的打击能力。CCA通过承担高风险、重复性或规模性任务，为人类飞行员释放认知空间，使其专注于复杂决策与战术创新，从而整体提升战斗编组的效能。整体来看，CCA项目不仅代表一型新装备的诞生，更标志着美空军在体系作战理念、采办模式、软件迭代机制以及人机协同文化方面的深刻转型。