Aviation Week：航空航天业的AI现状

文摘 2025-01-14 10:29 美国

AI正在席卷整个航空航天业。但要知道它真正发挥的作用可能很困难。为了更好地了解AI的最新进展、其发展方向以及软件中最重要的部分，《Aviation Week》的太空和新兴技术编辑Garrett Reim与领先航空航天组织的技术人员进行了交谈。以下是我们提出的一些问题以及提供的答案的摘要。

目前哪些形式的AI正在操作系统中测试或使用？

尽管如今人们对AI的讨论不绝于耳，但航空航天业对其的测试和操作应用才刚刚起步，主要集中于非安全关键型应用，例如数据分析，或计算机视觉任务，例如物体检测。

The Aerospace Corp的综合数据和应用副总监Elizabeth Davison说，美国国家海洋和大气管理局(NOAA)正在使用AI系统根据合成孔径雷达图像对海冰进行分类，其他机构则在使用深度学习技术检测卫星机动以了解太空态势。

此外，首席技术官Tim Burns表示，自动驾驶飞机初创公司Merlin Labs正在测试计算机视觉技术，通过识别跑道标记或障碍物来帮助飞行员。Merlin Labs还使用自然语言处理技术，使其自动驾驶飞行系统能够与空中交通管制人员进行交流。

NASA正在使用AI来检测和过滤“大型数据集中的噪音信号”，首席数据官兼首席AI官David Salvagnini表示。例如，NASA正在使用AI“通过Exo-Miner等应用程序探索宇宙，Exo-Miner是一种神经网络，利用超级计算机从NASA的开普勒航天器和K2收集的数据中识别系外行星”。

当然，维护、维修和大修行业多年来一直使用ML进行预测性维护。但随着航空航天公司使用计算机视觉和ML程序来检测部件缺陷和生产问题，制造业对ML的应用也在不断增加。

Airbus硅谷创新中心Acubed的项目主管Trevor Johnson表示：“目前正在研究的一个流程涉及收集和解释实时图像和视频，以便团队能够深入了解潜在的计划优化和生产放缓的根源。”

包括Reliable Robotics(一家为Cessna Caravan开发自动驾驶的初创公司)在内的多家公司指出，尽管AI系统看似拥有超人的能力，但由于容易出错，因此无法证明其符合现有的FAA法规和技术标准。

Reliable Robotics首席执行官Robert Rose表示：“我们认为确定性软件和系统至关重要” ，并补充说国家空域系统没有能力处理非确定性系统。

未来3-5年，哪些形式的AI将应用于作战系统？

Lockheed Martin首席AI和数字官Mike Baylor表示，在未来3-5年内，人类仍将做出决策，但AI工具将加速这一进程。他补充说，在其他情况下，作战部队可能会使用代理AI系统，即可以在较少人工监督的情况下做出决策、规划并朝着特定目标执行的程序。

Shield AI自主软件Hivemind工程副总裁Christian Gutierrez表示，AI还可以帮助管理和融合来自大量无人机的ISR。“在人工监督下，这些系统将使自主平台能够作为一个整体共享信息并协调行动，即使在通信和GPS拒止的环境中也是如此”。

L3Harris Technologies首席技术官Andrew Puryear表示：“预计将出现先进的AI驱动工具原型，使作战人员能够塑造电磁频谱操作”，并指出将优化对抗性无线电频率区域的通信、干扰或数据收集。

哪些显示出巨大前景但仍需至少10年的时间才能实现？

十年后，AI将承担更重要的角色，包括以前只由人类负责的决策责任。“战略自主能力，即系统做出高层决策并实时调整目标，前景广阔，”Gutierrez说。“这种转变将大大减少对人工干预的需求，使作战人员能够管理更大的系统群，同时最大限度地降低人员风险。”

Burns表示，将通用智能(general intelligence )与自适应决策相结合的AI系统也具有巨大潜力。“这些系统可以在新的或不可预测的情况下实现完全自主的决策，例如在复杂、动态的环境中协调多个无人系统，”他补充道。

“先进武器-目标配对和优化所需的AI已经存在，使系统能够根据可调整的参数优化执行，例如命中或击杀概率、误伤风险、成本、补给时间和供应链影响，”Puryear说。“真正的挑战是将杀伤链与后勤链联系起来。”

Johnson表示，未来的航空航天工厂可能会部署使用AI进行设置和优化的先进机器人。“鉴于目前的发展速度，作战部署的限制因素可能是将新技术融入高度严格的生产和设计环境的能力。”

赋予AI更大的自主权还需要为其注入道德，这是一项困难的任务，“需要取得重大突破来解决信任和责任问题”，Burns指出。

NASA表示，十年后AI的发展状况如何还不得而知。

“AI研究和部署进展如此迅速，NASA不会冒险预测10年后AI的使用情况，”Salvagnini说。“在一个快速变化的领域，做出可靠、明智的预测太过遥远。”

关于AI最大的误解是什么？

Lockheed Martin的Baylor表示，AI不太可能变得“有知觉”。“AI算法可以做出更快、更有弹性的决策。这些算法可以分层模仿知觉，但不能创造知觉。”

多位航空航天技术专家表示，另一个误解是AI将取代所有人类工作。Baylor说：“客户呼叫中心等地方可能会直接取代人类工作，但真正的风险是被使用AI的人取代，而不是AI本身。”

Northrop Grumman首席AI架构师Ebenezer Dadson指出，AI不是一种通用工具，但其用途却大不相同。“AI不能简单地作为点缀，”他说。“如果负责任地部署，AI将呈现为一个系统、子系统或组件。AI的运作既是一门艺术，也是一门科学，需要大量专业知识才能有效且负责任地完成。”

DARPA认为，认为AI可以改善所有系统是一种误解。“实际上，只有当AI是解决特定问题的唯一合适方案时，才应该使用AI，” DARPA的空战演进(Air Combat Evolution，ACE)和AI增强(Artificial Intelligence Reinforcements，AIR)项目经理Ryan Hefron中校表示。“如果有一种更简单、更有效的方法可行，就使用它。”

The Aerospace Corp的Davison补充说，与AI系统建立适当的信任水平非常重要。“AI系统本质上是不完善的，而且往往是不确定的，所以它们会犯错误，”她说。

事实上，AI还存在其他不足之处。Shield AI的Gutierrez表示：“虽然AI在可预测的任务和结构化环境中表现出色，但它需要强大的算法、大量的训练数据和自适应方法，才能在不确定或快速变化的条件下有效发挥作用。”

美国空军并不认为AI会在高风险情况下取代人类决策。该部门表示：“AI的主要目标是增强人类决策能力，而不是实现决策自动化。”

Reliable Robotics公司的Rose表示，AI已经成为一个包罗万象的流行词，这也是一个问题。“为了推动AI的讨论，行业应该通过标准制定组织和行业协会，为航空业正在考虑的AI类型制定精确的定义。”

最后，L3Harris的Puryear表示，AI将实现超级智能并威胁世界末日的想法太过推测。

“虽然LLM已经展示了新兴能力，但它们并不是迈向AI的一步，”他说。“LLM在预测下一个单词等任务上表现出色，但缺乏AI所必需的关键特征，例如推理、分层规划和对物理世界的深刻理解。”

哪些领域对于AI来说会很难？

AI系统的强大程度取决于训练它们的数据，而高质量的数据很难获得。例如，航天技术专家表示，如果没有战争，就缺乏训练AI的现实军事数据。

Baylor指出：“另一个挑战是理解人与人之间交流的细微差别，例如讽刺、沉默和‘很好’这样的词语，其中语气与上下文同样重要。”

Davison表示，AI还缺乏人类的深厚技能，比如在新情况下创造性解决问题的能力。“需要深厚专业知识、直觉或情商决策的任务对AI来说尤其困难，”她解释道。

与之前的技术一样，对手将开发技术来压制或阻碍AI设备。“随着我们在战场上增加AI技术的使用，我们将看到规避这些技术的进步，”Gutierrez说。“我们的挑战将是克服当前为作战人员部署升级的速度。”

由于AI在实际应用中存在诸多模糊性和复杂性，因此道德界限尤其难以建立，并将其融入到技术中。“像DoD的《AI道德使用原则(Principles for Ethical Use of AI)》这样的框架很有帮助，”Baylor说。

美国空军指出，所有这些挑战都集中在战场上。该部门表示：“AI可能面临的困难领域包括人类战场决策、道德决策和新情况等。”

Puryear表示，人类很可能在战场上保持优势，因为他们“对物理世界及其约束有着深刻的理解，因此擅长推理和规划。虽然一些AI系统已经具备推理能力，但它们在情境推理方面却举步维艰，尤其是在新奇或动态的情况下。”

最后，NASA指出，AI缺乏自我反思的能力。“目前的AI模型很难确定自己的偏见，无法给出一致的答案，也无法解释它们如何获得和推导答案，”Salvagnini说。“因此，让人类作为这些系统工作的裁决者和事实核查者至关重要。”

https://aviationweek.com/aerospace/emerging-technologies/state-ai-aerospace-industry

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