2026年8月13日，洛克希德·马丁公司官方文章《AI-Powered Sustainment: Turning Complexity into Readiness》；Defence Industry Europe报道，洛克希德·马丁将AI后勤系统从F-35扩展至F-22、F-16和C-130机队，提升战备能力。

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洛克希德·马丁公司宣布，正在将其AI驱动的军事后勤系统从F-35战斗机扩展至F-22、F-16和C-130机队。这套系统已在F-35项目中上线运行，通过名为LogC2（物流指挥与控制）的仪表板，为F-35机队提供零部件健康状况、预测置信区间和可执行的后勤指令。

从“静态飞行小时”到“动态AI预测”

这套系统的核心转变，是放弃了传统的基于历史飞行小时和静态使用指标的后勤模型。新的机器学习模型融合了实时消耗数据、飞机运行剖面、环境条件、退化趋势和预测任务需求等多重变量，甚至纳入了地缘政治风险指标和预计出动架次率，以预测哪些地方的备件需求可能激增。

预测故障，提前72小时准备

AI不仅用于需求预测，还用于预测性维护。深度学习模型分析发动机振动、温度和燃油流量数据，可提前72小时预测部件故障，让维修人员在故障发生前就将替换部件部署到位。洛马还在开发仓库和供应网络的自主物流工具，包括基于视觉的机器人进行库存盘点、损坏识别和库存重新分配。

LogC2仪表盘：从数据富矿到信息 actionable

LogC2仪表板的关键AI功能包括：异常检测（无监督学习标记异常消耗峰值）、规范性建议（强化学习代理建议最优补货路线）和“假设”模拟（测试突发事件或新兴威胁对备件可用性的影响）。

洛马公司表示，AI不会取代作战人员，而是“保护并赋能他们”。自动化旨在将常规诊断和后勤工作从军人身上转移，同时将作战决策的最终权力保留在人类手中。洛马的方法包括人在回路的验证、可追溯的模型来源以及持续的偏见和安全测试。

战略意义：一个共同的AI后勤图景

这一扩展标志着美国空军正首次在多个异构平台上建立一个共同的AI赋能后勤图景。从最先进的五代机到服役数十年的运输机，同一套AI系统正在改变它们“被维护”的方式。未来的战争不仅取决于谁能更快地造出战机，还取决于谁能更快地修好它们、让它们留在天上。而洛马正在用AI，试图回答后一个问题。