美国空军正寻求借助人工智能提升空中加油机组的作业水平。

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2023年10月21日，一架KC-46A“飞马座”加油机演练为另一架KC-46A实施加油作业。（图片来源：一等兵西蒙娜·巴克/美国空军）

该项目目标是由人工智能自动分析加油机机载摄像头采集的加油作业画面，向加油机组提供即时复盘反馈。

根据美国空军一项小企业创新研究（SBIR）项目征集公告，空军希望开发一套系统，能够“运用先进计算机视觉、机器学习以及航空（飞行动力学）分析技术，从空中加油作业中自动提取具备作战价值的性能指标，量化其与预定飞行剖面的偏差，并生成可落地的飞后反馈，以此提升机组操作熟练度，减少人为因素引发的事故，增强任务战备状态。”

项目申请截止日期为11月25日。

该项小企业创新研究项目重点针对KC-46加油机，该机配备远程视觉系统，操作人员可借助摄像头与三维显示设备远程操控加油硬管。尽管该系统一直受初期故障困扰，但美国空军表示大部分问题很快将得到解决。

这套系统将自动跟踪加油机、加油硬管以及受油机，测量位置、速度、对齐状态与接近速率等多项数据，并判断各项参数是否偏离正常标准值。

美国空军希望这套人工智能评估系统能够消除人工评估空中加油时存在的固有主观偏差，空中加油是机组难度最高的任务之一。

该小企业创新研究文件指出：“当前空中加油训练以及飞后评估流程，高度依赖教官观察、飞行员自评、人工回看视频以及对操作表现的主观评判。”

该系统将生成可视化界面，提升受油机飞行员的操作水平，例如“AI图形叠加层、热力图、事件时间轴，以及沉浸式或交互式复盘环境”。该系统还有望同其他训练设备对接，包括虚拟现实与增强现实、飞行模拟器、任务预演系统以及其他计算机化训练工具。

美国空军将其视为未来人工智能训练系统的原型。

征集公告写道：“预期最终成果是经过作战验证的能力，至少可适配一款受油机型，能够接入现有航空训练体系，并为美国国防部后续全领域人工智能航空性能评估提供可扩展基础。”