据《读卖新闻》2025年11月11日报道，日本防卫省提出了一项计划，要测试一种用于反舰导弹的“协作型人工智能”，目的是提升远程协同和打击效率。研究中的系统能让多枚导弹在飞行中互相通信、根据目标动作调整路径，并在受到干扰时仍保持交战能力。为此，2026财年初期预算约为2亿日元配资优秀配资门户，用于研究安全通信、频谱弹性与任务安全协议等方面。
防卫省设想了一种控制框架，让多枚导弹（可能搭载有人工智能辅助的导引头和战斗部）在飞行中相互联络并适应不断变化的战场环境。初步预算将于下个财年启动，之后会根据人工智能风险管理和任务安全准则开展多年评估，目标是在大约2029财年左右最早实现实际使用。计划强调，人类军官要对任务意图和交战授权负责，并在决定部署前全面评估更高性能AI的技术、操作与法律权衡。这个概念要超越单发制导的模式，转向“协作齐射”——导弹在目标机动或防御反应时共享传感信息、更新航迹并重新规划路径。
该方案还把打击导弹与人工智能干扰机和诱饵导弹配对使用，这些不同类型的武器可以互相配合，从而加大对手决策的难度，提升突防成功率。尤其是在防区外、飞行距离接近或超过1000公里的情况下，长时间飞行会使导弹更容易被干扰或拦截。按照目前的构想，每枚导弹在终端识别时仍保留自己的导引头，而协作层则共享通信更新、平台健康状况和动态角色调整，这样即使某一枚导弹失效或被干扰，也不会自动让整个齐射任务失败。防卫省表示，这项工作是为增强自卫队对付远距离海上目标的能力，同时通过增加防御方的不确定性来抬高侵略成本，并且强调在整个试验过程中会有明确的人机控制和安全限制。
展开剩余78%在计划层面，日本经济产业省在2026财年的预算请求中列出大约2亿日元，用以在三年内评估更高性能的人工智能，并在任何量产承诺前评估成本效益与技术风险。评估将研究具争议性的频谱弹性，确保在通信被拒绝时，协作齐射能回归到预先设定的运行档案；同时还会检查加密、身份验证和具有生存性的数据信道，防止协作网络被敌方接管或欺骗。正在研究的技术架构强调在飞行中灵活更新航迹、与诱饵进行协调欺骗，并纳入符合国防设备AI使用规则的任务安全控制。时间表与预算既反映出将致命系统赋予更多自主性的技术复杂性，也反映出确保系统安全与可预测行为的政策需求；且人类官员将在测试各阶段以及任何后续部署决定时保留批准任务概况与交战参数的权限。
现实中，现有和过往系统里已有部分能进行链路化或半自主反舰交战的先例，尽管没有哪个公开系统完全等同于日本现在研究的完整协作AI概念。美国的AGM-158C LRASM结合了低可观测外形、自主目标捕获和数据链，能实现多枚导弹间的协调攻击，使它们共享目标环境信息并避免接近角度上的冲突。以色列的Sea Breaker系列则使用AI辅助的场景匹配和自动目标识别，可以在GNSS被拒的沿海环境下运行，并在没有持续外部引导下自主选择打击点。苏联和俄罗斯的设计传统几十年前就探讨过协调齐射战术，像P-700 Granit的系统被描述为在群发时采用“首领—跟随”行为：一枚导弹负责目标分类与分配，其他导弹则执行攻击配置，尽管具体的作战深度与点对点网络在不同设计与条令中各异。
早期苏联例子和现代出口产品展示了实现全面协作齐射与机载AI的中间步骤，但这并不意味着日本概念的每一个要素都已被实战采用。像P-120 Malakhit之类的传统导弹确实包含了中程更新机制，但那并非真正意义上的点对点合作，而是预示了联网交战和场外任务再分配的思路。许多当代出口级反舰巡航导弹具备双向数据链，能提供重新定位、战损反馈和导引头更新路径，当与机载处理能力结合时，可作为实现协调齐射行为的基础。公开确认装有AI的弹头实例仍然有限；目前大多数公开的自主性体现在导航、目标识别和终端捕获上，而不是在弹头内部的自适应引信或效果选择——任何将来在弹头级别实现的适应性都会引出额外的技术、法律与理论问题。
协作齐射与机载AI的战术优势非常具体，这也是推动该项工作开展的动因。协同齐射能在飞行中分配互补角色，使多枚导弹在时间上同步到达、在高度和进近向量上错开，从而扩大雷达覆盖和拦截器分配难度，提高群体突破防线的概率。导弹间共享传感与分类数据有助于拒绝诱饵，降低在密集航道中友机互相误击的风险，并在目标规避机动时维持连续监控，从而降低因某枚导弹丢失链路或导引头被干扰导致任务失败的可能性。诱饵与AI驱动的干扰器协同使用，会迫使防御方消耗更多拦截器并对模糊的轨迹进行攻击，从而放大每轮发射的效果，并增加防御者判断哪个轨迹是真正威胁的不确定性。
更先进的齐射和综合电子攻击也会对库存管理与威慑产生影响。更智能的齐射能通过减少冗余瞄准点、优先打击传感器、推进或指挥节点来降低实现某一效果所需的发射轮次。协同欺骗与电子攻击会造成拦截浪费，并削弱在多个模糊接触中筛选有效威胁的能力，从而提高防御方每次交战的成本。在战区层面，这些能力会提高对侵略的感知成本与风险，使对手在火力分配与射击理论上面临更复杂的抉择，并能通过增加不确定性与预期拦截开销（甚至在武器发射前）来实现一定程度的威慑。
要实现协作架构，既可采用“首领—跟随”模型，也可以走完全分布式的网格式架构，两者在鲁棒性、处理需求与网络复杂性上有不同权衡。在首领—跟随模型中，指派的导弹可能短暂扩展传感范围以关联接触，然后通过加密链路将目标与航路更新传给低空对等体，这样简化了决策权限，但会带来单点故障风险。在分布式网格中，每枚导弹都作为共享轨迹、发射器检测和健康状态的节点，群体可以通过投票确定目标身份、分配打击区并协调终端时机，而无需依赖某一领导者，但代价是更高的机载处理能力和更复杂的网络管理。无论采用哪种模型，双向数据链都允许在飞行中基于外部传感器重新分配任务并进行击中后损害评估，为后续打击提供信息，同时还需要强大的后备模式，以便在通信被切断或干扰超过弹性阈值时，齐射能够执行预先规划的运行档案。
在算法与作战控制层面，机载AI可以支持分层自治，同时保持人类在任务选择和交战规则上的最终权威。在巡航阶段，基于学习的分类器可以融合无源射频、成像红外与雷达线索，在复杂海况下维持跟踪质量并容忍信号退化或欺骗，而在接近终端阶段，AI辅助识别能帮助排除角反射器、拖曳诱饵或虚假发射器，并选择最合适的打击点，以最大化对已确认目标类别的系统级效能。理论上存在自适应弹头逻辑的概念，它可以根据观测到的结构特征调整引信延迟或攻击几何，但这尚未被公开确认作为现有作战能力；任何在弹头级别部署此类功能都需额外的安全、法律与操作保障。因此，正在研究的系统设计包括强制性的“不打击”约束保护自主权、强化的通信与身份验证以防敌意干预、以及在每个交战阶段明确的人为介入与操作权限。
日本的计划把这些技术概念与明确的政策与测试步骤结合起来，旨在在能力提升与安全、法律约束之间取得平衡，同时保留人类控制权。初始资金与三年评估期将用于在做出任何量产决定前检验具争议性的频谱弹性、加密与身份验证、可生存的数据链以及高性能AI的成本效益。防卫省的既定计划预计，若测试证明在有效性与安全性方面合格，最早可能在2029财年左右投入实际使用；规划文件也强调，官员在所有阶段都将保留批准任务概况与交战参数的权力。因此，该计划代表着有意向协调、自适应齐射能力转变的方向，融合传感、自主与电子攻击配资优秀配资门户，同时将任务安全控制、后备运行模式与法律保障作为开发与评估过程的重要组成部分。
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