根据《读卖新闻》2025年11月11日的报道，日本防卫省概述了一项新计划，旨在测试新一代反舰导弹与协作人工智能的结合，以提高远程打击的协调性和效率。这项新系统将使导弹在飞行过程中能够互相通信，并根据目标的机动变化进行调整，同时能够在受到干扰或被反制的情况下继续作战。计划的初期预算约为2亿日元，主要用于研究安全通信、频谱弹性和任务安全协议。
日本防卫省提出了一种新型控制系统，允许多枚导弹（可能包括配备人工智能导引头和弹头的导弹）在飞行过程中互相通信，并根据战场环境不断调整。当这些导弹面临目标机动或防御反应时，它们能够共享传感器数据，更新航迹，甚至重新规划轨迹。计划的初步预算将从下一个财政年度开始，并预计在2029财年左右，可能会将这一系统投入实际使用。该计划明确强调，虽然导弹的协作能力将由人工智能驱动，但最终的任务意图和交战授权仍由人类军官负责。在决策是否部署这一系统之前，必须进行全面的风险评估，考虑到技术、操作和法律方面的权衡。
这种新方法将反舰导弹与人工智能干扰弹和诱饵导弹结合，使得这些导弹能够相互协作，增加敌方防御的复杂度，提升导弹成功突破防御的概率。特别是在目标距离接近1000公里以上时，飞行时间的延长会增加遭遇干扰和拦截的风险。根据当前的设想，每枚导弹仍将保留独立的导引头用于终端识别，但它们会共享航迹更新、平台健康状况和动态角色变化等信息。这样，如果某个组件失效或被干扰，其他导弹仍能继续任务。防卫省表示，这一系统将提升自卫队在对抗远距离海上目标时的作战能力，通过增加防御方的不确定性，提升侵略行动的成本。测试过程中，所有操作都将受到严格的人机控制和安全限制。
展开剩余71%在计划的资金方面，日本经济产业省提议为2026财年分配大约2亿日元，用于评估更高性能的人工智能。这个预算还将用于评估频谱弹性的可行性，确保即使在通信受到干扰的情况下，合作齐射也能恢复到预定的作战配置。此外，计划还包括对加密技术、身份验证以及数据链路生存能力的测试，以防止敌方通过操控网络进行欺骗或恶意干扰。所研究的技术架构将特别关注灵活的飞行中更新、诱饵协同作战以及任务安全控制，确保符合国防领域对人工智能使用的既定规则。预算和时间表的安排也反映了增加系统自主性所带来的技术复杂性，以及确保行为可预测性和安全性的政策要求。无论在测试阶段还是未来的部署决策中，人类官员都将保留最终的决策权。
当前，虽然没有一个公开系统完全符合日本正在研发的这种协作人工智能导弹的概念，但已有类似的反舰导弹系统具有一定的参考性。例如，美国的AGM-158C LRASM就结合了低可观测性设计、自主目标捕获和数据链技术，使多枚导弹能够协调攻击同一目标。以色列的Sea Breaker系列则使用人工智能辅助场景匹配和目标自动识别，可以在没有外部引导的情况下独立选择攻击目标。甚至早期的苏联系统如P-700 Granit也探讨过类似的协调齐射战术，其中导弹之间会根据不同角色进行配合。
尽管日本的这个新系统计划还没有完全实现，但它代表了一种趋势：反舰导弹技术正在向更加智能、协作和自主化的方向发展。尤其是，许多现代反舰导弹系统都具备双向数据链，可以在任务执行过程中进行重定位、更新攻击路径，甚至实现协调齐射。虽然目前大多数自主系统还是集中在制导、目标识别和终端获取等方面，但这种技术的进一步发展将会带来新的挑战，尤其是关于适应性引信和效果选择的问题。
在战术层面，协作齐射和机载人工智能的优势是显而易见的。通过协同工作，导弹可以分配互补的角色，优化到达目标的时间，错开不同的接近角度，增加雷达覆盖范围和拦截器分配，从而提高成功打击的概率。通过共享传感器和分类数据，导弹可以有效抵抗敌方诱饵，减少在繁忙海域中的误伤风险，并在目标规避过程中保持有效的追踪。诱饵和干扰弹的协同使用，进一步迫使敌方消耗更多拦截器，增加每次发射的打击效果，同时也增加了敌方对哪一条轨迹才是真正威胁的不确定性。
此外，更智能的齐射行为和综合电子攻击还将影响到导弹库存和威慑效果。通过精准打击传感器、推进系统或指挥节点，协同齐射可以最大限度减少冗余目标，提升打击效率。电子攻击和诱饵的结合将导致拦截器浪费，并削弱敌方的威胁过滤能力，从而增加防御方的成本和风险。这些能力提高了侵略的成本，并增加了敌方对威胁的评估复杂度，从而实现对敌方的战略威慑。
要实现这种合作框架，可能会采用领导者-跟随者模型或完全分布式的网格模型。这两种方法在鲁棒性、处理需求和网络复杂性方面各有利弊。领导者-跟随者模型简化了决策过程，但存在单点故障的风险，而分布式网格则使每枚导弹都能独立进行任务分配，但需要更强的机载处理能力和更复杂的网络管理。无论采用哪种方法，双向数据链都将使得导弹可以根据外部传感器数据调整任务，进行重新分配并评估伤害，为后续打击提供反馈。
在算法和操作控制层面，机载人工智能将支持分层自主决策，同时保持人类对任务选择和交战规则的控制。人工智能将在巡航阶段通过融合不同类型的信号，保持对目标的追踪，并能够识别欺骗性信号。在最后阶段，人工智能将有助于识别并排除虚假目标，确保攻击效率。尽管自适应有效载荷的概念在理论上存在，但它的实现仍然面临技术、法律和操作上的重大挑战。因此，系统设计将确保在每个阶段都有人类干预，防止敌方的操控，并增强通信和身份验证功能。
日本防卫省的计划将这些技术与明确的政策和测试步骤相结合最安全的线上配资平台，确保在能力提升的同时，能够处理安全、法律等方面的约束。初期的资金和三年评估期将帮助验证系统的可行性、安全性和成本效益。若测试成功，预计这一技术将于2029财年左右投入实际使用。
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