源自：无人系统技术

作者：詹韧, 贾高伟, 郭正 王玲

注：本文由“人工智能技术与咨询”发布

人工智能、大数据、多模态大模型、计算机视觉、自然语言处理、数字孪生、深度强化学习······

摘 要

协同作战无人机凭借其多功能性和高度自主化，正成为空中作战体系升级的关键节点，其技术发展亦成为空中作战体系转型的关键。首先，总结对比了多国典型无人协同作战飞机项目；其次，明确了未来协同作战无人机的关键能力特征，并提出了正向雷达散射截面0.001~0.005 m2、侧后向雷达散射截面0.05~0.1 m2、最大过载11~15 g、自主化程度大于5级等技术指标；然后，对应提出了实现上述能力所需的关键技术。结论表明，依赖于高效隐身与机动融合、智能态势感知、抗干扰通信网络等技术的发展，协同作战无人机将呈现隐身性强、机动性高、自主化与协同能力突出的特征。随着关键技术的不断突破，协同作战无人机将逐步实现形态收敛和能力升级，成为战场不可或缺的角色。

关键词

体系协同；低成本；组网通信；自主决策；全向隐身；抗毁网络；轻量智能；集成兼容

1 引 言

协同作战无人机（Collaborative Combat Aircraft，CCA）作为无人作战领域的新兴力量，正逐渐改变传统的作战模式。与传统无人机相比，CCA由人工智能技术深度赋能，自主化程度较高，无需按照人类指令集行动，不仅可独立作为作战单元，执行侦察、打击和干扰等各类任务，还能够与体系中的其他无人机或有人机节点协同作战，形成强大的空中作战体系。CCA与有人机的紧密配合，不仅大大提高了作战效率和灵活性，也极大地降低了作战成本和风险，持续塑造新型战场优势。CCA的出现，从根本上推动了无人机的战场角色，从单一的、低层次的任务单元向体系中主战角色转变，同时也推动了军事力量结构的转型，空战体系开始从传统的以有人飞机为主的结构向有/无人机联合编队转变 ［ 1］。本文从CCA的发展现状出发，针对未来空中战场形态与体系作战样式，分析了CCA的关键能力特征，并据此提出了支持实现的关键技术，可为军事战略决策、作战理论创新以及相关技术的发展提供一定的理论支持和实践指导。

2 典型CCA项目

面向美空军提出、西欧各国所秉持的以摧毁中枢、瓦解体系 ［ 2］为目的，以快速穿透、纵深打击、信息制胜、多域协同为核心的穿透性制空作战概念，各国通过一系列项目，对CCA的形态和关键技术展开了前瞻性探索。

2.1　美国忠诚僚机计划

美国忠诚僚机（Loyal Wingman）计划旨在开发一种能够与有人驾驶战斗机协同作战的无人作战飞机，携带空对空武器前出与敌交战。2020年12月9日，克拉托斯公司（Kratos）开发的XQ-58A Valkyrie无人机，已经完成了与F-22和F-35战斗机的编队飞行试验；2021年2月27日，波音公司与澳大利亚皇家空军联合研制的MQ-28 Ghost Bat无人机已完成首飞；通用原子能公司后继发展的第二代XQ-67A机外传感站（Off-Board Sensing Station，OBSS）无人机（如图1所示）侧重于空对空作战和红外侦察与跟踪，证明了设计、制造、测试CCA通用平台的技术路线是可行的，且被认为是美国空军最近入选的CCA方案之一，于2024年2月28日完成首飞。

图1XQ-67A 机外传感站无人机

美国空军实验室也正在加紧研制新的计算机算法，为第四代战斗机“植入”人工智能，以实现 “忠诚僚机”与有人机的完全自主协同飞行。该项目的核心思路包含：

（1）有/无人协同；

（2）风险分担；

（3）高度自主化与智能化；

（4）模块化设计与多任务能力；

（5）低成本与可消耗性；

（6）快速部署和响应。

该项目促进了人工智能、自主控制以及通信和传感器等关键技术的发展，提供了一种全新的有人/无人机分布式协同作战模式，预示着空中作战模式的根本变革。但是，该项目目前仍处于试验阶段，要实现计划中的高性能无人机需求，相关系统的可靠性和稳定性仍需进一步提高。

2.2　美军下一代空中主宰项目

由美国空军负责牵头的下一代空中主宰项目（Next Generation Air Dominance，NGAD），于2014年正式启动，旨在开发第六代战斗机系统。与传统战斗机发展思路不同，NGAD可能不仅仅是单一的有人战斗机，而是一个包括有人机和无人机编组，具备火力、感知、网络和战场管理能力的系统簇（Family of Systems） ［ 3］。NGAD有人驾驶战斗机的忠诚僚机，由通用原子航空系统公司开局（Gambit）系列（如图2所示）、XQ-58A、MQ-28A等无人机参与竞争角逐。特别是开局系列无人机，以通用平台GambitCore为核心，配置不同机身、机翼、发动机，加装不同的有效载荷，分别满足不同任务需求 ［ 4］，预计于2025年中期进行首飞，映射了CCA初步形态。根据公开情报分析，其基本特征为：

图2通用原子航空系统公司开局系列无人机

（1）高度自主性：NGAD计划中的无人机可能配备有先进的人工智能系统，使其能在限定的规则和参数下自主做出决策；

（2）模块化设计：采用通用“机体核心”，能根据任务需要快速重新配置机体部件、武器或传感器，实现角色转换；

（3）协同网络作战：将融入以有人机为核心的网络化作战体系，实现数据共享和任务协同；

（4）多任务能力：无人机设计为多用途平台，可执行包括空对空作战、模拟对抗、隐身穿透侦察打击等多种任务。

2.3　俄罗斯S-70猎人无人机

俄罗斯的S-70猎人（Okhotnik）无人机是一种与苏-57战斗机配合使用的隐形攻击无人机，最初的设计目标是发展一种能够执行侦察、监视和打击任务的无人机，扩展有人机的任务范围。2019年9月，该机与苏-57战斗机进行了首次联合飞行测试，验证了该机在防区外为有人机提供目标指示的能力 ［ 5］，预计于2024年投入量产。据公开信息推测，该机采用飞翼布局来提升隐身性能和续航性能，能执行长时间的监视和侦察任务；装备了先进的通信和数据链系统，支持其与有人机之间的通信；可携带空对地和空对空武器，具备打击地面甚至空中目标的能力；预留了集成未来技术的接口，如更先进的传感器、新型武器系统和改进的隐身技术。

2.4　英国轻量级经济可承受新型作战飞机项目

英国的轻量级经济可承受新型作战飞机（Lightweight Affordable Novel Combat Aircraft，LANCA）项目，于2015年由英国皇家空军快速能力办公室提出。其原型机如图3所示，旨在开发轻型、低成本、短开发周期的，能够补充传统有人战斗机的无人作战飞机 ［ 6］，以降低运行和采购成本，同时提升任务执行的多样性和效率。与美军的忠诚僚机计划等类似，其核心指导思想为：（1）成本效益：减少对高价值有人机的依赖，使用成本较低的无人机来执行一些风险较高或不需要高性能战斗机的任务；（2）弹性任务设计：采用模块化设计，以确保系统的灵活性和可扩展性；（3）互操作性：无人机设计旨在实现与有人驾驶的战斗机（如F-35和欧洲台风）之间良好的人机交互能力，提升协同效率。2022年6月24日，虽然该项目因进度问题而宣布终止，但其概念设计对探索CCA形态具备参考价值。

图3LANCA 无人机项目原型机——蚊子

尽管上述各国对CCA的探索项目存在差异，如表1所示，但从中可推测出，该类无人机主要职能为在有人机的指挥控制下，依靠无人机特有的可消耗、零伤亡的特性，采用先进人工智能、模块化设计等技术升级为高性能低成本兼备、并可自主理解、执行有人机作战意图的智能体，替代传统有人机执行高危任务，极大降低作战成本，大幅提升体系作战效能。

表1 各国CCA探索项目概况对比

下文将对CCA的关键能力特征和对应的关键技术进行详细分析和总结。

3 CCA关键能力特征

未来大国之间空中作战，将朝着多域化、无人化、网络化、体系化的特征演变，穿透性制空、系统簇、分布式杀伤等全新理念不断涌现 ［ 7］。CCA的形态，应与上述特征和理念相符，通过总结上述典型项目的发展经验，得出CCA应具备如下关键能力特征。

3.1　兼备全向宽频谱隐身与大过载性能

CCA在体系作战中聚焦于充当有人机的“传感器”“射手”“弹药库”和“降损器” ［ 8］，替代有人机深入敌方的探测网与火力圈，执行穿透性制空、对敌防空压制等高风险任务，如图4所示。各国的探索经验表明，该类无人机的形态不是仅仅朝着单机的“低成本-低效能”思路发展，而是满足任务需求的前提下，兼顾高性能与低成本的中大型无人机。传统的隐身战斗机只能针对正向一定范围角度内和特定波段保持较小的雷达散射截面（Radar Cross Section， RCS），面对雷达性能的提升和组网技术的运用，传统隐身战斗机变得极易被探测和攻击，丧失先发制人和高交换比的优势，已不具备深入敌防空圈有效履行战术任务的能力。因此，为保证在敌防空网内来自各个方向、多种波段雷达密集探测下的低可探测性，CCA必须拥有全向宽频段隐身能力，其正向隐身能力应超过目前现役第四代战斗机的隐身能力一个量级（RCS = 0.001~0.005 m 2），且兼具侧向和后向的低可探测性（RCS = 0.05~0.1 m 2）。

图4CCA参与体系作战示意图

另外，得益于其零伤亡和低成本特性，CCA另一重要发展趋势是替代有人机前出抵近侦察/攻击和开展近距离空战。由于未配置飞行员，解除了飞行员生理限制带来的可用过载限制，无人机具备升级超出人类极限过载飞行能力的潜力；而大过载机动能显著提高无人机占位攻击、机动逃逸的能力，以及对来袭导弹的规避能力，使无人机能够在后方有人机的指挥下替代有人机与敌方“短兵相接”，配合先进的人工智能空战决策算法，在近战中将具备对敌方有人机的不对称优势，进一步降低作战风险与成本、升级体系对空作战能力。因此，CCA应具备超过有人机的大过载能力，其最大过载应超过常规有人战斗机的极限过载（约9 g），达到11~15 g，以最大化发挥自身优势以及提升体系贡献率。

3.2　基于人机交互的高度自主性与高效协同决策

为实现任务协同， CCA需快速准确理解有人机的指令，并将其迅速转化为行动决策的输入范式，保证指挥链末端的有效性：

（1）先进人机交互能力。1）在瞬息万变的空战中，对于机载人工智能的响应速度有着相当高的要求，尽管目前的语言处理技术已经能够相当快速地处理语言任务，但在面对以秒甚至以毫秒计算的空战中，仍有待提高；2）有人机飞行员难免会因为各种外界因素发出脱离预定范式的指令（如指令不规范等），要求机载AI尽可能无偏解读有人机飞行员发出的不完整信息或模糊指令；3）高度紧张的作战环境导致飞行员同时发出语音、手势、身体动作多模态信号，需要机载AI具备多模态的融合处理能力；4）飞行员指令包含隐含背景知识、特定战术含义等易被误处理的信息，需要强化其语境理解和知识推断能力。

（2）有人机监督下的有限自主决策能力 ［ 9］。传统无人机多依赖于人工遥控或预设的程序执行任务，而目前大量观点认为无人机应朝完全自主决策方向发展。对于一些常规任务，无人机可依靠智能控制系统实现完全自主任务规划与执行。然而，实战中双方为获胜，将采取动态的反常规的战术战法。鉴于现决策算法中的评价机制和参数是按照现行训练数据与战术设计配置的，如果完全放开自主决策权限，可能导致其行为与有人机飞行员当前的作战意图完全相反，而在空战中，智能体的可信度极为重要，因为体系必须在高准确性的前提下满足期望的高效率，任何错误行为都可能会导致灾难性后果。因此，无人机智能决策系统需依据飞行员给定的自主程度边界以保证无人机行动策略始终处于飞行员人为限定范围内，保证其能在不违背人类的指挥决策的前提下最大程度自主行动，其编队协同的自主化程度应至少达到5级，即如果人类飞行员批准，则允许飞行员在自动执行之前进行有限时间的否决 ［ 10-11 ］。

（3）有/无人机时空同步的高效协同决策。协同作战主要优势在于各单元之间的高度一致的决策与行动，实时响应环境变化和任务需求 ［ 12］。有人机飞行员的经验和直觉决策与无人机的算法驱动决策，在逻辑和时机上可能存在差异，这种差异会直接导致有/无人机之间无法在时空上建立任务协同，甚至演变为“各自为战”的局面，这对于空中协同作战是无法接受的，因此有/无人机的决策同步能力是必须拥有的，其编队协同行动的时延应为10 ms到秒级，指控时延应不大于1 s ［ 13］。

3.3　协同态势感知与高速信息处理能力

与有人机普遍装备大量高性能传感器以建立感知态势相反的是，为降低体系作战成本，CCA应主要依靠强健的体系网络，获取其他节点等推送的原始传感器信息或战场态势信息，并采用多源信息融合算法进行整合，获取多域战场图像；为发挥无人机在体系信息协同中的辅助决策功能，形成有/无人机的“情报-决策”共享的正向反馈回路，还应具备一定预测分析能力，预估未来短期内的战场态势变化，辅助有人机的动态决策。

因此，作为信息节点，与之伴随而来的是CCA待处理信息量的快速膨胀，加上还需进行深度学习模型的训练和推理，确保无人机能够快速反应并调整战术，进而要求其具备对海量信息的高速处理能力，支持低延迟的自主规划、协同决策、多源信息融合、情报分析等高级功能。

3.4　面向体系协同的组网通信能力

相比于有人机，CCA作为功能角色相对单一的网络节点，高度依赖于集群之间的协作配合以执行指派的任务。鉴于其“网络赋能”的特性，对组网通信能力有更高的要求：

（1）面向链路闭环的敏捷自适应网络动态重构能力。从其职能定位看，CCA遭受强电磁干扰软杀伤乃至火力硬杀伤难以避免，将导致体系网络拓扑结构不稳定，进而引发包以德循环（Observation，Orientation，Decision，Action，OODA）环无法常态闭合，叠加其作战任务的时敏性后，更放大了该负面效应 ［ 14］。基于通信网络拓扑结构的高度不确定性的现实特征，为确保OODA环的动态闭合与体系战场效能的稳定发挥，CCA需要生成以体系OODA环网络拓扑对抗网络各项能力 ［ 15］。传统机间通信网络，通常用作用距离、带宽、延迟等单一链路性能指标来评价，无法充分评估多节点协作通信有效性、高动态环境下网络的鲁棒性、战场环境下的抗干扰能力和安全性以及网络拓扑对体系效能的定量影响，应以如表2所示的OODA环网络拓扑的各项性能指标为基础，评价当前态势的网络拓扑，作为体系自适应动态调整网络拓扑的依据。

表2 OODA环网络拓扑的各项性能评价指标

（2）多功能网络化、通用化高速宽带通信手段。CCA的层级指挥与集群控制，高度依赖各体系中各单元、各传感器之间建立的网络化高数据量信息的低延迟共享，数据链需提高传输速率与数据负载，满足体系指控日益增长的数据交换需求；从任务角度看，CCA将在高危环境下直面敌强电磁对抗手段，致使机间数据链性能急剧下降，严重破坏有/无人机协同的可靠性与一致性，强抗扰性成为必选项，应保证在7~8 dB的干信比下，仍能维持通信，并保证误码率不超过1% ［ 16］；此外，CCA受限于整机成本与尺寸重量，要求其数据链系统具备多平台多频谱通信能力及较高的兼容性、互操作性与集成度，满足与体系多平台、多系统的无缝通信和小型化的要求，实现有人机/无人机之间的协同控制、侦察情报共享和火力协同打击的功能，并将体系的战术决策时间从分钟级缩短至秒级。

3.5　弹性任务能力与系统可扩展性

CCA良好的经济性与可消耗性是其战场核心竞争力。若可在不更换平台的前提下，通过更换任务载荷、切换控制软件等方式胜任多样化战场角色，则能减少对多型平台的需求与总装备数量，降低无人机的研制、生产、维护成本，避免资源浪费，实现降本增效。

目前，未来空中作战体系分工呈现网络层次化的发展趋势，要求位于体系指控网络末端的CCA，主要承接广泛的杀伤链后端任务，如图5所示，并以辅助角色配合有人机在体系/任务前中端的运转，以高效利用体系资源、拓宽体系能力包线，而无人机弹性多任务能力是实现上述优化的基础。

图5CCA在杀伤链中的角色分工

此外，敏捷快反作战是未来战争的显著特征，对应体系的时敏度将跃升。体系中有人机功能相对完备，基本具备全天候快速响应多种任务的能力；而CCA要达到此状态，根据上述分析，从成本控制与资源利用最大化考虑，应根据不同的战场需求快速更换任务载荷来实现角色转换，以达到极大缩短战术变更准备时间的目的。因此，拥有基于模块化载荷系统的可扩展性是其又一大能力特征，以Gambit系列无人机为参考，CCA应至少具备执行不同任务的4种模态，并具备快速转换能力。

4 CCA关键技术分析

根据上述分析，从成本控制、现实技术基础等方面要求出发，发展CCA具有如下关键技术。

4.1　融合全向宽频隐身与高机动能力的总体平台设计

高隐身与高机动之间存在诸多矛盾 ［ 17］：全向宽频隐身通常采用平滑且有大量斜面的设计来减小RCS，可能不利于高速下的气动效率和稳定性；高机动性能则需要无人机具有复杂的气动控制面或推力矢量控制，其存在会增加RCS，破环隐身效果；或需要发动机增推，则需要通过减小进气道倾斜角、增大进气道面积实现，也不利于减小RCS。另外，实现宽频隐身一般会应用吸波结构件，而其力学性能可能难以承受大过载机动时产生的应力。在CCA总体设计中，要找到同时满足隐身和机动性能之间的平衡设计点，需要突破以下几项关键技术：

一是在气动-控制耦合上，飞翼布局是目前唯一可以具备升级全向隐身能力的成熟选项，但类似于B2的纯飞翼布局俯仰和偏航方向稳定性差、控制效率低、控制律设计复杂 ［ 18］，极大限制了其可用过载；而带有前缘转折的曲柄风筝飞翼布局，在保留飞翼布局全向隐身潜力的同时，通过高自由度机翼及长机身设计，实现了焦点与重心的合理匹配，有效缓解了纵向稳定性与操纵性的问题；同时相对较小的翼面也体现了高速阻力的优势，特别是在控制上。嵌入式阻力舵有效改善了高速下的操纵性能和稳定性，降低诱导阻力 ［ 19］；而射流舵又可在高攻角和低速条件下提供更灵敏的操纵响应，可增大飞翼的可用过载 ［ 20-22 ］；如图6所示，可通过采用嵌入式阻力舵和射流舵组合进行有效的横航向操纵，解决耦合气动问题，还可减少雷达反射源数量，这种“翼面舵+射流舵”的组合控制方式预期可显著推迟流动分离、提升升力系数、改善俯仰和航向控制效率，支撑实现大过载控制。

图6主动射流控制与嵌入式阻力舵组合

二是在结构件材料选择上，升级隐身结构件的结构型隐身材料。基于成本、技术成熟度、无人机工况范围等因素的考虑，可在树脂基结构隐身材料的基础上，通过结合吸收剂分散、蜂窝夹层结构、频率选择表面等技术手段，同步强化宽频隐身和力学性能，解决大过载机动和强隐身能力之间的矛盾。

三是在多学科优化设计（Multidisciplinary Design Optimization， MDO）上。CCA的“气动-控制-隐身-强度”学科设计的精度要求严、计算成本高、学科耦合复杂、有特定要求。针对上述挑战，相关研究针对典型的关键环节和基础科学问题，给出了研究思路与解决方案 ［ 23-26 ］：（1）结合不确定性理论量化模型误差，开展灵敏度分析并管理灵敏度参数、评估各设计变量对性能的影响，增强设计的可靠性；（2）结合深度学习等智能算法来预测优化过程中的关键参数，降低气动、隐身、结构的高精度数值模拟需求；（3）依靠成熟产业部门与行业领域专家，集成基于知识的专家系统，使MDO在曲柄风筝飞翼等特殊布局的应用上自适应选择特定的设计规则和最优方法，使学科耦合问题得到一定程度上的解决；（4）考虑CCA的成本控制因素，MDO框架中应整合经济性和其他非技术因素的考量。

4.2　支撑任务协同的高级态势感知技术

协同态势感知是实现有/无人机协同作战潜力的基石，使得无人机能够实时收集和分析战场信息并共享给有人机和地面控制站，增强整个体系的战场意识，并激活体系的一系列功能，真正达到系统优势集成和合作增效效应，从而实现从低层次的行动级协同向高层次任务级协同的跃升。高级协同态势感知技术主要包含：

图7深度学习运用于多传感器数据融合

二是基于人机交互的智能辅助决策技术。态势感知的一大重要功能是辅助决策。为保证人类飞行员在体系顶层主导地位，在有/无人机体系中应表现为人机协同开展辅助决策。传统的强化学习算法高度依赖奖励函数的设计，需要事前领域专家的知识和经验支撑，而战场博弈难以使用显式奖励函数描述，且对模型的泛化带来极大挑战 ［ 34］。深度强化学习方法吸取了深度学习的特征提取能力，弥补了强化学习的缺陷，通过与环境的持续交互，自主学习复杂的策略，可应对高维度和动态变化的环境，实现高效的任务规划和智能决策 ［ 35-37 ］：无人机提前预置算法基本结构参数；无人机将本机与环境实时交互获得的经验和知识共享至有人机端，有人机根据动态数据实时更新策略学习过程，由有人机飞行员决定是否将其向无人机节点发布，完成人机交互协同辅助决策的闭环。基于有人机与无人机协同深度强化学习算法的运行流程如图8所示。

图8有/无人机协同深度强化学习算法运行过程

4.3　适应复杂环境的多域联合网络抗扰抗毁技术

根据前述分析，CCA对于通信组网能力可靠性、稳定性要求极高，强化通信网络的抗扰抗毁能力至关重要。目前，国内外均在该技术领域开展了大量项目研究，如美军的极端射频频谱环境下的通信（CommEx）项目、超宽频带可用射频通信（HERMES）［ 38］等。总结国内外经验，一般而言，主要依靠以下技术路径实现：

图9CCA智能自主通信网络重构技术

二是在低延迟通信上，通过边缘计算、先进网络调度、多入多出、先进的编码调制、时分双向链路等关键技术，减少数据在网络中传输的距离和时间，高效优化特别是时间敏感数据流，提高通信链路的质量和吞吐量，增强对周围无线频谱的感知与选择能力，实现无线链路的高传输效率。

三是提高机间通信安全稳定性。采用自适应调制、人工噪声注入、高强度端到端加密、强化身份认证与访问控制、智能化异常行为检测与分析等技术手段，提升链路安全性；利用认知无线电、波束成形、复杂信号处理、自适应调制与编码等前沿技术，结合频率跳变扩频、直接序列扩频、干扰对消、空时编码等手段，提升信号在恶劣信道条件下的稳定性。

4.4　高性能机载计算机与轻量化人工智能算法

CCA为实现高度自主性和智能化，需要从硬件层面与软件层面“双管齐下”为之赋予高速运行、处理海量数据的功能，与目前军用无人机机载计算机核心硬件性能低下形成了鲜明矛盾。为解决上述矛盾，同时控制CCA尺寸空间与制造成本，可采用以下技术手段：

一是在小型化和集成化方面，可采用系统级芯片技术、先进封装工艺、微机电系统技术，结合模块化设计、新型封装材料利用等手段，实现部件高度集成，提高机内空间利用率。

二是在算力强化方面，通过利用异构多核、人工智能加速器、功耗门控、非易失性内存等技术，在不颠覆现机载计算机硬件架构的前提下，实现较小代价优化传统机载计算机硬件性能，并可采取近阈值电压操作、动态电压频率调整、智能资源调度等措施，优化计算资源消耗分配，将有限资源向智能算法集中。

三是在软件层面，轻量化的人工智能算法是在计算资源限制下，实现复杂功能的必经之路。相关研究通过模型压缩、参数削减等方法，大大降低了模型的复杂度和存储需求，使算法能够在资源受限的设备上运行 ［ 39-40 ］：通过非结构/结构化的剪枝、神经架构搜索、低秩近似、硬件感知训练、知识蒸馏等技术手段，根据无人机当前威胁环境与任务目标，适当减少无人机算法中的非必要权重、动态优化神经网络结构、减少网络中的参量、压缩模型规模，提升在低性能硬件上的算法适应性，推动在硬件能力相对低的CCA上实现智能算法的普及使用。

4.5　全系统能力特征牵引的载荷集成与兼容性技术

CCA的弹性任务能力、系统可扩展性、低成本等特征，都离不开载荷集成与兼容性技术。考虑CCA全系统的低复杂度、成本因素和使命定位，主要从接口设计、软件集成、电气集成、测试验证等方面进行分析：

一是在接口设计上，研制CCA专用或直接沿用现有通用化挂载系统，通过标准化机械和电器连接手段，满足多种类型载荷甚至控制系统的安装需求，并在机械机构上采用快速更换设计，提高载荷更换的速度。

声明:公众号转载的文章及图片出于非商业性的教育和科研目的供大家参考和探讨，并不意味着支持其观点或证实其内容的真实性。版权归原作者所有，如转载稿涉及版权等问题，请立即联系我们删除。

注：本文由“人工智能技术与咨询”发布，若有无法显示完全的情况，可搜索“人工智能技术与咨询”查看完整文章

人工智能、大数据、多模态大模型、计算机视觉、自然语言处理、数字孪生、深度强化学习······