高超音速导弹压缩了时间线，进行不可预测的机动，并在大多数防空系统射程之外的高度层飞行。这些特性使其成为弹道导弹问世以来最具颠覆性的导弹威胁，对构成威慑与防御基础的假设构成了挑战。传统系统，即便是分层且高度网络化的系统，也会迅速饱和，无法针对高超音速齐射提供可靠防护。本文认为，击败此类威胁需要范式转变：采用认知防空作战，即人工智能在杀伤链中增强而非取代人类决策。通过实现实时威胁优先级排序、自适应拦截策略以及对复杂轨迹的预测建模，认知系统提供了弥补差距所需的敏捷性。借鉴当代冲突及新兴防务项目的经验教训，本文概述了军队必须如何更快地思考——而不仅仅是更努力地思考——以在高超音速时代保持可信度、保护部队并维护战略稳定。

认知防空：概念与早期演进

渐进式升级——更快的拦截弹、额外的雷达覆盖或分层传感器网络——不足以应对高超音速威胁带来的多维挑战。这些武器压缩了决策时间线，利用高度间隙，并进行不可预测的机动，造成了单靠人类操作员无法可靠探测、跟踪和攻击高价值目标的局面。

认知防空作战代表了一种范式转变：它将人工智能、先进传感器网络和人类判断整合成一个统一的、具有预见性的系统。这种方法通过增强而非取代人类能力，使防御方能够以匹配或超越威胁的速度运作，从而恢复战术与作战平衡。

实时威胁优先级排序： 高超音速交战通常会在多个领域产生数百个同时出现的航迹，包括无人机蜂群、巡航导弹以及弹道或高超音速波次。人工智能算法快速评估这些威胁，识别最高风险目标，同时降低低风险活动的优先级。人类操作员随后可以专注于战略、伦理和态势决策，而不致不堪重负。可以类比第二次世界大战早期的防空：雷达操作员面对来袭飞机如潮水般涌入，成功取决于快速从背景噪声中区分出关键威胁。现代人工智能以人类操作员无法企及的速度执行此任务。

预测轨迹建模： 机器学习能够对可能的机动进行预测性分析，包括复杂或欺骗性的飞行路径。通过融合卫星、机载和地面传感器数据，人工智能在不确定性条件下生成概率性预测。人类操作员对异常或罕见事件进行监督，确保直觉、经验和伦理判断仍处于核心地位。这类似于20世纪中叶海军炮术的演进，当时人类操作员日益依赖模拟计算来预测动态条件下的移动目标——不同的是，如今人工智能在数秒内完成数百万次计算，使人类得以指导决策而非进行计算。

自适应杀伤链： 高超音速场景中的交战序列必须保持灵活性。认知系统持续优化拦截弹分配，在飞行中动态重新分配资源以应对不断变化的威胁向量。人类定义交战规则和战略优先级，在需要判断时进行干预。实际上，该系统作为一个“活的”防御网络运作，不断重新配置自身，就像训练有素的 Squadron 应对意外机动一样，但其速度超过了人类反应。

人机组队与 ODA 循环加速： 人工智能通过吸收“判断”阶段，将传统的OODA循环加速为“观察-决策-行动”循环。通过实时推荐最优行动方案，人工智能将决策周期从数分钟压缩至数秒，而人类保留最终权限，提供战略指导、伦理监督和条令执行。类似于战斗机飞行员依赖先进的平视显示器执行复杂机动，操作员信任人工智能生成的选项，但仍对最终决策负责，从而确保伦理和作战考量得以保留。

数字孪生训练与学习： 先进仿真利用对现实世界系统的一对一三维建模，结合物联网网络和人工智能驱动的威胁复现。数字孪生使人类操作员和人工智能系统能够在逼真、自适应的场景中进行训练，完善预测轨迹建模、人机协作和作战战术、技术与程序。反复接触日益复杂的交战，能使操作员做好在压力下有效反应的准备，同时人工智能学习模式、预测规避机动并提出改进的决策选项。例如，模拟多重同时攻击——包括无人机蜂群、巡航导弹和高超音速波次——使人工智能和人类团队都能开发并演练实际作战中所需的复杂、瞬间完成的协同。

早期项目——如滑翔段拦截弹、定向能系统和人工智能赋能作战管理平台——展现了认知防空的前景。然而，若不整合预测建模、自适应决策和结构化的人类监督，这些技术仍不完整。真正的有效性产生于技术、训练、条令和指挥文化融合之时，从而创建一个能够以精准和速度预见、适应并反击高超音速威胁的系统。

认知防空不仅仅是一项技术创新；它代表了一次条令、文化和组织的转型。通过将人工智能嵌入作战决策，同时将人类判断保留在核心，部队既获得了速度，也获得了韧性。操作员能在压缩的时间线下果断行动，指挥官能保持战略监督，整个防御系统则获得了一种能够恢复信心、威慑可信度和作战效能的敏捷性。通过结合历史经验、尖端技术和前瞻性条令，认知防空将防空从一个被动反应系统转变为一支具有预见性、适应性和敏捷性的力量，能够应对现代战场空间中最具颠覆性的威胁。