戰機飛行員、自主無人機與全新的航空產業
南韓航空企業正推動一場轉型，範圍從 FA-50 戰鬥機駕駛艙延伸至維修機棚：讓機器能感知周遭環境、做出決策並執行實際任務。韓國航空宇宙產業（KAI）正在開發一套系統，未來一架 KF-21 戰機可能協調 20 架無人機；韓國航空則在研發自主無人機，並將人工智慧用於飛機檢查。
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KAI 下一步的實際測試規模較小，但不可或缺。預定 12 月在全羅南道高興郡航空中心附近進行的展示，將由坐在 FA-50 後座的飛行員直接向一架約 150 公斤重的無人機傳送飛行指令。先前的編隊飛行則是透過地面 AI 程式控制無人機。
韓國航空、韓華航太與 KAI 從不同方向切入這項機會：自主作戰飛機、飛行員與無人機協同、航空發動機，以及數位維修。它們共同面臨的挑戰，是將航空器製造經驗轉化為整合可靠硬體、軟體與通訊的系統。
商業企圖心相當可觀。Straits Research 預估，全球無人機市場將從 487.1 億美元的起始估值，成長至 2034 年的 1,389.6 億美元。該機構對軍用無人機市場的預測則是同期從 269.7 億美元增至 630.5 億美元。這些數字顯示，軍用無人機約占起始市場的 55%，以及 2034 年預估總額的 45%；民用應用也將為預期成長貢獻相當大的部分。
通訊中斷時，自主能力為何重要
俄烏戰爭讓無人機不再只是早期印象中的偵察輔助工具。烏克蘭攻擊俄羅斯飛機及境內深處目標的行動，展現無人系統如何威脅昂貴裝備，並抵達飛行員執行任務時可能面臨危險的區域。
AI 能處理一項實際弱點：遠端操控的無人機仰賴通訊，而對手可能切斷通訊。能從相機影像辨識車輛、裝備與地形的軟體，可協助飛機追蹤移動目標，或在與操作人員失去聯繫時維持航線。衛星導航訊號遭干擾時，視覺導航也能派上用場。
偵察還帶來另一個 AI 有助解決的問題。無人機會蒐集大量影像，人工檢視需要時間。自動化分析能更快辨識重要目標，縮短從觀察區域到決定應採取行動的時間。
釜山大學電腦科學與工程學院教授孫俊永指出，與有人駕駛飛機相比，無人機的採購與營運成本較低，生產和改良週期也較短。他認為，需求不只來自戰爭準備，也包括邊境安全與反恐行動。
KAI 下一次飛行測試的內容
KAI 的可調適空中平台（AAP）是一款小型實驗飛機，用來測試無人機如何與戰機協同。在其最新規畫所述的首次編隊飛行中，FA-50 與 AAP 並飛，無人機則由地面系統控制。
12 月的展示將把控制移至空中。FA-50 後座的飛行員將向 AAP 傳送指令，測試兩架飛機在飛行中的連線。確切飛行日期尚未公布。
KAI 也計畫將 AAP 的最高速度從每小時 790 公里提升至 920 公里，增幅約 16%。提高速度將有助無人機與戰機協同作業。該公司正在開發自有 AI 飛行員 KAIilot，以支援更自主的飛行，並計畫與 KF-21 進行編隊飛行。
更大的目標是讓 AI 協助設定目標，並與有人駕駛飛機協同執行任務。要達到這一步，不只是讓兩架飛機保持接近：飛機必須可靠地交換指令與資訊，同時由軟體管理不斷變化的狀況。
延伸至 2038 年以後的發展計畫
KAI 的有人與無人飛機協同發展藍圖，通常稱為有人與無人團隊協作（MUM-T），分為四個階段。計畫從規模相對較小的展示開始，逐步發展成由戰機、無人機與其他飛機組成的聯網作戰力量。
- 2023 年：啟動初步研發，包括直升機與由飛機發射的小型無人機相關工作。
- 2025 至 2028 年：第二階段規畫 FA-50 展示，測試操控最多四架可調適空中平台。
- 2026 年 6 月：預定交付首架 KF-21，建立可支援後續發展的飛機系列。
- 2037 年前：第三階段目標是將更成熟的協同技術移轉至雙座 KF-21，並推進伴飛作戰無人機的研發。
- 2038 年起：最後階段目標是將飛機與感測器連結，打造更廣泛的空中與太空作戰網路。
計畫中由 FA-50 操控的四架無人機可分別執行不同任務。一架可能充當誘餌，另一架搭載干擾設備以擾亂敵方電子系統，另一架蒐集影像，還有一架執行打擊任務。分工可讓飛行員運用多架飛機，而不必要求每架無人機都搭載所有類型的設備。
KF-21 的構想規模更大。一架戰機將控制四架伴飛作戰無人機，而每架無人機再指揮四架 AAP。總計為四架較大型無人機加上 16 架較小型平台，也就是一架戰機搭配 20 架無人飛機。
預定用於這項任務的 KF-21 型號，是規畫中的雙座 Block III 構型。其研發將把戰機計畫與軟體、通訊及無人機專案連結起來，這些計畫的時程將遠超過首批飛機預定交付時間。
韓國航空打造多種無人飛機
韓國航空正從客貨運輸拓展至航太與國防製造。旗下專案包括 KUS-FX，這是一款約 4 公尺長的小型協同無人機，將採用自主任務技術並進行協同編隊飛行。
任務自主是指由指揮官提供目標，再由飛機協助規畫達成目標的方式，包括分配任務。協同編隊飛行則需要無人機分享位置與速度資訊，才能維持間距並避免碰撞。
韓國航空也在研發亞音速靶機，用於測試防空系統及訓練人員攔截飛機，並開發能辨識與打擊目標的小型和中型攻擊無人機。KUS-LW 是另一項伴飛作戰無人機研發計畫，於 2021 年 11 月啟動，防衛事業廳則在 2022 年 8 月選定韓國航空航太事業部負責該計畫。
韓國航空曾說明這類伴飛無人機群預定執行的任務：
無人機中隊不僅能支援並護航有人駕駛飛機，也能執行自己的任務，包括監視、電子干擾戰術與精準射擊。
該公司也與美國國防科技公司 Anduril 合作，開發採用 AI 的無人飛機。這項合作凸顯，軟體開發與機體設計同樣是其國防發展企圖的核心。
韓華與 KAI 探索不同成長路徑
韓華航太正與通用原子航空系統公司合作開發大型 Mojave 無人機，該機設計上可在狹窄、受限的空間內短場起降。這項能力可拓展大型無人機的起降地點。
韓華也計畫將自有 AI 模型 Engineerus 用於無人機自主飛行與航空發動機開發。兩種應用涉及不同任務，但都要求軟體能與複雜的實體系統協同運作。
KAI 的企圖不只限於戰機。該公司提出的 MC-X Orca 是一款多用途飛機，最大起飛重量為 92 噸。規畫用途包括運輸、空中加油、醫療後送、海上巡邏、空中預警，以及與無人機協同。若專案推進，最早可能於 2035 年開始生產；KAI 目前正尋求國際合作夥伴。
KAI 一名高階主管估計，未來數十年 KF-21 的潛在出口市場最多可達 800 架，並點名沙烏地阿拉伯與阿拉伯聯合大公國為潛在客戶。這些雄心也讓系統整合具有商業價值：考慮採購戰機的買家，可能也希望取得能與戰機協同運作的無人機、通訊系統與軟體。
飛機檢查成為另一個試驗場
飛機維修為實體 AI 提供了另一種用途。這個詞指的是透過機器在現實世界中採取行動的人工智慧。機器人或無人機不必執行作戰任務，而是繞著飛機移動、蒐集測量資料並協助辨識損傷。
傳統外觀檢查可能需要技術人員使用升降設備，直接檢查機身表面。自動化系統可結合無人機與地面漫遊車，運用感測器確定自身位置並建構周遭空間的 3D 地圖。接著，這些機器會蒐集飛機不同部位的詳細資訊。
AI 能分析這些資訊，找出細微裂痕與零件缺陷。韓國航空已將實體 AI 用於飛機檢查，使維修成為其自主飛機長期研發計畫的實際配套應用。
這項業務稱為維修、修理與大修（MRO）。數位 MRO 運用資料與軟體支援相關作業。一項針對該領域的市場預測指出，市場規模將從 13.5 億美元成長至 2034 年的 41.2 億美元，約為目前的三倍。
對航空公司而言，實際效益很明確：可靠地找出損傷，同時降低檢查所需時間與費用。對航太公司來說，維修業務則是在製造與銷售飛機之外的另一條營收來源。
災害應變可拓展技術用途
韓國航空也看好大型災害現場的潛在需求，包括野火。該公司提出的做法，是整合地面、空中與太空感測器的資訊，全天候監測火災徵兆。
一旦偵測到可能的起火點，自主無人機便可前往現場並嘗試及早應變。系統的核心目的，是及早發現小型火災並迅速抵達現場。
這項技術與軍事研發的共通之處，在於整合觀測資訊、做出決策，並讓飛機前往執行任務。災害應變需要這些能力適應不同環境，任務重點則是尋找危險並支援緊急行動。
軟體與出口需求將左右發展成果
倫敦國際戰略研究所軍事航太資深研究員道格拉斯・巴里曾指出，南韓具備推動有人飛機與無人機協同作業所需的產業經驗。他也認為，這項工作仍處於初期階段，其他國家也在進行類似努力。
巴里說明，將無人飛機納入作戰力量具有財務上的吸引力：
任何能以合理成本擴充作戰規模，且所採用系統容許承受較高損耗率的方式，都會具有吸引力。
作戰規模指一支部隊能投入行動的飛機及其他資產數量；損耗則指作戰期間的損失。其吸引力在於以合理成本增加實用飛機，讓損失部分無人機的代價，比損失昂貴的有人駕駛戰機更容易承受。
韓國航空大學航空管理學教授金光玉認為，國防、無人飛機與 MRO 可能透過長期合約帶來穩定營收。他主張，若要成功出口，企業必須讓 AI 技術符合海外客戶需求，並因應航空業的變化。
延攬具備 AI 專長的人才也是其中一環。南韓企業已能製造飛機與發動機；下一階段還需要能解讀感測器資料、管理任務並協調機器的軟體。預定進行的飛行展示與維修應用，都是測試這些能力的實際場景。
重點整理
- KAI 計畫測試從 FA-50 直接操控無人機，先前則已進行由地面控制的編隊飛行。
- KAI 的長期藍圖設想由一架 KF-21 協調四架作戰無人機及 16 架較小型無人平台。
- 韓國航空正開發多種無人機、與 Anduril 合作，並將實體 AI 用於飛機檢查。
- 韓華航太與通用原子合作開發 Mojave，並探索 AI 在飛行與發動機研發上的應用。
- 維修與潛在的野火應變系統，讓這項技術的用途延伸至作戰任務之外。
- 出口企圖能否成功，取決於飛機、通訊與 AI 軟體能否配合客戶需求。
