《美国人工智能政策评估》9大AI政策领域及其未来发展方向
美国高度重视人工智能发展。近年来发布的人工智能政策数量达到历史最高纪录。第117届美国国会在2021年共提出了130项人工智能相关的法案，而2015年只有1项。
鉴于美国政策制定者对人工智能的超高关注度，2022年7月27日，美国科技创新智库“信息技术和创新基金会”（ITIF）数据创新中心（CenterforDataInnovation，CDI）发布了题为《美国人工智能政策工作情况报告》（USAIPolicyReportCard），从9个政策领域对美国人工智能政策完成情况进行评估，详细分析了美国人工智能政策的理想与现实情况，并提出了针对性的政策改进建议。
美国人工智能政策的理想与现实
编译：学术plus高级观察员TAO
本文主要内容及关键词
1.美国人工智能政策总体评估概况：AI创新政策+监管政策
2.美国人工智能政策评估九大维度/相应改进建议：
①支持人工智能研发
②投资人工智能技术中心
③加强人工智能人才培养
④促进对人工智能资源的访问
⑤推动政府采用人工智能
⑥制定人工智能技术标准
⑦确保人工智能监管对于创新是友好的
⑧通过知识产权推动人工智能活动
⑨通过贸易政策推动人工智能发展
3.评述：美国在特朗普和拜登政府期间发布大量人工智能政策，主要包含产业发展、监管和应对全球竞争两大方面，内含9个领域，从CDI评级来看，美国AI政策总体接近或满足预期，为维护美国全球AI领导地位起到积极作用；同时也针对政策不足提出具体改进意见，或将成为美国AI政策未来发展方向，值得持续关注。
内容主要整理自外文网站相关资料
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文章观点不代表本机构立场
1.评估概况
美国人工智能政策总体评估概况
报告将美国人工智能政策分为创新政策和监管政策两大类，其中
创新政策包括：支持人工智能研发、投资人工智能技术中心、加强人工智能人才培养、促进对人工智能资源的访问、推动政府采用人工智能、制定人工智能技术标准等6个维度，
监管政策包括：确保人工智能监管对于创新是友好的、通过知识产权推动人工智能活动、通过贸易政策推动人工智能发展3个维度。
对人工智能政策的评价结果分为4个等级，超出预期、满足预期、接近预期、未达到预期。评价结果中超出预期0项，满足预期3项，接近预期5项目，未达到预期1项。
2.评估维度
美国人工智能政策评估九大维度
2.1支持人工智能研发
在支持人工智能研发方面总体评价为接近预期，因为联邦政府直接AI支出和税收支持低于确保整个国家的人工智能研发处于全球领先地位的水平。
2.1.1AI直接研发支出
图1是拜登政府2022财年非国防领域人工智能研发预算请求与2021财年批准的研发情况对比。总的来说，非国防领域人工智能研发投入从16亿美元增加到了17亿美元。
拜登政府认为人工智能是颠覆性技术，积极推动人工智能研发投入。2022财年预算请求超过17亿美元，其中包括资助多个联邦机构创建国家人工智能研究中心网络（参见美国人工智能创新法案2020）。在2022年3月公开的2023财年预算请求中，在人工智能领域投入的预算更多。比如，预算中为NIST请求1.87亿美元，旨在通过技术标准推动人工智能应用。此外，2021年通过的美国创新和竞争法案（USICA）中包含在NSF创建关注技术和创新的新的委员会，并在2026财年前投入93亿美元加强美国在关键技术领域的领导地位，其中包括人工智能领域。
那么联邦政府需要投入多少资金用于人工智能研发才能加速人工智能创新和确保美国在人工智能领域具有国际竞争力呢？NSCAI（国家人工智能安全委员会）认为，美国在非国防人工智能研发领域的投资应该以2020财年的10亿美元为基准，在2026财年到达320亿美元，使人工智能领域的研发投入与生物医药研究持平。因此，2022财年应该达到20亿美元，2023财年预算中应该达到40亿美元。
改进建议：
国会应将2023财年中人工智能研发投入增加到至少40亿美元
网络与信息技术研发计划(NITRD)应更新国家人工智能研发战略计划，将评估和监控人工智能系统的能力包含在内
2.1.2AI研发的税收优惠
根据斯坦福大学AIindex报告（2021）的数据，发表的人工智能领域论文主要来自学术机构，在美国，发表论文排名第二的是企业，占比19.2%；而在欧洲和中国排名第二的是政府机构，分别占比17.2%和15.6%。但美国在研发的税收方面的激励措施并不占优势，2021年，美国在与OECD和BRIC国家等34个国家相比时，排名第32。拜登政府曾表示了对研发领域的税收激励支持，但美国财政部表示正在寻找有效的办法。
改进建议：
国会应将研发税率优惠提升到与其他国家相同水平，以更好激励私营企业人工智能研发
国会应扩大合作研究的研发税率。美国对企业投资大学、联邦实验室等的联合研发提供20%的税率优惠，但仅限于能源领域研究。国会应取消这一限制，以支持包括人工智能在内的其他研发领域
2.2投资人工智能技术中心
投资人工智能技术中心满足预期。政府采取了一系列强有力的措施选择最具增长潜力的人工智能中心进行投资。
研究指出，美国最具创新的企业都聚集在一定的区域内。创新聚集可以对人工智能行业带来优势。比如，在技术研发的早起，聚集可以更好地交换一些进展，使得企业更具竞争力。人工智能人才和企业的聚集可以促进区域的创新和增长，但超聚集可能会加剧国家经济在地理位置上的不平衡。当前美国人工智能聚集在一些超级科技中心周围，下图是大科技中心的人工智能领域雇员情况。
联邦政府已意识到需要在国家层面采取行动来应对当前人工智能投资过于集中的问题。2021年，美国国家科学基金会(NSF)在40个州建立了11个新的人工智能研究机构，投资超过2.2亿美元。目前，美国有至少87个区域具有人工智能研究和商业化能力，是潜在的人工智能采用中心，这些区域在研究领域、商业活动等方面都存在差异。
改进建议：
NSF应与商务部（DOC）联合选择人工智能增长中心，国会已指示其创立新的区域创新中心项目。
2.3加强人工智能人才培养
在人工智能人才培养方面，远达不到预期。人工智能教育在范围和深度上是不平衡的，而移民政策阻碍了国外人才对美国人工智能创新的贡献。
2.3.1人工智能教育和培训
美国中小学系统并未对人工智能人才的重要性进行完全响应，但越来越多的教师、家长、甚至学生开始认识到学习人工智能的好处。相比之下，美国高等教学对人工智能项目更加重视，从全球各地招收优秀学生。此外，大学生学习人工智能和人工智能相关的课程的热情也非常高涨。但美国研究机构却无法满足需求，因为不愿意或不能够招收到合格的教授。因此，高等教育机构也没有对人工智能市场需求给出足够回应。而私营企业在支持人工智能教学方面起着非常重要的作用。
改进建议：
国会应该对低收入和农村地区学校提供资金，使人工智能课程融入到高校课程体系中
国会应该通过NSF资助等形式向增加人工智能领域课程和入学率的公立大学建立更加偏向人工智能的激励机制
国会应该在NSF资助一个项目，为仍在学术界的1000位人工智能研究人员进行为期5年的奖励
国会应该建立知识税率来激励人工智能人才培养方面的投入
人事管理办公室（OPM）应修改当前联邦政府许多人工智能岗位的要求，允许通过人工智能认证的个人而非具有相关学位的个人进入相关岗位
2.3.2吸引国外人才
吸引和保留高技能外国人才对于美国创新和保持竞争力非常重要。事实上，在美国顶尖人工智能博士学位项目获得学位的学生有66%都是外国人，美国有超过50%的计算机科学家都是外国人。
考虑到外国人工智能人才对于美国人工智能创新的成功实践，美国需要加强和扩展现有移民政策，使得更多高技能人工智能人才进入美国，包括美国大学毕业的外国学生。英国、加拿大、中国、法国、澳大利亚等都采用了灵活的移民政策到吸引外国人工智能和其他技术领域人才，而美国的移民政策约50年没有改变了。
拜登政府重启了2017年奥巴马政府提出的移民项目——InternationalEntrepreneurParoleProgram。该项目并未创建新的签证种类，而是允许国土安全部根据现有授权允许符合条件的人临时进入。
改进建议：
国会更好地帮助具有人工智能相关专业的研究生申请绿卡，并且优先在美国大学获得学位的学生
对人工智能企业家建立新的签证项目
2.4促进对人工智能资源的访问
在促进对人工智能资源的访问上，整体评价为接近预期。因为当前，公共领域的人工智能研究人员还是不能够完全访问计算资源。
对数据和计算资源的访问是人工智能创新的加速器。人工智能系统依赖大量数据进行训练，所以大数据集可以帮助人工智能系统构建高度准确的模型。目前，公共资助的学术研究人员想要访问包括相关软件、硬件在内的人工智能高性能计算机资源，可以使用其所在学术机构或国家高性能计算中心的资源。据美国数据创新中心（CDI）2020年的报告数据，访问需求量是机构能够提供的量的3倍，这影响了人工智能研究人员开发新产品和服务的能力，而这些新产品和服务对于保持美国人工智能领域竞争力、应用人工智能到国防创新等领域非常重要。对此，美国已经开展了一个庞大的计划来增加学术研究人员对人工智能资源的访问。在2020年的国家人工智能创新法案中，国会要求NAIRR（美国家人工智能研究资源工作组）建立一个共享计算和数据基础设施的路线图，为人工智能研究人员和学生提供先进的计算生态系统。
改进建议：
美国政策制定者应推动安全、节能的人工智能计算
白宫科技政策办公室（OSTP）和NSF应优先工具和度量标准的开发，以量化学术界对于人工智能计算的需求和资源
NAIRR应优先在人工智能计算供需差距比较大的区域提供本地人工智能计算资源
2.5推动政府采用人工智能
在推动政府采用人工智能方面，整体接近预期。当前的政策行动还不足以解决影响政府人工智能应用的结构问题，包括方法和文化、经济、度量和激励、采购、监管和检查。
政府在推动人工智能发展方面能做的最重要的事情之一就是采用人工智能技术。近期，国会和白宫采取了很多重要举措促进政府采用人工智能，但许多机构在变成人工智能成熟机构之前仍然面临很多挑战，包括过时的IT基础设施、优先的资金支出、缺乏对人工智能技术的认识、风险等等。
改进建议：
AICOE（人工智能卓越中心）应该确定向人工智能过渡的20到50个核心进程
国会应允许联邦机构将其一小部分运营预算转向人工智能创新项目
每个联邦机构应该发布自己的人工智能战略，并任命首席人工智能官
AICOE应对联邦人工智能合同建立采购网站
GAO（审计署）和监察长委员会应呼吁不用人工智能进行创新的机构采用人工智能
2.6制定人工智能技术标准
在制定技术标准方面，整体满足预期。因为在美国，政府机构需要更多地参与人工智能国际标准制定，以促进自愿的、行业引领的标准制定方法，促进人工智能创新。
2019年2月，特朗普在签署的人工智能行政命令中要求NIST（国家标准与技术研究所）更多地参与人工智能标准。美国在负责人工智能标准制定的国际标准委员会中处于领导角色，但美国政策制定者应更加积极地应对其他国家主导的、限制性的、歧视性的标准方法。比如，欧盟的人工智能法案要求开发和实现高风险人工智能系统的公司使用CEN（欧洲标准化委员会）和CENELEC（欧洲电工标准化委员会）发布的标准。
改进建议：
NIST和商务部应与美国贸易代表（USTR）协作发起印度洋-太平洋人工智能标准战略
国家人工智能办公室应与NIST协作创建人工智能标准中心
美国应利用美国与欧盟贸易与技术理事会（US-EUTCC）会议应对欧盟追求区域人工智能标准的提案
2.7确保人工智能监管对于创新是友好的
在确保人工智能监管对于创新是友好的方面整体评价满足预期。近期的政策表明，宽松的监管（light-touch）方法已经开始应用于人工智能。
美国对人工智能的监管方法是分领域分部门的。比如，交通部监管自动驾驶汽车的使用，食品和药品管理局监管基于人工智能的医疗设备。国会有时会要求相关部门开展监管或通过立法。比如，2022年引入的算法问责法案，就要求联邦贸易委员会（FTC）对大公司现有的和新的高风险自动决策系统进行监管和风险评估。2021年，共提出130项与人工智能相关的联邦法案，都只有3项通过立法。
美国政府对人工智能的早期监管坚持了创新原则，因为大多数人工智能创新对社会是有益的。2020年，特朗普政府提出了针对人工智能监管的10条原则。10月，OMB发布指南重申这10条原则，通过为联邦机构建立框架以评估新兴人工智能问题的监管和非监管方法。然而，拜登政府开始支持强监管。2021年4月，FTC发布企业如何信任、公平、平等地使用人工智能的公告，表明FTC开始更多地关注人工智能带来的伤害问题。2021年10月，总统科学顾问、OSTP主任基于当前人工智能和生物技术引发了歧视、偏见等严重问题这一假设提出了人工智能权利法案（AIBillofRights）。
改进建议：
政策制定者应基于算法可审计的原则建立创新友好的监管框架，在算法可审计原则下，算法运营者对于严重伤害是可审计的
国会和监管机构应该支持增强监管和政策制定者的技术能力
政策制定者应继续通过各部门的试错法（tried-and-true）解决人工智能的担忧
国会和管理层应该关注监管人员的行为，因为监管人员会收集和处理大量的数据
2.8通过知识产权推动人工智能活动
在通过知识产权（IP）推动人工智能活动方面总体接近预期。因为在人工智能的知识产权方面存在阻碍创新的不确定性。
美国在与人工智能相关的知识产权方面的政策主要集中在两个问题：一是，人工智能创造的内容是否应该受到保护；二是，如果是，谁应被认定为作者和发明者？
美国专利和商标局（USPTO）认为人工智能只是工具，人工智能系统的所有者和运营者应当被认为是IP的默认所有人。但这并不意味着专利系统在人工智能方面不需要改革。专利局和法院面临哪些基于人工智能的发明可以被授权的问题。随着人工智能相关专利快速增长，这一问题变得愈发严重。
人工智能专利一般都依赖于数学关系和算法，而这有可能会被认为只是一个想法（idea）。专利审查员必须确定一项人工智能创新是否可以被授予专利，在这一过程中有很大一部分本应受到保护的人工智能专利申请会被驳回绝。为解决这一问题，2019年USPTO发布了关于人工智能专利申请的指南，指南使得驳回率从60%降低到32%。
因为美国专利系统的不可预测性和不确定性，许多人工智能创新者选择商业秘密来保护其工作。商业秘密与专利相比具有很多的优势，但是由于商业秘密是不公开的，因此长期来看可能会阻碍人工智能创新。
改进建议：
USPTO应重新评估阻碍专利审查员进行人工智能专利预审查过程中的障碍。
国会应指示商务部长和知识产权商务部长重新考虑商业秘密对于人工智能创新的影响。
国会和白宫应与USPTO、版权办公室、国务院以及其他相关机构共同起草培育强大人工智能产权的人工智能国家战略。
2.9通过贸易政策推动人工智能发展
在通过贸易政策推动人工智能发展方面整体接近预期，但还需要更多的跨境数据流动和关于人工智能制造装备的出口管制方面的协定。
2.9.1跨境数据流动
其他国家的实践对于美国企业如何开发和部署人工智能具有很大的影响。尤其是，数据跨级流动的限制会对美国企业开展人工智能创新带来影响。2021年，有62个国家提出了144条针对数据跨境流动的限制。
美国在保护跨境数据流动的几个贸易协议上取得了成功。在2020年7月生效的美国-墨西哥-加拿大协定（UnitedStates-Mexico-CanadaAgreement(USMCA)），美国实现了跨境数据流动的安全保护。同月，欧洲法庭宣布欧盟-美国隐私盾协议无效的决定。2021年10月，拜登宣布成立印太经济框架(IPEF)以加强美国与亚洲地区的关系。
改进建议：
美国应使用IPEF支持联合数据信任和其他数据分享模型的开发，以提高数据质量。
美国和欧盟应建立新的隐私盾框架以确保数据在两个区域内的自由流动。
美国贸易代表（USTR）应继续抵制其他国家可能采用的源代码公开要求，这会对美国公司带来劣势或导致美国的知识产权被滥用。
2.9.2人工智能芯片
最新的人工智能芯片的使用对于确保人工智能开发者和用户在人工智能研发和部署上保持竞争力是非常重要的。目前，已经有了针对不同任务的人工智能芯片集。
美国在设计针对人工智能系统的芯片方面仍然是全球领导者。CDI报告显示，美国有62家人工智能芯片开发公司，而中国和欧盟只有29家和14家。美国在人工智能芯片生产商也具有许多优势，包括高质量的基础设施和物流、顶尖大学等等。此外，中国人工智能芯片公司依赖于美国的电子设计自动化软件，该软件是设计电子系统的软件工具，比如设计集成电路。
但持续保持竞争力是无法保证的。为保证美国人工智能芯片产业的竞争力，国会需要通过2个重要的法案以支持美国制造业更多使用美国版半导体——《为芯片生产创造有益的激励措施法案》（CHIPS）和促进美国制半导体法案（FABS）。
改进建议：
美国应与具有类似想法的国家合作开发人工智能芯片。
美国应与盟友合作对人工智能芯片制造设备进行出口管制。
3.评述
特朗普和拜登两届政府先后发布一系列政策措施发展人工智能，旨在维持美国在全球人工智能领域的领导地位。这些政策文件包含支持技术和产业发展、监管和全球竞争应对两个方面共9个领域。通过对政策工作情况进行评价，可以及时做出修正和改进，通过动态调整更好地促进人工智能发展。
从CDI的评级来看，除人才培养相关政策外，美国人工智能政策总体满足或接近预期，表明相关人工智能政策文件对推动美国人工智能产业发展和维护美国人工智能全球领导地位起到了积极作用。针对政策存在的不足，也给出了针对性的改进意见。
参考链接：
https://itif.org/publications/2022/07/27/us-ai-policy-report-card/
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人工智能推进美国数字化空军深度发展
导读
云计算、大数据分析、物联网与人工智能的快速发展正在加速战斗方式的变革以及战争特征的演化。战斗的胜利将更少地依赖于单一个体，而会更多地依赖于连接武器、传感器与分析工具的网络的综合优势。本文通过对美空军作战平台能力的数字化、智能化建设，人工智能主导的未来作战平台的研究以及数字化空军白皮书与人工智能战略的梳理可以得出，美军在对现有作战平台进行数字化改造的基础上，重点装备与部署了数字化、智能化程度更高的无人作战平台，并进一步致力于更具智能化能力的下一代作战平台的研发。同时，数字孪生技术的使用更能确保全生命周期活动的安全与高效；“阿尔法”、“敏捷秃鹰”与Skyborg系统等人工智能技术将主导美空军作战平台的研究。美国最新版数字化空军白皮书与人工智能战略，以及太空联网项目等均旨在利用数字化、智能化技术实现在复杂电磁作战环境下安全、高效地共享数据，从而提高整体作战能力。
为了充分利用自身的复杂系统工程和相关技术优势快速增强非对称战斗力优势，美空军已全面走上数字化转型之路，利用复杂系统工程和设计，将信息、网络、智能能力与平台能力融合。
作战平台能力的数字化、智能化建设美国空军十分重视作战平台的数字化、智能化建设，主要开展了现役作战平台的数字化升级，信息化、智能化无人作战平台以及下一代战机的深入研究。
（一）现役作战平台的数字化升级
美空军对大量现役作战平台进行了数字化升级，在此仅将B-2、B-52轰炸机，MC-130J特种作战飞机，以及C-5M、C-17和C-130运输机等的升级内容进行整理。
图表1：美国空军典型战机数字化升级
型号
升级内容
最终目标
B-2轰炸机
“极高频增量1”飞行管理控制处理器升级
帮助飞机的航电设备、雷达、传感器以及通讯设备更好地识别和攻击目标
加装新型飞行控制传感器，装备量子计算设备
使航电设备和机载计算机的性能提高约1000倍，使B-2具备投放数字化核武器的能力
B-52轰炸机
CONECT升级，将卫星和战术网络改进到B-52，增加其数据链接
能够在精确轰炸和灵活瞄准近距离空中支援，将其作为美国防部网络节点，允许机器对机器通信处理JDAM制导炸弹和常规空射巡航导弹的实时重新定位
MC-130J特种作战飞机
安装小翼和升力分配控制系统
收集燃油效率改进与性能数据，便于升级
此外，
空军卫星通信系统是空军和国防部指挥空军战略部队传递紧急文件的主要通信手段，其地面终端为AN/ARC–171（V）特高频卫星通信机，目前美国空军的战略轰炸机和加油机都安装了此类终端；
Link16数据链被广泛地装备在预警机（如E-3A“哨兵”预警机）、战斗机（如F-15、F-16等）、轰炸机（B-2和B-52战略轰炸机等）、侦察机和指挥控制飞机（如空军的RC-135战略电子侦察机、E-8联合监视与目标攻击雷达系统飞机），其功能除了视距通信外，还可通过卫星中继实现全球通信。
2020年2月，美国空军宣称将针对波音公司的C-17以及洛克希德·马丁公司的C-130H运输机进行多项航空电子设备升级。
图表2：美国典型运输机数字化升级
型号
升级内容
最终目标
C-5M运输机
装备新型发动机、航电设备和诊断系统
将服役到2040年，并逐步提高无人化和智能化能力
C-17运输机
更换飞机的L波段Aero-I和Aero-H天线
提供空中交通控制数据链路功能
安装JetWaveKa波段机身天线MCS-8100和尾部天线MCS-8000
为国防业务提供高达50Mbps带宽的全球连接
自动相关监视广播ADS-BOut的硬件和软件，对敌我识别的修改以及其他通信/导航功能的软件更新。
改善飞机的飞行管理系统
C-130运输机
加装移动用户目标系统
实现军事卫星语音及数据通信
驾驶舱实时信息、Link16数据链、数字地图、地形感知和警告系统升级
C-130H飞机能够通过多个数据链路网络与其他系统共享数据等
装配第二代抗干扰战术UHF无线电
增强超高频抗干扰能力
（二）信息化、智能化的无人作战平台
美空军不仅注重对现役有人作战平台的数字化升级，对无人机的信息化、数字化等能力的构建也十分重视，在此仅对“全球鹰”、MQ-1C、MQ-9以及RQ-180四款性能先进的无人机的数字化能力进行简单整理。
其中，
“全球鹰”是目前世界上飞行时间最长、距离最远、高度最高的无人机，能够提供长时间全区域的动态监视，具有跨洲际作战的能力，目前已经是美国空军广域监视系统的重要组成部分；
MQ-1C“灰鹰”无人机能够执行大范围侦查、监视、目标探索、指挥控制、通讯中继、发送接收信号情报、电子对抗、护航保护、近距离空中支援、精确打击、杀伤武器的侦查与探测、战斗损害评估和有人无人协作等作战任务；
MQ-9无论是用于战区防空以对抗潜在的敌对中小型无人机，还是加入大规模战役，成为致命的传感器节点或导弹发射平台，均具有不容小觑的侦察与攻击力；
RQ-180将作为美国空军新一代高空无人监视平台，未来还将加载武器系统，能够从根本上提高美军在远程侦察-杀伤链上的优势，实现“快速侦查-快速开火-快速撤离”，从而能够更有效地实现高空战地侦察。
通过调研可以发现，这四款无人机都具有强大的数字化、信息化作战能力。
（三）智能化的下一代作战平台的研发
在现役作战平台的构建与升级的同时，美国也在致力于更加信息化、智能化的TR-X侦察机与数字化百式战斗机等的研发。
其中，TR-X具有高空飞行、侦察监视预警能力和快速部署能力，能够轻松完成跨洲际飞行，战场适应能力和任务灵活性也将比RQ-4A“全球鹰”无人侦察机显著提高。未来其将能够完全替代U-2侦察机，以适应美军未来作战需要。
数字化百战机项目则是致力于研发未来空战平台及其配套机载武器系统，以在2030年左右研发出替代F-22和F-35的空战平台及其配套机载武器系统，从而维持美国空军在与“同级别对手”的制空权争夺中的优势。
分析可知，TR-X新型高空无人侦察机与数字化百式战机都将具有高度人工智能化水平，以及强大的数据传输通信能力。
此外，三种工业技术也为NGAD提供了“百系列”方法。
由此可以看出，美空军将基于“系统簇”理念，利用敏捷软件开发、开放式架构、数字工程三大关键手段，设计复杂系统，以及快速迭代发展其中的战斗机等节点平台，最终实现数字化百式战机的目标。
（四）数字孪生技术确保全生命周期的安全与高效
数字孪生是对物理实体或流程的数字化镜像，其创建是在集成人工智能、机器学习和传感器数据的基础上，建立一个能够实时更新的“真实”模型，以支撑物理产品生命周期各项活动的决策。
通过数字孪生，能够实现对制造性、检测性和保障性的评价与优化，支撑航空航天装备生产、使用和保障；
通过在役飞行器的数字孪生及实时数据采集，能够对单个机体结构进行跟踪：基于物理特性（如流体动力学、结构力学、材料科学与工程），使用飞行数据、无损评价数据等所有可用信息进行有充分根据的分析，使用概率分析方法量化风险，并使数据闭环流动（如自动更新概率）。
美国不仅将数字孪生技术用于F-35的生产线中，美空军还与波音合作构建了F-15C机体数字孪生模型，用于预测机体的结构组件何时到达寿命期限，调整结构检查、修改、大修和替换的时间。
2020年3月据美国《空军杂志》报道，美国空军正在使用GPSIIF卫星的数字副本对卫星、地面控制站以及它们之间的射频链路进行检测。
博兹·艾伦·汉密尔顿公司（BAH）已经创建了BlockIIRGPS卫星的“数字孪生”，进行渗透测试，以发现GPS的网络漏洞。此外，BAH还对GPS卫星的通信链路进行了“中间人”攻击，以识别卫星与其地面控制站之间的潜在弱点。
人工智能主导未来作战平台的研究空军肩负着为美国提供空域管理、全球打击、快速全球机动、情报-监控-侦察和指挥控制等职责，人工智能能够大大增强美国空军在以上五个领域竞争、对抗和制胜地能力。人工智能能够加速数据整合、云迁移以及大量的互联网安全功能，并且能够在大型主战平台上得到广泛利用。美国空军正在加速人工智能技术的大规模应用，目前已有600多个项目开始整合人工智能。
美国在将人工智能系统装备于现役无人战斗机的演示验证以及空战用人工智能的研究方面取得了一定进展。
（一）“阿尔法”人工智能
2016年美国辛辛那提大学开发的“阿尔法”人工智能，在空战模拟器中战胜了退役的美国空军上校。“阿尔法”属于“动作及简单战术行为”人工智能，其采用了“遗传模糊逻辑”智能技术。
能够组织全部传感器数据构建战斗场景的映射，在一毫秒内做出行动决策
在动态环境中，其反应速度是人类对手的250倍
能够同时躲避数十枚来袭导弹并对多目标进行攻击、协调队友，并观察学习敌人战术
仅需要一台普通个人电脑即可运行
据称，辛辛那提大学将继续开发“阿尔法”，让其与飞行员一起训练并扩展其功能，并且通过构建更加真实的空气动力学和传感器模型，提升拟真度。未来将“阿尔法”人工智能用于空战将会增加容错率。
（二）“敏捷秃鹰”人工智能系统
2019年9月，美国空军授予通用原子系统公司项目，对安装了“敏捷秃鹰”人工智能系统的MQ-9无人机进行为期10个月的集成与演示验证。主要对该无人机对大范围行动的监视能力，能否无需人工干预，自主识别预先定义的感兴趣目标并发送它们的位置，自行决定是否执行致命打击进行验证。
“敏捷秃鹫”行动概念
“敏捷秃鹰”是一个高性能计算系统，能够采用人工智能技术，能够在远程无人机上进行机载高性能嵌入式计算，实时对数据进行处理和传输，从而增强无人机情报数据获取效率以及态势感知能力，具有数据处理高效、目标识别迅速以及带宽需求降低的优点。该系统旨在进一步增强无人机的效能，使其向自主武器系统发展。
（三）高端战斗机与Skyborg项目
作为美空军最具代表性的战斗机，F-35本身具备一定的智能化能力，能够在快速访问数据库、组织信息的同时进行高强度运算。
F-35具有传感器融合技术
有助于飞行员完成目标识别、导航与传感器信息收集功能。
计算机自动后勤信息系统包含了人工智能技术的早期应用（ALIS）
使计算机可以自动完成评估、检查清单、组织信息同时自动做出决策，使后勤系统更加自动化，具备自动回传发动机和其他航电设备运转情况的功能。
F-35的驾驶员可操作小规模的无人机群，以执行侦察和锁定目标的任务
其ALIS系统可将飞机的维护以及实时信息通过全球分布式网络回传给技术人员。
从2023年开始，生产线上的F-35战机将配备改进后的强大处理器，更大的存储容量和新型高级显示器。此外，F-35在升级Block4软件之后还能够实现与无人机协同作战的能力。
2019年美空军宣布了Skyborg自主无人作战飞机项目，旨在部署一种模块化、类战斗机的无人飞行器用于快速更新和迭代更复杂的人工智能技术，具备可消耗、自主性、开放架构和弹性等特征。
Skyborg系统的研究范围从相当简单的算法到空域内飞行和控制，再到更复杂的人工智能水平，以完成某些任务或子任务。其可通过以下两种模式参与空战：
数字化空军白皮书与人工智能（AI）战略（一）数字化空军白皮书
面对未来战争速度和范围的扩大，美国空军致力于由以平台为中心的作战转向以网络为中心的作战。2019年7月9日美国空军发布了《TheDigitalAirForce》白皮书，强调利用武器、传感器和分析工具联网的综合优势，对空军如何收集、使用和共享数据进行全面更改。其中包括以下三个相关要素。
针对该计划，对美空军目前所面临的形势与问题、空军数字化目标以及实现途径进行了详细的梳理。
（二）美国空军AI战略与太空互联网建设
美国空军于2019年9月发布了AI战略。将美国空军与国防战略和国防部人工智能战略协调一致的框架，其详细阐述了数字化时代有效管理、运作和领导所必需的基本原则、功能和目标。
同年年底，美国空军计划向商业卫星服务商提供两份“全球闪电（GlobalLighting）”新项目合同，以验证商业太空互联网服务对美国空军“多域作战（MDO）”的增强作用。该项目是“数字化改革”与“多域作战”理念的核心构成。
目前美国空军研究实验室已通过“全球闪电”项目，开展了一系列旨在向美军现役飞机安装商业太空互联网终端的实验。
该机构在2018年11月15日开始使用由美国空军特种作战司令部提供的一架AC-130运输机来测试今年五月发射入轨的“星链”星座太空互联网服务，12月，该机构成功地在一架C-130J运输机上实现了与SpaceX公司的两枚演示版“星链（Starlink）”卫星的高速联网。此次实验将持续到12月17日。
美国空军研究实验室还在2019年春季与美国空军空中机动司令部合作，在一架KC-135加油机上测试了“星链”服务。
美国空军将在所有任务中运用最具代表性的人工智能形式，以更高的速度和精度实现更好的结果，同时强化每名飞行员的能力。
总结云、人工智能、指挥控制与通信以及网络安全是国防数字现代化的战略基础。美空军不断为现役的作战平台进行数字化、智能化技术的插入，并进一步开展了更具数字化、智能化能力的下一代作战平台的研发。同时还加强了人工智能与数字孪生等高新技术的研究与应用，进一步开展了太空联网与卫星网络研究工作等，以增强空军“联合全域指挥与控制”网络的数字化、现代化能力，实现在复杂电磁作战环境下安全、高效地共享数据，最终提高整体作战能力。
主要参考资料
1.美空军推进AI技术大规模应用：B2可投掷数字化核弹.
2.美国空军白皮书：数字空军.
3.美国空军正在加速人工智能技术的大规模应用，以改良武器系统，完成大型主战武器平台（比如B-2、4F-15以及F-35）的功能转型.
4.美国空军使用数字孪生技术确保GPS卫星网络安全.
5.美国空军研究实验室加速进行太空互联网实验.
6.InformationFusion:IntelligenceCentersandIntelligenceAnalysis.
7.DoDDigitalEngineeringStrategy.
8.TheAirForceDigitalThread/DigitalTwin-lifeCycleIntegrationandUseofComputationalandExperimentalKnowledge.
9.Airframedigitaltwintechnologyadaptabilityassessmentandtechnologydemonstration.
10.DigitalengineeringtransformationacrosstheDepartmentofDefense.
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