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      任悅琴 | 美國MQ-72C無人直升機簡析

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      據海軍新聞網2025年8月20日報道,空客與Shield AI已完成MQ-72C無人直升機的首次自主飛行。

      一、概述

      空中與地面無人機對于支持未來的遠征行動與分布式作戰至關重要。作為美國國防部多項舉措之一,“空中后勤連接器”(ALC)計劃旨在為分布式作戰環境提供后勤支持。MQ-72C正是該計劃的重要組成部分。

      MQ-72C基于空客H145/UH-72“拉科塔”直升機平臺開發,是一款無人后勤支援直升機,由空中客車美國空間與防御公司(Airbus U.S. Space & Defense)主導研制,并與人工智能企業Shield AI及國防承包商L3 Harris合作推進。該項目旨在借助自主飛行技術,在反介入/區域拒止(A2/AD)等嚴苛作戰環境下,為美軍提供高效、低成本的分布式后勤保障能力。


      圖1 UH-72B拉科塔直升機的無人駕駛版本是目前海軍陸戰隊下一代后勤無人機候選機型之一


      圖2 海空天2024(Sea Air Space 2024)中展出的UH-72B無人后勤連接器


      圖3 MQ-72C在艦上作業時的渲染圖


      圖4 MQ-72C在艦上作業時的渲染圖

      二、技術基礎與平臺特性

      1.平臺來源

      MQ-72C以成熟的UH-72“拉科塔”直升機(基于空客H145民用直升機)為改裝基礎。該平臺已向美國陸軍和國民警衛隊交付近500架,具備高可靠性和低維護成本特點。

      2.無人化改裝

      ?移除傳統駕駛艙,增加燃油容量以提升續航能力;

      ?內部結構重新設計,適配標準集裝箱等專用貨物;

      ?集成Shield AI的Hivemind自主軟件系統,實現全自主起降、航線飛行與任務執行。

      3.關鍵參數

      表1 MQ-72C主要參數


      三、自主飛行與關鍵技術

      1.Hivemind自主系統

      ?由Shield AI開發的模塊化人工智能軟件,具備平臺無關性,可快速適配多種飛行器;

      2025年6月完成首次全自主飛行測試,實現了與空客Helionix航電系統的無縫集成,無需人工干預即可完成復雜任務。

      2.通信與集成

      L3 Harris負責提供數字通信基礎設施及指揮控制系統(C2),確保MQ-72C與現有軍事網絡的兼容性;

      ?支持在強對抗環境下的安全數據鏈操作。

      3.后勤適配能力

      ?貨艙經專項測試,可靈活配置標準集裝箱、彈藥及特種裝備;

      ?設計強調低維護需求(每飛行小時維護時間少)和高出勤率。

      四、項目進展

      1.開發歷程

      2024年5月:美國海軍航空系統司令部(NAVAIR)通過“其他交易授權”(OTA)授予空客第一階段合同;

      2025年4月和5月,空客與Shield AI和L3 Harris合作,擴展該平臺的任務能力。

      2025年5月,空中客車公司在海軍陸戰隊尤馬航空站公布了第二個演示計劃,以支持美國海軍陸戰隊的MQ-72C空中后勤連接器合同。

      2025年6月:成功完成首次自主飛行測試(德克薩斯州大草原城);


      圖5 MQ-72C進行首次自主飛行試驗(2025年6月)

      當前階段:進入“空中后勤連接器中間層采購(MTA)”快速原型項目,持續開展試飛與場景驗證。

      2.作戰定位

      ?主要服務于美國海軍陸戰隊的遠征后勤支援需求,尤其在分布式作戰(JADC2體系)中承擔關鍵物資運輸任務;

      ?解決同等對手沖突環境下傳統后勤鏈路的脆弱性問題。

      五、優勢與挑戰

      1.核心優勢

      ?低成本:基于成熟平臺,采購與運營成本顯著低于專用無人機;

      ?高可靠性:沿用H145/UH-72的全球供應鏈與維護體系;

      ?自主化:Hivemind系統大幅降低人力需求,提升任務靈活性。

      2.面臨挑戰

      ?需通過嚴格軍規認證(如適航標準、電磁兼容性測試);

      ?復雜戰場環境下的自主決策可靠性待驗證;

      ?與美軍現有后勤體系(如聯合全域指揮控制)的整合復雜度。

      六、結語

      MQ-72C代表了美軍通過商業化平臺快速迭代無人裝備的戰略思路,一旦成功將顯著提升聯合部隊在對抗環境下的后勤韌性。該項目不僅驗證了自主技術軍事應用的可行性,也為未來有人-無人協同后勤體系提供了關鍵節點。后續需關注其規模化部署進度與實戰化測試成果。

      (科薈智庫:任悅琴)


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