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随着军事活动向大气层外扩展，一个关键问题日益凸显：为轨道冲突进行的准备与训练，与传统空战或海战存在根本区别。卫星运行速度极快、距离极远，且机动方式难以预测。传统的训练工具多基于预设脚本和固定行为，难以模拟真实对手航天器在对抗性轨道环境中的实际动态。
为弥补这一差距，美国太空军正将人工智能引入其训练体系。根据一份价值 2700 万美元的新合同，AI 驱动系统将取代静态的“敌方”模型，转而采用能够实时响应操作员决策的自主数字对手。这项工作的核心在于推动作战测试与训练基础设施的现代化，使轨道冲突模拟从预设结果的演练转向持续、自适应的对抗。
据 MilitaryAI 报道，此次转型的关键是一个名为 TALOS 的自主 AI 代理。该代理被设计为轨道演习中的高拟真对抗力量，其行为不遵循固定轨迹或可预测战术，而是动态响应受训人员的操作，迫使训练者应对快速变化的局势，以及接近真实太空作战中预期的机器速度决策节奏。这为轨道冲突训练注入了不确定性与对抗压力——两者在传统模拟中往往缺失。
该系统基于大量真实轨道数据进行训练，这些数据来自对地球轨道上绝大多数有效载荷尺寸物体的追踪。这使得 AI 能够复现真实的卫星行为模式，包括机动、近距离操作以及对干扰的反应。因此，模拟可更易于扩展、运行更快，并能适应更广泛的任务场景，为应对复杂的轨道冲突做好充分准备。
除了模拟敌对航天器，训练环境也在扩展，以纳入友军与中立控制单元的数字表征。由此构建出的红 - 白 - 蓝完整对抗框架，使得在保密环境中进行全频谱演习成为可能，并支持更复杂的作战规划，全面提升太空军应对轨道冲突的能力。
从国防与国土安全视角看，这一进展反映了太空作为对抗疆域日益受到重视的现实。卫星支撑着通信、导航、情报与预警系统。训练操作员保卫己方资产或干扰对手系统，需要能够真实反映轨道对抗速度与不确定性的工具。
通过向 AI 原生训练模式迈进，太空部队正在使其人员做好准备，以应对行为更接近自主、智能航天器的对手，而非依赖固定脚本的模拟目标。随着轨道竞争日趋激烈，这种高度拟真的轨道冲突训练，对于保持作战准备状态或许将至关重要。
