在2025年5月7日的印巴空战，巴基斯坦空军从中国采购的歼-10C战斗机通过多项先进AI技术实现战术突破，成功压制印度“阵风”战斗机。
以下从AI技术应用角度解析其制胜的关键：
一、雷达与目标识别的AI智能化
智能分类与威胁评估：歼-10C搭载的国产有源相控阵雷达（AESA）集成了AI算法，具备多目标智能分类能力，可自动区分战斗机、轰炸机、民航客机及无人机型号（如蜂群目标）。在实战中，该功能帮助飞行员快速锁定高威胁目标（如“阵风”），并通过雷达界面弹出优先级提示，显著缩短决策时间。相比之下，“阵风”的RBE2-AA雷达虽能跟踪多个目标，但需依赖飞行员手动评估威胁等级，导致反应滞后。
红外被动探测与AI辅助融合：歼-10C配备红外搜索跟踪系统（IRST）和光电传感器，结合AI算法实现多源数据融合。即使雷达静默，仍可通过红外信号被动追踪目标，降低被敌方电子战系统发现的概率。此技术在克什米尔复杂电磁环境中尤为关键，使歼-10C能在隐蔽状态下接近“阵风”并发动突袭。
二、无人机协同与AI指挥系统
无人机群控制与战术欺骗：歼-10C可同时指挥2架攻击-11隐身无人机，形成“有人-无人协同作战”体系。AI系统自动分配任务，例如：诱饵战术：无人机模拟歼-10C信号特征，诱使“阵风”发射导弹并暴露位置；绕后攻击：本体战机趁敌机雷达锁定无人机时，绕至侧翼发动打击。这种“星际争霸式”战术彻底改变了传统空战规则，使印度飞行员难以应对多维攻击。
AI僚机决策支持：内置的人工智能僚机系统（AI Wingman）能实时分析战场态势，自动生成攻击方案。飞行员仅需确认AI建议，即可完成目标分配、武器选择及发射流程，反应速度大幅提升。例如，在遭遇多架“阵风”时，AI可瞬间计算最优攻击顺序，优先击落携带远程导弹的敌机。
三、电子战与AI自适应干扰
KG-600电子战吊舱的AI算法：歼-10C挂载的KG-600吊舱通过AI生成动态电子病毒，具备以下功能：
频谱扫描与干扰：全频段扫描敌机雷达信号，针对性释放欺骗性电磁脉冲；
数据链入侵：反向破解“阵风”的北约标准数据链，发送虚假指令扰乱其通信。
实战中，该技术导致印度战机雷达显示虚假目标，甚至误判友军位置。
自适应对抗与学习能力：AI系统能根据“阵风”的电子战模式实时调整干扰策略。例如，首次干扰失效后，AI自动分析失败原因并生成新频段的干扰波形，形成“猫鼠游戏”式压制。
四、数据链与体系化作战的AI优化
高速数据链与战场网络：歼-10C通过专用数据链与ZDK-03预警机、红旗-9防空系统实时互联，构建“天网”体系。AI算法优化数据传输协议，实现秒级信息共享，例如：预警机提前15分钟发现印度机群，并将目标参数传输至歼-10C；歼-10C根据共享数据在敌机雷达探测范围外完成占位。
相比之下，印度“阵风”因采用多国装备导致数据链不兼容，依赖语音通信和手动输入，信息传递延迟达分钟级。
静默狙杀与OODA循环压缩：AI辅助的“发现即摧毁”闭环大幅缩短观察-判断-决策-行动（OODA）周期。例如：预警机提供目标信息后，歼-10C无需开机雷达即可发射霹雳-15导弹；导弹中段通过数据链接收更新目标位置，末段自主雷达开机锁定。这种“体系化狙杀”使“阵风”在未察觉威胁时即被击落。
五、飞行员辅助与语音交互
AI辅助决策与语音控制：歼-10C的航电系统集成语音识别模块，飞行员可通过自然语言指令查询燃油状态、武器库存等信息，减少手动操作负荷。在高压空战中，AI还能语音提示威胁方位、建议规避动作（如“建议右转30度，释放箔条弹”）。
虚拟现实训练与AI对抗：巴基斯坦飞行员通过“红剑-2024”VR系统进行AI模拟对抗，年均完成48次超视距攻击训练。AI对手能模拟“阵风”的战术习惯（如偏爱低空突防），帮助飞行员提前适应实战场景。
六、与“阵风”AI技术的对比
尽管“阵风”F4标准引入了部分AI升级（如“蝎子”头盔显示器、CONTACT加密通信），但其AI应用集中在单一平台：目标识别：依赖飞行员手动操作TALIOS吊舱（2026年才计划集成AI图像分析）；数据链：采用北约标准，与印度国产预警机存在协议转换瓶颈；决策速度：未实现歼-10C的“AI-飞行员”无缝协作，仍以人类决策为主。
这种“局部智能化”难以对抗歼-10C的体系化AI网络。
可见，歼-10C的胜利不仅是单机性能的体现，更是 “AI+体系化作战” 的胜利。通过雷达智能分类、无人机协同、电子战自适应、数据链优化等多维度AI应用，歼-10C实现了对“阵风”的降维打击。未来，随着AI学习能力和自主决策水平的提升，空战或将进入“AI算法主导”的新纪元。
本次事件给国产AI股票的投资启示是什么？
●国产AI投资机会巨大。
国产AI当前落后于美国为代表的西方，这是当前的事实。但是，国产AI必将崛起，有一天会超越美国，这是一种期望和信心，也是一种发展趋势，或者说是“未来的事实”。如果说之前对于国产AI崛起的信心是90%，那么印巴空战歼-10C击落"阵风"后，对于国产AI崛起的信心是100%。国产飞机原先十分落后，经过奋起直追，歼-10C在真实战场环境下能打败法国达索航空的阵风，达到了世界先进水平，那么国产AI也必然能够一步一个脚印，在某一天不属于英伟达、OpenAI、微软、谷歌等世界顶尖AI公司。那么在这个追赶过程中，必然会出现很多优秀AI公司，涌现出很多的投资机会。
●关注“看不见”的AI算法和软件
这是外网的一段分析，原文如下：真正使歼- 10C 成为威胁的不是它的发动机或机身，而是其背后的AI数字生态系统。每架飞机都是实时连接到地面传感器、空中预警和控制飞机以及AI人工智能辅助瞄准算法的实时作战网络的一部分。与传统的作战编队不同，歼 - 10C 组成了一个集成的机群飞行，每一架都能在毫秒之间向其他飞机传输和接收数据。从 “阵风” 战斗机进入有争议空域的那一刻起，它们就已经被超视距外的雷达节点跟踪。歼- 10C 开始以协调的弧形进行机动，利用雷达横截面管理和欺骗性干扰脉冲来混淆它们的位置。“阵风” 战斗机的 “频谱” 套件做出反应，试图构建威胁图像，但干扰杂波过于强烈。雷达反射产生虚假回波，红外信号时隐时现，目标分裂又重新聚合。这是前所未有的电子干扰水平。就在那一刻，当一名 “阵风” 战斗机飞行员试图建立雷达锁定时，锁定却丢失了，接着传来了导弹警报。第一枚 PL-15 导弹发射了，那一瞬间，来自 150 公里外的数字指令下达。发射指令通过AI人工智能控制的火控系统下达，一枚流线型、冲压喷气动力的中国导弹划破高层大气，飞向一架法国制造的飞机。
相比于歼-10C或者GPU这些肉眼可见的AI硬件，AI软件和算法隐藏在背后，嵌入其中，不那么容易被看见，但是其重要性丝毫不亚于AI硬件。当前是AI基础设施搭建阶段，所以算力代表的AI硬件股票业绩更为突出，表现更好。但是未来AI软件和应用的空间更大，投资机会会更多。
●国产AI的突围路径：体系战（AI互联）
现代空战早已不是单打独斗，而是整个作战体系的对抗。这次空战，不是歼-10C飞机的成功，而是歼-10C、ZDK-03预警机、红旗-9防空系统等构成的预警指挥、情报共享、飞行员训练、后勤保障一整套体系的胜利。
AI领域也是如此。2025 年 4 月 10 日，以“聚力共创，加速行业智能跃迁”为主题的华为云生态大会 2025 在安徽芜湖召开。华为公司常务董事及云计算 CEO 张平安在大会上公布了 AI 基础设施架构突破性新进展。推出基于新型高速总线架构的CloudMatrix 384 超节点集群——由 384 张昇腾芯片组成的超大云服务器，通过全面的架构创新，在算力、互联带宽、内存带宽等方面实现全面领先，并已在芜湖数据中心规模上线。
CloudMatrix 384 超节点在规模及推理性能上比肩英伟达 NVL72 超节点。据SemiAnalysis披露，华为云CM384基于384颗昇腾芯片构建，通过全互连拓扑架构实现芯片间高效协同，可提供高达300 PFLOPs的密集BF16算力，接近达到英伟达GB200 NVL72系统的两倍。 尽管单颗昇腾芯片性能约为英伟达Blackwell架构GPU的三分之一，但华为通过规模化系统设计，成功实现整体算力跃升，并在超大规模模型训练、实时推理等场景中展现更强竞争力。SemiAnalysis也指出，华为的工程优势不仅体现在芯片层面，更在于系统级的创新，包括网络架构、光学互联和软件优化，使得CM384能够充分发挥集群算力，满足超大规模AI计算需求。
单个GPU芯片咱们现在比不过，但是如果用网络架构、光学互联和软件将多个AI芯片整合起来，这个AI系统的算力如今已经不输于英伟达了。这就是体系战思维在AI产业的应用。
这意味着在国产GPU和国外还差距较大的情况下，用于AI数据中心互联的光纤、交换机、光模块等AI互联领域投资机会会很大，是突破的一个关键环节。这块咱们和国外差距并不大，甚至很多方面有领先优势。通过AI互联这块的技术优势，可以弥补GPU落后的短板。中际旭创、新易盛、天孚通信、光迅科技、胜宏科技、锐捷网络等AI互联相关的股票当前涨幅已经非常可观，但是各项新技术依然在不断演进，国产AI的市场需求还很大，依然有投资机会。