美國加州防務公司 Shield AI 本週宣佈，其 Hivemind 軟件將霍尼韋爾航空航天實現自主飛行所需的訓練週期從估計的 54 周縮短至 6 周。兩家公司在週一發佈的聯合聲明中披露了這一進展，並稱相關成果已在兩次飛行演示中得到驗證。
根據聲明，霍尼韋爾的自主團隊於 4 月底開始接受 Hivemind 訓練，到 6 月中旬，團隊使用新開發的自主飛行軟件棧，讓一架 BFD-SE8 多旋翼飛行器首次完成自主飛行。7 月 8 日，團隊在明尼蘇達州普利茅斯舉行正式演示，飛行器自主起飛、沿預定路線飛行、繞開禁飛區後返回基地。
Shield AI 負責 Hivemind Enterprise 的副總裁 Tom Schaefer 表示，Hivemind 承擔了路線規劃、任務管理和飛行器間通信等自主性基礎功能，使霍尼韋爾工程師能夠將精力集中在自己開發的探測與跟蹤模型上。兩家公司於 7 月宣佈合作並簽署諒解備忘錄，目標是幫助防務用戶更快地從演示走向部署，而不必每次都為新系統重建信心。
首次演示後，霍尼韋爾團隊立即投入第二次演示的準備工作。在約 三個月時間裡，團隊訓練並部署了自有的目標探測與跟蹤模型。10 月 8 日的演示中，一架偵察飛行器利用該 AI 模型探測、識別並跟蹤目標，隨後將信息傳遞給另一架飛行器；後者自主飛向目標、投送載荷，並與偵察飛行器一同返回基地。
霍尼韋爾航空航天高級副總裁兼首席技術官 Todd Giles 將這一進展歸功於“開放架構”，即採用公開標準進行軟件開發。他表示，結合公司在航空電子、導航、傳感和自主性方面的專長，正在為下一代自主飛行器和任務系統構建可擴展的基礎。
從軍事觀察角度看，這一案例的核心信息在於軟件工具鏈對自主飛行開發流程的壓縮效應。傳統上，將自主算法從仿真環境遷移到真實飛行器往往需要大量重複驗證，週期以年計。Hivemind 試圖將路線規劃、任務管理、通信等通用能力封裝為可複用的基礎層，讓合作方專注於差異化模型開發，從而減少底層重複工作。
開放架構的提法也值得注意。若軟件接口和標準公開，不同廠商的傳感器、AI 模型和任務載荷可能更容易集成到同一自主飛行棧中，這對多供應商並行的防務採購模式具有潛在影響。不過，目前披露的信息僅涉及兩次演示，尚未說明該軟件在複雜電磁環境、對抗條件或更大規模編隊中的表現，其實際部署效果仍有待觀察。