AI-enabled spacecraft applications: current research and future prospects

作者：Deng-Yun Yu, Luyuan Wang, Yuanyuan Zhang, Runhan Zhang, Qizhi Xu · 发表于：Scientia Sinica Informationis · 年份：2025 · DOI：10.1360/ssi-2025-0142 · 被引用次数：3 · 研究领域：Space Satellite Systems and Control、Spacecraft Design and Technology

航天任务的日益复杂，对航天器的自主性和可靠性提出了更高的要求。大模型等人工智能技术凭借海量参数、多模态融合与学习演化等特性，在特征提取、逻辑推演及自主决策等方面有明显的优势，能显著提升航天器的性能和任务执行效率，在航天领域的应用日益广泛。本文从深空探测、遥感卫星、通信卫星和导航卫星等领域梳理了国内外人工智能赋能航天器应用研究现状，构建了 “4 + n” 多层次人工智能赋能航天器应用体系架构。给出了人工智能赋能航天器应用向人机混合智能、集群智能和强人工智能等方向发展的趋势。提出了智能感知识别与在轨数据挖掘信息融合技术、自适应自演化的航天器智能决策与控制技术、基于天地学习泛化的智能星群协同与博弈技术，以及面向在轨应用的航天专业轻量化大模型技术等4个关键技术，为未来人工智能在航天器领域的深化应用提供了理论支撑与技术参考。