总体设计部在院的统一规划下,响应跨单位、跨部门AI联合研究开发的号召,派驻专人参与五院“CAST+AI·R”专班技术组,积极联合航天器在轨运营、测试、星载软件开发、可靠性技术研究等多个团队,共享包括AI平台、大模型、RAG等在内的多种工具链,联合探讨提示工程、智能体、模型微调、对齐、压缩以及知识图谱、机器学习等AI技术,细分场景、急用先行,在促进跨部门间交流的同时,进一步挖掘AI技术应用潜力,整合资源、形成协同效应。 研制团队通过多次仿真模拟和训练学习,实现机器人在多种崎岖地形中的快速稳定移动、摔倒后翻身等高难度动作。该研发模式是AI与数字仿真平台深度融合的生动实践,创新实现了尊龙凯时官网机器人智能算法全数字跨平台快速研发与验证的全流程打通,显著提升机器人智能算法研发效率。 在相变换热器这一核心热控单机的研制中,团队联合相关单位,使用智能增强算法辅助热仿真分析与设计,对产品换热结构参数进行拓扑优化,用智能算法赋能相变换热器优化设计,成功实现产品重量减重20%以上。 总体设计部可靠性安全性保证团队锚定航天器可靠性风险识别与控制,积极采用AI技术提升可靠性与安全性设计分析工作效能。 团队设计了基于大语言模型的智能应用架构,通过RAG技术将通用产品FMEA和FTA数据库、知识经验、标准规范等核心资源进行融合,突破FMEA和FTA交互式智能辅助生成技术,实现故障传递路径智能推理和故障控制措施智能生成,并提供智能查询功能,为解决传统FMEA、FTA工作中的问题提供了强有力的工具。 目前,通过集智攻关研发,团队依托航天器六性一体化软件平台(ARW+)发布FMEA和FTA智能推理工具、AI智能问答工具,利用ARW+成熟的数据处理能力,显著提升FMEA和FTA的效率和有效性。 面向航天器在轨领域知识问答场景,团队开发智能问答体“智慧小运1.0”并上线试运行,整合在轨运营中心多年积累的在轨基础信息、规章制度、专家知识集册等文件,构建在轨领域外挂知识库,依托DeepSeek大模型完成在轨领域知识“你问我答”。后续将继续打通与各类数据库的接口,并从问答意图识别、召回算法、排序算法等不同方面提升问答准确性。 面向航天器智能故障诊断及处置场景,建立在轨管理设计师、数据治理工程师、软件工程师三者协同工作模式,构建多颗卫星的知识图谱,并实现基于智能问答的诊断规则知识生成。后续,将基于大模型构建“智能诊断及处置”的智能工作流,包括报警分析、历史故障关联、遥控指令生成、相关遥测趋势自动判读、故障预案智能提取等,辅助提升故障诊断处置效率。