ChatGPT现在很火，作为一个人工智能聊天机器人，它拥有信息整合能力、自然语言处理能力，能根据要求进行聊天、撰写论文、创作诗歌，还可以生成游戏剧本、编写程序代码。

  而在航天工程任务中，需要处理大量数据，协同大量仪表、设备与传感装置，那么人工智能在航天领域可以大显身手吗？科幻电影中的一些情节看上去并不是天方夜谭，而是对人工智能技术作用于航天领域的合理想象。有一些事情也正在悄悄发生变化。

  对自我诊断修复能力的“渴望”

  航天器造价高、工作环境复杂，在空间环境中若发生故障很难修复，从而造成重大损失。因此，航天器故障诊断技术能否向着智能高效化的方向发展显得尤为重要。

  “航天器越来越复杂，传感器数量越来越多，我们原来采用预先设定规则的故障诊断方法，需要对各种可能出现的异常设定判断阈值，这里就需要大量的专家经验，但对经验之外的故障通常缺乏检测能力。”航天科技集团五院通信与导航卫星总体部信息室副主任宫江雷表示。

  人工智能技术会是卫星诊断自身故障的“好帮手”。卫星设计师正试图让航天器搭载人工智能处理部件上天，实现自主导航、控制、数据处理、故障判断和重构维修工作。

  以往，卫星在轨的运行状态、故障、寿命等情况是通过地面测控系统进行监测、预警的，“而人工智能算法具备不断学习强化和自适应的特性，数据怎么变，它就怎么调整，并且会变得越来越准确。”宫江雷表示。

  “特别是随着现在通信、导航、遥感需求的兴起和网络复杂度的提升，对远程信息传输进行良好管理并确保优质的传输性能和可靠性，比以往任何时候都重要。”宫江雷指出，例如太空垃圾增多，空间碎片撞击航天器概率变大；卫星互联网的发展导致信息安全领域的隐患越来越大等，这些都预示着人工智能技术有着巨大的发挥空间。

  传统的故障特征提取与识别评估方法是基于人类经验进行的，难以准确描述复杂故障特征信息，而结合不同应用场景下的多种人工智能学习算法，可有效提高航天器复杂撞击导致故障检测效率和特征分类效果，在探测和评估之余提供风险预警和修复帮助。

  ChatGPT与航天结合的设想

  航天科技集团一院正在进行“智慧火箭”的研究，使火箭在出现故障时自动识别结果并主动更改策略，实行自主化飞行，让火箭更智能、更聪明。

  火箭末速修正飞行过程模拟图在运载火箭高密度发射常态化的今天，火箭对自主故障诊断及任务重构能力也十分“渴望”。一院研究中心人工智能专家介绍：“我们将结合人工智能与信息技术，建立运载火箭全生命周期的智慧健康监测系统，将其贯穿火箭设计验证、生产制造、测试发射和飞行试验全生命周期。”

  能不能研究一个定制化的ChatGPT？

  航天设计师们设想：通过构建智能化辅助设计系统，整合现有的海量资料及资源，模拟人脑思考的过程，形成一个“智慧大脑”，人工智能未来可能会成为设计航天产品的辅助工具。

  ChatGPT与航天结合后也许就像一个经验丰富的航天高级专家，可以对文本数据进行系统化分析、理解与信息提取，辅助设计师来进行运载火箭和航天器的设计工作。由于“智慧大脑”能够在很短的时间内完成大量知识的学习，并从中找出最优方案，设计的标准化和设计水平也能够得到保证。

  主发动机发生故障后，在线规划新的停泊轨道与降级轨道，挽救火箭任务

  以智慧火箭为例，在生产过程中，“智慧大脑”可以完成对火箭全生命周期信息的收集与保障，建立起一个综合档案履历资料库，收集制造、装配、测试各个过程的数据与知识，构建大数据分析中心，作为智慧火箭的数据支撑与健康诊断的依据，从而降低设计和研制成本、提升测发效率、提升火箭的可靠性。

  定制化ChatGPT也需要通过深度学习，对人类思维方式建模，让机器能够理解人的行为，并将知识运用到与用户的交互中，达到机器“人性化”的终极目标，实现人工智能技术在航天领域的应用。

  专家指出，实现定制化ChatGPT，还需要航天工作者将大量训练样本和知识信息注入机器学习过程中，并不断提升算法的泛化性和适应性，在应用层进行强化训练，提高算法的水平。

  担忧之处与先期破冰

  人工智能技术的发展与应用，正在悄悄改变航天产品设计的原有模式和格局。但宫江雷指出了当下的困难：航天器的遥测故障样本数据较少，深度学习算法训练和应用的效果会受限。

  除此之外，将人工智能方法应用于在轨航天器中仍有许多需要解决的问题，如当前航天器存在的计算能力、存储资源不足的问题等。

  宫江雷也表示，当前的大部分人工智能技术还处于“弱人工智能”阶段，因此在航天领域的现实应用中，仍以发展辅助分析和辅助决策层次的人工智能技术为主。

  以神经网络为核心的人工智能具有“不可解释性”，这意味着人类无法知道智能算法给出这个结果的原因。“不可解释”就意味着风险，特别是在要求“万无一失”的航天工程任务中，这也是航天设计师们心里担忧的。

  “我们要对‘小样本学习’进行破局，试图通过有限数量的数据集训练出较好的效果。我们还亟需提升星上处理能力，一方面采用高性能的宇航级芯片提升星上的计算能力，另一方面升级星上的信息系统架构，提升星上的数据传输能力，为人工智能算法在卫星上的应用夯实基础。”宫江雷说。

  未来，随着算法、算力和云技术的进一步突破，航天设计师们对未来“强人工智能”在航天领域终将走向自主决策的应用层次表示出乐观看好的态度。

  宫江雷始终认为，人工智能技术向航天领域的渗透日趋广泛，未来一定会实现技术的跨代，从而促进整个航天领域的发展。

  航天设计师对人工智能技术的期望，亦是对探索人类未知、宇宙奥秘的期待。太空之中、九天之外，也势必成为人工智能的一个重要舞台。