為全面貫徹集團公司第九次工作會精神、數字航天建設推進會和五院2024年戰略管理委員會會議關于數字化轉型的部署，五院502所大力推動數字化轉型，自主研發AI工具IPRCoder，推動空間飛行器控制算法代碼智能生成，并順利開展應用，取得明顯成效。
空間飛行器控制算法代碼智能生成面臨著諸多挑戰。空間飛行器的控制算法往往涉及復雜的數學公式、邏輯判斷以及多樣的符號表示，如何準確識別并處理這些內容是開發過程中的首要難題。不同型號的算法編寫風格各異，要求AI工具能夠靈活適應各種復雜的場景需求，具備強大的、多場景的泛化支持能力。自動生成的代碼不僅要能高效運行，還必須確保其安全性和可靠性，這對工具在性能優化和安全性措施方面提出了高要求。 基于深厚的技術底蘊，502所整合先進的AI技術開發了IPRCoder，可顯著提升空間飛行器軟件研制效率。在智能化代碼生成方面，支持數學公式、算法邏輯、自然語言以及混雜算法描述生成代碼；在代碼高質量保障方面，生成的代碼嚴格滿足編程規范要求，還支持代碼性能優化與可靠性增強；在定制功能可擴展性方面，可擴展領域數據字典、數學運算符號以及邏輯描述，支持軟件IP智能發現與調用，以及第三方API（應用程序編程接口）擴展；在代碼統一化管理方面，支持算法文件批量導入、兩級代碼配置管理、代碼模塊快速合并等操作。 IPRCoder在多個航天項目中應用，展現了較高的實用價值。以一重要型號制導導航與控制系統應用軟件研制為例，使用該工具后僅用一周時間就圓滿完成了355頁算法功能的編碼工作，生成近2萬行高質量代碼用于仿真測試，大幅提升了開發效率、提高了代碼質量。此外，IPRCoder還在多個型號項目中得到了廣泛應用，為航天器控制軟件的研發提供了有力支持。 經過持續開發與優化，IPRCoder逐步完善了對各類控制算法場景的支持能力。順應人工智能技術的迅猛發展趨勢，該工具也在持續升級迭代，近期版本中引入了大模型，通過繼續預訓練、指令微調、RAG（檢索增強生成）以及提示工程等方式，進一步增強了泛化能力，使其能夠更高效地將用戶需求轉化為規范化的輸入，并通過智能解析模塊生成高質量的算法代碼。
