為全面貫徹落實集團公司第九次工作會、五院2024年戰略管理委員會會議關于科技創新的部署要求，五院積極開展“空間人工智能及機器人技術發展與應用（CAST+AI·R）專項行動”。相關單位結合實際情況與業務特點，加速推進人工智能技術、機器人技術的應用發展。本期介紹五院總體設計部推進“CAST+AI·R”專項行動落實落地的相關實踐。
面向AI基礎底座和共性應用建設，總體設計部持續推進工作，在AI應用集成平臺上推出了圖片分析助手，提供基于視覺的圖片分析服務；開發了知識項同步工具，大幅提升知識項維護效率，確保信息的及時性和準確性。根據后續AI應用需求，前瞻性開展五院智算能力規劃論證以及相應的智算資源調度與管理平臺的調研、選型；AI輔助SysML建模、語音圖像等多模態數據融合應用也在穩步推進中。
總體設計部在院的統一規劃下，響應跨單位、跨部門AI聯合研究開發的號召，派駐專人參與五院“CAST+AI·R”專班技術組，積極聯合航天器在軌運營、測試、星載軟件開發、可靠性技術研究等多個團隊，共享包括AI平臺、大模型、RAG等在內的多種工具鏈，聯合探討提示工程、智能體、模型微調、對齊、壓縮以及知識圖譜、機器學習等AI技術，細分場景、急用先行，在促進跨部門間交流的同時，進一步挖掘AI技術應用潛力，整合資源、形成協同效應。
空間機器人正逐步成為載人航天、深空探測等宇航領域重大工程實施的新質生產力典型代表。為高效支撐多型號并行推進，總體設計部空間機器人研制團隊集智攻關技術難題，率先提出了一套AI+數字驅動機器人智能算法敏捷開發模式。
研制團隊通過多次仿真模擬和訓練學習，實現機器人在多種崎嶇地形中的快速穩定移動、摔倒后翻身等高難度動作。該研發模式是AI與數字仿真平臺深度融合的生動實踐，創新實現了空間機器人智能算法全數字跨平臺快速研發與驗證的全流程打通，顯著提升機器人智能算法研發效率。
總體設計部熱控技術研究團隊在熱控產品設計、型號熱設計等各方面不斷拓展AI應用場景，利用AI工具為型號研制提質增效。
在相變換熱器這一核心熱控單機的研制中，團隊聯合相關單位，使用智能增強算法輔助熱仿真分析與設計，對產品換熱結構參數進行拓撲優化，用智能算法賦能相變換熱器優化設計，成功實現產品重量減重20%以上。
總體設計部可靠性安全性保證團隊錨定航天器可靠性風險識別與控制，積極采用AI技術提升可靠性與安全性設計分析工作效能。
團隊設計了基于大語言模型的智能應用架構，通過RAG技術將通用產品FMEA和FTA數據庫、知識經驗、標準規范等核心資源進行融合，突破FMEA和FTA交互式智能輔助生成技術，實現故障傳遞路徑智能推理和故障控制措施智能生成，并提供智能查詢功能，為解決傳統FMEA、FTA工作中的問題提供了強有力的工具。
目前，通過集智攻關研發，團隊依托航天器六性一體化軟件平臺（ARW+）發布FMEA和FTA智能推理工具、AI智能問答工具，利用ARW+成熟的數據處理能力，顯著提升FMEA和FTA的效率和有效性。
為提升航天器在軌運營智能化水平，總體設計部通過“大模型部署+領域知識建設+專用小模型開發”思路，全力推進AI在航天器在軌領域知識問答和故障診斷及處置等應用場景的建設和應用工作。
面向航天器在軌領域知識問答場景，團隊開發智能問答體“智慧小運1.0”并上線試運行，整合在軌運營中心多年積累的在軌基礎信息、規章制度、專家知識集冊等文件，構建在軌領域外掛知識庫，依托DeepSeek大模型完成在軌領域知識“你問我答”。后續將繼續打通與各類數據庫的接口，并從問答意圖識別、召回算法、排序算法等不同方面提升問答準確性。
面向航天器智能故障診斷及處置場景，建立在軌管理設計師、數據治理工程師、軟件工程師三者協同工作模式，構建多顆衛星的知識圖譜，并實現基于智能問答的診斷規則知識生成。后續，將基于大模型構建“智能診斷及處置”的智能工作流，包括報警分析、歷史故障關聯、遙控指令生成、相關遙測趨勢自動判讀、故障預案智能提取等，輔助提升故障診斷處置效率。
后續，五院總體設計部將貫徹落實集團公司第九次工作會、五院2024年戰略管理委員會會議部署要求，緊緊把握發展機遇，加速推動人工智能和機器人技術賦能專業技術發展，為加快建設航天強國、支撐世界一流軍隊建設作出更大貢獻！
