人工智能技術在美國航天裝備領域的應用分析

趙程亮 王玉藏 劉智生 王奕剛

（1 中國人民解放軍63611部隊 2 中國人民解放軍63610部隊）

航天事業經過幾十年發展，在21世紀邁入全新時代。大數據、云網端、人工智能(AI)等高新技術促進了航天事業飛速發展，加速了智能遙感衛星、可回收火箭、載人飛船、無人駕駛探測車、深空無人探測器等一系列新型高科技航天裝備落地應用，初步展現了人工智能+航天的時代雛形。空間環境廣闊單一，人工智能自主運行、深度學習、故障診斷等技術特點能夠對空間任務更快響應，更好處理日益復雜的太空探索任務。

1 引言

航天裝備是指運行在空間中各類航天器，以及運輸其進入太空的運載火箭、航天飛機等重大裝備，是人類進入太空、探索太空、利用太空的重要依托。隨著航天裝備需求的日益增多及產業技術革新，人工智能技術在空間態勢感知、裝備自主健康管理、自動化飛控、空間預警等方面的應用越來越廣泛。美國作為當今世界的航天強國，一直不斷推動其航天裝備的智能化發展，以占領航天裝備技術戰略制高點。可以預見，人工智能技術在未來必將對航天裝備發展產生深遠影響，發展航天裝備智能技術是提升航天科技水平的重要保證。

2 人工智能技術發展現狀

人工智能概念自1956年在“達特茅斯會議”上被提出，至今已經歷了三個發展階段，其智能化水平的發展從自動完成單一指令或功能，到自主完成多個指令或全流程運行，再到具備自我學習和自我更新優化能力。經過60多年的發展，人工智能在技術理論與實際應用上均取得了突破性進展，在多個領域均有廣泛應用。當前人工智能發展特點主要有5個方面：①向自主控制、無人化方向發展；②向人機結合、萬物互聯方向發展；③向深度學習、自我進化方向發展；④向自組織、分布式群體智能方向發展；⑤向多語言處理、計算機視覺等跨媒體方向發展。

人工智能基礎技術及應用領域

美國作為世界主要軍事大國與航天強國，對人工智能高度重視，給予大量資金與政策上的扶持。美國國防部高級研究計劃局（DARPA）、導彈防御局（MDA）、國防創新小組（DIU）、戰略能力辦公室（SCO）等多個科研創新機構在人工智能領域投入大量資金，涉及空間態勢感知、自主機器學習、指揮控制決策、空間自主故障診斷等多個航天領域。2021年12月，美國國家標準和技術協會（NIST）發布《AI風險管理框架研究報告》，旨在道德、法律、政策等框架約束下，降低政治安全、個人隱私數據、市場就業等風險因子，促進人工智能更好發展。

3 人工智能技術在美國航天裝備上的應用

智能深空自主探測

深空探測無人化、高時延等特點要求航天裝備具有自主控制決策能力，能夠獨立執行一系列特定任務。2021年2月，美國毅力號（Perseverance）火星車歷經6個半月的飛行，成功登陸火星，并于2021年12月發現有機化學物線索。火星與地球通信時延達600s以上，地面站無法對其實時指控，需要毅力號火星車具有自主控制決策能力，克服探測過程中黑暗、寒冷、道路崎嶇不平等不利影響。毅力號火星車依靠人工智能計算機視覺為其進行導航，其車載機械手臂可放射X射線分析自動探測目標結構成分，并篩選收集火星土壤、巖石樣本。同時，毅力號火星搭載的先進傳感器可自動采集火星溫度、濕度、灰塵等大氣環境數據，并可穿透地面，獲取火星地下土壤巖石結構圖像。

智能自動化控制

大型航天裝備復雜、精密的結構使其在地面與太空中具有不同的狀態結構。2021年12月，耗資100億美元，集成美國國家航空航天局（NASA）天文學最尖端技術的詹姆斯·韋伯空間望遠鏡（JWST）成功發射升空。為保證正常觀測，詹姆斯·韋伯空間望遠鏡暗面需要保持溫度-225℃，盡可能利用遮陽帆阻擋來自太空中傳導和輻射的熱量，而為了能夠正常發射，遮陽帆在升空之前必須進行折疊。因此，NASA設計了一個智能部署系統來進行遮陽帆的展開，涉及到140多個機械展開裝置，70個合頁裝置，400個滑輪以及各式零件，必須以正確的順序在正確的時間展開，需要解決動態元件展開時序、分布式協同精密操控、展開過程碰撞規避等關鍵技術，以保證其在太空中正常工作。

自主運行狀態監測

自主運行狀態監測主要是針對航天裝備運行過程中的狀態故障實時告警與處理。2021年4月，美國太空探索技術公司（SpaceX）“載人龍”（Crew Dragon）飛船執行乘員-2（Crew-2）任務，搭載4名航天員實施在軌6個月空間站維護及太空試驗任務，實現首次載人飛船重復回收利用。2021年9月，“載人龍”飛船搭載4名非專業航天員成功往返太空，實現全球首次非專業航天員載人航天任務。“載人龍”飛船使用全觸摸屏的自動化智能操作系統，可實現全程自動化飛控、全自動對接空間站、全自動應急處理故障等功能，并且可在飛行過程中對飛船進行狀態監測。SpaceX公司通過地面指控系統及狀態監測系統能夠實時了解飛船運行狀態，利用牽制釋放關鍵技術，如出現故障能夠及時中止發射，并重新計算發射窗口及飛行軌道。

智能衛星集群系統

智能衛星集群系統需要解決任務規劃、構型保持、協同控制、數據處理、信息傳輸等關鍵技術。美國“星鏈”（Starlink）星座計劃是由分布在300～1300km軌道空間的4.2萬余顆衛星組成的全球衛星互聯網。截止2021年底，已發射1900余顆“星鏈”衛星。其建成后將對軍用通信、軍用遙感、軍用導航、導彈預警與跟蹤、導彈攔截、無人機控制產生重大影響，對美國天軍建設意義重大。應用在“星鏈”計劃上的智能技術可全天時全天候對地球進行通信與監控分析，星上數據分析系統可對重點目標自動識別持續跟蹤，使地面態勢單向透明化。同時，其組成的龐大衛星網絡可快速準確對導彈和高超聲速飛行器提供預警，必要時能進行動能攔截，并可對無人機群進行控制指揮，大大增強無人機彈性作戰能力。

智能自主健康管理

智能自主健康管理在航天裝備上有廣泛應用，主要是健康檢測技術和故障處理決策方法的不同。“鴿群”（Flock）是美國行星實驗室公司（Planet Labs）研制的運行在500km軌道的對地觀測衛星星座，可全天時對地球任意地點進行觀測成像，具有重要民用、軍用價值。截至2021年底，“鴿群”衛星已發射超過470余顆。管理數量如此龐大的衛星群，Planet Labs公司主要靠衛星自主運行完成。“鴿群”衛星通過人工智能技術實現在軌自主健康管理，可根據歷史數據開展故障診斷、狀態監測、健康評估等工作。對于故障檢測處理，Planet Labs公司任務控制中心開發了數據收集檢測系統，可自動根據下行數據對在軌衛星監測分析，并將結果寫入數據庫中，更新完善診斷系統自動化解決方案。

4 人工智能技術在美國航天裝備領域發展趨勢

智能自主感知能力

智能自主感知就是利用電磁波、可見光、紅外線等傳感器，自主獲取周圍環境及目標特點，并進行自主識別、評估目標威脅度。隨著深空探測任務復雜程度越來越高，深空環境下動靜目標感知、目標識別、樣本采集、自主導航等任務對深空探測器提出了嚴峻考驗，面臨從地面數據處理到實時數據處理的轉變，需要利用人工智能技術，采用智能算法對各類傳感器數據融合整理，克服巡視探測、目標成像、動靜目標分類、能量補充帶來的困難，在數據庫缺少目標先驗知識情況下找出最優解，達成預定目標。

指揮控制決策能力

航天任務快速響應、復雜、多變等特點要求航天器具備快速反應決策能力，可根據空間環境任務變化需求，在一定時間內快速準確進行環境態勢感知，對航天裝備自主調控，并制定下一步行動計劃方案，大幅降低航天器對地面站指令依賴需求，從而適應日益復雜的太空環境任務。人工智能是航天器指揮控制決策能力的“神經中樞”，算法是人工智能的靈魂。在太空軍備競賽中，智能算法已逐漸從理論概念走向落地應用，成為航天裝備技術優勢新要素，為航天裝備做出太空自主決策提供重要助力。

自主故障檢測能力

航天裝備具有造價昂貴、集成度高、結構復雜等特點，在太空工作運行中出現故障需要及時發現處理，避免造成嚴重損失。傳統航天器自主故障檢測技術主要有基于數據庫的專家型診斷技術和基于航天器結構邏輯關系的測試型診斷技術，而隨著航天器可靠性與集成度的不斷提升，傳統技術理論越來越難以滿足需求。在人工智能+航天背景下，基于優化算法、神經網絡的數據驅動診斷技術應運而生，通過人工智能技術提取目標航天器故障信息，進行故障精確定位，實現航天器故障快速推理診斷。

5 結束語

隨著航天技術的發展，空間領域已不是某些航天強國的專屬領域，越來越多的新用戶、新裝備、新技術進入到航天領域中，航天技術的終極目標是航天器能夠獨自長時間執行深空任務，探索完成人類未曾觸及的空間任務。人工智能在航天技術中的應用有助于加速人類對太空的認識，減少空間碎片以及動能武器等帶來的威脅，提高航天器適應日益復雜的空間環境、空間任務能力，為人類探索太空、利用太空提供價值和幫助。