淺析人工智能在航天中的應用

周文熙

【摘要】? ? 航天工業作為一個國家工業實力的重要衡量標準，對我國的重要性不言而喻。本文分析了當前航天工業所面臨的挑戰，介紹了國內外人工智能的應用情況，并舉出了人工智能可以發揮顯著作用的四個場景，大規模數據處理、專家系統、智能管理系統和高級人工智能。

【關鍵詞】? ? 航天? ? 人工智能? ? 研究現狀? ? 應用場景

引言

航天工業被譽為是工業的“明珠”，不僅是國家綜合實力的體現，更是對人類未來的生存與發展的探索與開拓，航天工業的發展對信息技術、國防安全、資源開發等都有著深遠的意義。同時，航天工業是一個多專業高度集合的產業，一個國家在發展航天工業的過程中，在客觀上也會促進諸如材料學、動力學、控制論等學科的發展。因此，航天工業的發展是必需的，是我國立足于世界民族之林的重要保障。

近些年來，人工智能技術飛速發展，涌現出了一批優秀的成果，例如無人駕駛、阿爾法狗等。人工智能的目的在于賦予計算機“智能”，使其能夠更好地完成人類的工作，因此人們提出將人工智能技術應用于航天領域或許能夠幫助人類克服當前存在的難題，幫助人類獲得更好更快的發展。

一、航天工業當前存在的問題

航天工業經過幾十年的發展，已經進入了相對成熟的階段，以中美俄為首的航天大國也在積極探索航天工業的新形式、新思路。目前來看，當前的航天工業有四個比較突出的問題亟待解決[1]：

長距離下的通信問題。眾所周知，在當前的科學語境中人們賴以通信的電磁波的速度是有限的，為300000000米/秒。短距離的太空旅行、探索任務（例如登月）中電磁波傳播所帶來的時延效果基本可以忽略不計，但隨著人們的腳步不斷向太空延伸，信息傳播所需要的時間將以秒、分、小時甚至年來計算，在這種情況下依靠人來進行控制和指令的下達往往是不及時的甚至會造成任務的失敗，這就要求未來的深空探測器具備一定的決策能力，能夠在復雜的空間環境中代替人類進行任務規劃。

數據爆炸。隨著科學技術，尤其是數據采集技術的進步，人們對周圍世界的認知越來越數據化、精細化。我們希望計算機代替人類來進行目標識別、任務規劃、執行任務，因此就需要將盡可能多的、全面的、詳細的數據傳遞給計算機。這就造成很多情況下使用傳統算法的計算機算力的提升速度無法跟上數據規模的膨脹速度。因此，我們需要計算機智能地判斷數據處理的優先級，合理地分配計算資源，以此來最高效率地完成計算，保證任務的時效性。

語義層面的智能識別能力的欠缺。一般認為現代智能系統有三個層次：感知、決策與控制[2]。如果將傳感器收集到的數據不加處理地傳遞給決策模塊進行判斷，除去前文所說的數據爆炸問題，在數學表達方面也存在建模的困難。當前的航天器收集到的數據往往需要交給工作人員進行處理和識別，這就對相關工作人員的能力提出了非常高的要求。如果用計算機代替人類來對空間中的物體進行識別和判斷，除去效率的提高，也會一定程度上減少錯誤率。

傳統的控制方法遭遇瓶頸，亟需控制理論方面的創新。傳統的控制理論在數學上的解釋性很強，但在實際應用中一旦出現突發情況使得系統偏離原定任務執行路線的情況，工程人員預先設置好的數學模型便不再適用。因此，需要智能的、自適應的控制模型來替代傳統的控制方法，使得發生故障時航天器能夠自我診斷、及時調整甚至是自主排障。

最后從航天任務中人和人工智能的特點來說。人的優點在于可以完成不確定性、隨機性強的任務，但同時也容易疲勞，不能很好地勝任重復性的工作。而人工智能則能和人形成完美的互補，相輔相成。因此，人工智能的引入將進一步簡化航天工作者的任務，將他們從重復性的勞動中解放出來。

二、國內外研究現狀

2.1國內研究現狀

2017年7月，我國頒布了《國務院關于印發給新一代人工智能發展規劃的通知》，提出了發展人工智能的必要性與緊迫性。雖然我國的航天工業實力已經是世界一線水準，但就智能航天這一領域而言，我國還處于為人工智能航天打造技術基礎的“基建”階段。2013年的嫦娥三號探測器上就應用了先進的通信技術，與地面實現了低延遲、高清晰的圖像傳輸與控制[3]。

在遙感領域，航天星圖科技有限公司將大數據、云計算和人工智能技術相融合，創建了GEOVIS5空天大數據承載與智能服務平臺，大大提升了遙感數據處理能力的智能性。在軌控制方面，中國空間技術研究院聯合哈工大等高校于2016年完成了全球首次人機協同的在軌任務，任務包含了插拔電連接器等精密動作。

集群領域方面，我國開展了七星集群的自主規劃研究并且取得了一定成果。同時，在對于運輸故障的診斷中，我國的運載火箭已經實現了基于閥值的故障診斷，并在長征二號F運載火箭上進行了應用。而在任務重規劃領域中，我國雖還沒有正式的應用，但是對其的研究也頗多，相信未來也會得到充分的實驗和應用

2.2 國外研究現狀

在航天領域，美國長期處于世界領先位置，而其對航天智能化的重視也由來已久。早在1988年，美國的“深空一號”便成為了第一個使用人工智能技術進行無人監控的探測器，而火星車“好奇號”則更進一步，利用軟件可以實現自主規避障礙物和控制行動。運載技術方面，NASA從上世紀60年代起便實現了航天器對特定部位的簡單的自主檢測，最近則實現了真正意義上的智能的運載火箭軌跡規劃技術：SpaceX發明的SLS發射系統，該系統采用牽制釋放技術，實時監測火箭狀況，如果有特殊情況，可以立即停止發射。出現故障的話，系統會智能規劃飛行軌道，最大程度上適應當前狀況來完成飛行任務。

三、人工智能在航天中的應用

人工智能因為其可靠性高，抗疲勞等特點，在航天領域中的應用可以和人進行一個良好的互補。具體表現在四個方面：

3.1大規模數據處理

不論是發射、在軌運行還是星球探測，航天器都需要實時收集大量信息，這時就需要航天器具備一定的數據處理能力：如果采取將信息傳輸回地面完成處理后再傳回航天器的方案，就容易出現延遲過高、無法及時處理突發狀況的問題。當前階段的人工智能技術本身就是包含于大數據之中，善于處理大規模數據的一種技術手段，可以在航天領域中發揮其積極作用。

尤其是當航天器進入深空后，與地球的距離將會達到幾光年甚至幾十光年，這時需要航天器自主適應復雜的飛行環境，自行對飛行任務作出決策。這需要深度的學習和自主識別能力，感知復雜的太空環境，自主決策，以解決低效率的問題。

3.2專家系統

專家系統這一概念由Stanford大學Feigenbaum教授于20世紀60年代提出，意為可以像人一樣思考、推理的人工智能系統。在今天，專家系統已經被廣泛應用于工業、醫療領域，幫助人們做出判斷。

專家系統在航天中的主要的應用領域是設計和檢測。設計在某種程度上來說是一種知識含量極高的重復勞動，需要設計人員按部就班地按照規則進行排列和組合，如果將人工智能應用于設計領域，就可以代替人類進行一些相對簡單而重復的設計，有效節省人力資源。

在檢測方面，人工檢測由于人的局限性往往難以面面俱到，而智能檢測就可以根據整個系統的信息（例如某個寄存器的數值、某個電路的電流等）來對系統進行檢測，找到人工檢測難以發現的故障等。

3.3智能管理系統

智能管理系統實質上是一種更加高級別的專家系統，它統領航天不同細分領域上的具體的專家系統，能將各個專家系統的信息進行統籌處理并解決。除非有無法解決的問題需要上報航天員和地面的控制人員，否則智能管理系統將會解決大部分的問題。例如在制造方面，智能專家系統能在全國進行信息同步，進行更加高效的資源調度配置，同時，它會將火箭、衛星、航天器等收集到的信息納入系統，同時掌握這些航天器的情況與狀態，形成信息網。在作戰領域，智能管理系統能更早地感知敵軍動向，用多重手段實現偵查、監測和轉移，并且對導彈等武器進行規劃與發射，增加傷害性能。

3.4高級人工智能

高級人工智能則是能夠代替人類的真正意義上的強人工智能：它們可以隨機應變，并且對復雜環境進行智能的判斷與決策，在將來，高級人工智能將是各個領域上的重要生產力量。

在任務規劃上，高級人工智能有著無可替代的優勢。首先是高容錯飛行[4]。相較以前的發射任務，如果出現突發狀況，因為航天器飛行速度快、處理時間短等因素，人是很難進行及時有效的干預的。但是使用高級人工智能以后，如果出現突發狀況，人工智能將會自主進行任務規劃，得出最優解，讓損失降到最小。其次是深空機器人。機器人是人工智能理論知識和自動化技術高度發展的結合體。早在2011年，美國就已經將一臺機器人“R2”發射到太空空間站中執行任務。它擁有多個關節，自由度很高，同時具備一定程度的高級人工智能，能自行處理一些日常事務。美國在2013年啟動了火星機器人“女武神”計劃，將為高級人工智能在深空的應用進行更深遠的拓展[5]。在集群作戰領域，航天器能通過系統完成單個航天器無法完成的任務。運用高級人工智能，自主實現規劃、決策、作戰的程序，有助于戰場上的智能作戰。

四、結語

本文首先介紹了航天工業所存在的問題與發展進程。隨后列舉并對比了國內外對于人工智能在航天領域的研究現狀并且進行了一定的總結。最后再對人工智能未來航天工業的使用與發展做出了展望。

在筆者看來，人工智能在航天中的應用是大勢所趨。人工智能和航天工業都必將是人類未來產業的主旋律。人類必將會邁向更廣闊的宇宙，也必然會進一步解放生產力。因此，邁向深空的航天工業與邁向未來的人工智能的有機結合將會讓未來的發展更加清晰簡單。但是這條道路必然是困難重重：如何保證人工智能對于航天器發出正確的指令、如何發展到“強人工智能”，無需人工干預，這一切還需要科學工作者們的努力和實踐的檢驗。

參? 考? 文? 獻

[1]陳萱， 李云. 世界航天科技發展現狀與趨勢[J]. 中國航天， 2009， 000（011）：28-30.

[2]魏金河. 人-人工智能系統在未來載人航天中的應用展望[J]. 航天醫學與醫學工程， 2003， 16（0z1）：482-485.

[3]岳夢云， 王偉， 張羲格. 人工智能在中國航天的應用與展望[J]. 計算機測量與控制， 2019（6）：1-4.

[4]吳宏鑫， 胡軍， 解永春. 航天器智能自主控制研究的回顧與展望[J]. 空間控制技術與應用， 2016， 042（001）：1-6.

[5]劉付成. 人工智能在航天器控制中的應用[J]. 飛控與探測， 2018， 1（01）：30-39.