把握航天智能化发展趋势
人工智能作为21世纪的三大尖端科技之一，必将成为航天科技发展的核心驱动力，为航天产业发展创造新的强大引擎，重构航天科研开发、生产制造、航天发射的各个环节，形成各层次、各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新业态和新模式，引发航天科技领域的颠覆性变革。
一、制智权将成为航天领域竞争焦点
随着以人工智能为代表的颠覆性技术在航天领域的广泛应用，催生新的概念、手段和思想，航天领域的国际竞争突出体现在“制智权”的争夺上，由夺取信息优势为主向夺取制认知权和智能优势为主转变，由注重物理域、信息域对抗向更加注重认知域对抗转变。丧失“制智权”，就会因为人机协同失调、自主决策失灵、体系认知速度和运行效能落后，导致航天领域的整体效能大幅降低。
运用人工智能、物联网、大数据、数字孪生等新一代信息技术，能够全时、全域、全维对航天力量的各种行动进行动态感知、数据挖掘、仿真计算、推理决策和评估预测，使人类能够突破思维的逻辑极限、感官的生理极限和存在的物理极限，大大提高人对时间空间的认知范畴，能够实时精准地掌控所有的航天力量、所有的航天活动，在多维空间、多维领域实现优势资源快速地跳转、聚集。“制智权”将成为未来航天领域新的战略制高点。在争夺“制智权”的过程中，关键是要推进“脑机融合”，把航天指挥决策、总体规划等谋略性强的工作交由人脑来处理，把大量的精确、高速的航天数据信息记忆、计算和管理任务交给机器来处理，充分发挥脑机两者优长、弥补短板。
目前航天领域围绕“制智权”的争夺，主要比拼的还是航天装备的智能化水平。随着人工智能技术在航天领域的渗透，将会逐渐演进到人机融合水平的对决和航天体系自主演化能力的对决。“阿尔法狗”战胜人类后，再一次激发了人们对人工智能的热情。目前，人工智能系统虽然是基于海量信息或知识的系统，但这些信息或知识仍局限在特定区域范围内，且缺乏对信息或知识的常识应用和融会贯通能力，因而无法解决行动过程中所面临的诸多不确定性问题。一旦问题超出系统约束，系统决策就可能出现失误甚至完全错误，加上谋略、欺骗、示假等因素的综合影响，人工智能技术走进航天领域仍然面临不少难题。
二、航天运作效率提升依赖算法优势
现代人工智能之所以取得技术上的突破，主要得益于2006年辛顿提出的深度学习方法。“算法”是一系列解决问题的清晰指令，是按照一定规则解决某一类问题的明确步骤。在智能航天体系中，每种航天装备的硬件机体都有对应的软件算法作为灵魂，机体在灵魂的意识驱动下才能运作。掌握算法优势，能快速准确预测态势，创新最优的方法。从一定意义上说，算法是求解问题的策略机制，是主导人工智能技术在航天领域应用的关键。例如，神经网络算法具有接收许多输入的能力，可以用来推断隐蔽、复杂的非线性关系，在图像和字符识别中起着重要的作用，而手写字符识别在航天态势评估中有很多应用。智能航天体系是在“数据+算法”驱动下快速高效运行的，“算法博弈”将成为太空对抗的焦点、夺取航天领域竞争优势的关键。
算法、数据和计算能力是人工智能的三大要素，其中算法是人工智能的“大脑”。智能优势实质上是信息优势、认知优势、决策优势和行动优势的高度统一，夺取航天领域制高点的关键是在算法对抗上取得优势。航天领域的主动权因为智能系统的智能自主而牢牢掌握在拥有算法优势的一方。运用超强算法，能够针对环境变化，快速提出灵活多样的方案与应对之策。通过具有优势的算法，能够全时、全域、全维对各种航天资源、航天活动进行动态感知、数据挖掘、仿真计算、推理决策、评估预测，突破思维的逻辑极限、感官的生理极限和存在的物理极限，大大提高对时间空间的认知范畴，实时精准地掌控航天领域各种资源、各种力量的所有行动，在多维空间、多维领域实现航天资源快速地跳转和聚集。
算法作为人工智能的“大脑”，用于解决感知面临的数据量大、复杂度高等难题，成为航天智能感知并用于航天决策、指挥和协同的关键。借助人工智能算法，研制快速处理航天数据的软件，实现对目标的高效探测、分类和预警计算，收集提供高质高量高时效性的情报，并推进机器学习、深度学习和视觉算法等先进算法的研究，用以辅助航天指挥控制与决策。运用算法收集情报高速高效且结果精确，能够为航天指挥控制与决策提供及时且优质的参考，并且通过反馈算法能够不断得到修正更新。在航天防护方面的智能算法，用于在复杂电磁环境中自主协调和控制不同系统使用的频谱；运用智能软件和云计算能力，分析和预测航天装备维修保养需求，辅以3D打印技术，使航天装备保障模式从当前的“拉动式保障”向“推送式保障”转变。
为了赋予自主无人系统动态视频态势处理的自主性，可以利用先进算法推进人机结合的方式，建立起自主性态势模型的认知启发型构架，从简单的计算逻辑演化到能够进行自主推理的系统，从而降低全动态视频数据人力分析负担，提升航天决策速度。这一全动态视频数据的算法，包含一套具有人工智能特征的深度学习模型，包括了目标确认模型、情景确认模型与故障确认模型。算法优势赋予航天领域的自主无人系统更高的自主性，获得行动优势。人工智能算法在知识积累、重复性、准确性和稳定性方面有较大优势，能够提高自主无人系统信息获取、处理和决策的质量和速度。自主无人系统在目标识别、情报分析、态势构建、威胁判断、协同行动、辅助决策、运筹管控等任务的牵引下，对智能算法提出迫切需求。自主无人系统的平台技术是基础和躯干，而智能算法是自主无人系统的大脑和神经中枢，只有大脑和躯干的良好合作、协同行动，才能发挥自主无人系统最大的效能。
三、全维态势感知能力成为航天体系支撑
人工智能技术将渗透到航天领域的全要素、全过程，物联网、智联网与脑联网成为航天发展的基础，物理域、信息域、认知域、社会域四域深度融合，使航天态势全息透明。泛在云联成为现代航天体系新的基础设施，通过物联网和各类传感器实现对各类航天大数据的实时自动采集、储存、处理和传输，为智能航天体系提供重要保障。
集中统一、多维一体的航天感知网络，能够实现全域覆盖、多元融合、实时处理和信息共享，达到对航天活动的全过程“透彻感知”“透明掌控”。综合利用射频感应、全球定位、红外传感、生物特征识别等感知、捕获和测量技术，随时随地对各类目标对象进行信息采集和获取；运用数据挖掘、深度学习等技术，提高图像理解、语音识别、目标匹配能力；运用智能组网技术，为感知大数据传输提供高速、可靠、抗干扰的航天信息网络支撑。基于人工智能技术的升级改造, 航天基础设施的自动化、智能化程度将明显提升。将人工智能、射频感应、导航定位、传感器、生物特征识别、物联网、大数据等新一代信息技术应用于指挥控制、情报侦察、综合演练、信息传输与处理、装备物资保障等各项活动中，通过全域覆盖、随遇接入、稳定高效、安全可靠的航天信息交互平台，将航天实体基础设施和信息基础设施有机融合起来，把感知系统、装备、人员联接成一个巨大的网络，实现时空一致、连续精确的航天态势感知、信息共享和智能决策，推进航天各单元、各要素向最大限度的“自主适应、自主行动”方向发展。
四、航天技术手段向自主适应方向发展
随着以人工智能为代表的颠覆性技术在航天领域的广泛应用，航天技术手段将向自主适应方向发展。智能化的航天装备具有一定的思维、感知以及分析和判断能力，具备指挥高效化、操作自动化和行为智能化的航天装备，将在未来航天领域贡献独特的“机器智慧与力量”。它与人在功能上深度结合，是广泛依附在虚拟网端节点、共用一个“云端大脑”的各个智能单元组成的一个网络共同体。航天装备将向模块化、智能化、无人化、一体化方向发展，应用将更加灵活。组成航天系统的各功能单元，随遇接入云端，随需发挥效能，按照统一的目标、标准、规则和接口，链接为一个统一的有机整体。每件智能化的航天装备都是一个单元，以单一个体或者集群形式广泛存在和非线性部署，实现航天指挥中心的意图。将人工智能、大数据、云计算、物联网、数字孪生等颠覆性技术嵌入现有航天装备平台中，实现对航天装备系统的全方位感知和智能化控制，同时对航天装备系统的性能和环境适应性进行自动评估，对故障进行自动诊断检测，使智能化的航天装备系统具备自修复能力。
智能化的软硬件让传统的航天装备“长眼睛”“有耳朵”“会判断”“能自主”，在广域感知网络支撑下具备“有限主观能动性”，表现出一定的“会思考、能辨析、自适应”能力。智能化的航天装备不仅能够被动、机械地执行人的指令，而且能够自主、能动地执行特定的任务。未来的航天组织形态将逐步向传感器为中心、数据信息为中心、认知/行动为中心转变。随着“人－机”结合程度的持续加深和智能航天装备的广泛运用，现有的航天力量结构功能、编组模式将发生颠覆性的变化，人与机器的“共生混合”和机器之间“自主适应”将成为航天力量编组的新形态,建立在物联网、物流网基础上的智能航天保障体系将实现任务自主分发、远程精准保障。
人工智能技术将渗透到航天领域的全要素、全过程，物联网、智联网与脑联网成为未来航天发展的基础，物理域、信息域、认知域、社会域四域深度融合，使航天领域全息透明。运用智能化的航天装备系统，可以动态感知各种航天设施、力量、行动和资源，实时掌控航天物资装备的存储位置和运行状态，实现航天态势和行动动态可视。以大数据为基础的自然语言理解、图像图形认知、生物特征识别技术，为航天智能感知提供了可能。同时，智能化平台还能够智能认知，能够理解人类的思维，像人类一样进行思考与推理、判断与决策。以深度学习算法为驱动的知识挖掘、知识图谱、人工神经网络、决策树技术等，使航天智能认知逐步成为现实。“学习”能力是人工智能最核心的能力，一旦航天装备具备自我“学习”能力，就会进入一个不断反复的“提升智能、加快进化”的快速成长轨道。
五、航天决策指挥将实现人机有机融合
未来的航天决策指挥，将具有自主地数据挖掘、态势感知、智能决策和指挥控制能力。这将在一定程度上形成了信息系统辅助人向智能系统代替人的深度融合转变。人工智能、大数据和云计算通过对海量的航天数据自动分析与识别，提升航天信息处理速度和质量，最大程度拨开了“迷雾”，为主导认知领域提供了可能。综合运用云计算、大数据、多媒体信息处理、智能交互、智能辅助决策等先进技术，构建航天智能化决策体系，对感知数据和信息进行分析处理，可以有效突破人类分析能力局限性，实现航天活动的宏观智能辅助和微观自主决策。辅助辅助系统主要解决的是航天数据信息处理和人机界面的问题，将航天网络传输系统发送来的数据进行智能处理、作出科学决策。随着大数据分析、虚拟现实与增强现实、云计算服务、新一代移动通信网络、智能交互等信息技术的创新运用，将为航天指挥控制系统快速夺取“观察—调整—决策—防护”循环链主动权。
基于实时态势数据，通过平行仿真推演方案，自动匹配最佳行动策略，帮助航天指挥机构压缩“观察、调整、决策、行动”周期时间成本。大数据分析、物联网、虚拟现实和增强现实、云计算服务等先进技术的发展和运用，有效地弥补了人类在物理和心理空间的缺陷和不足，将极大地提升情况研判、趋势预测、方案评估、行动管控等智能化辅助能力。随着智能辅助决策技术以及“云端大脑”“数字参谋”“虚拟仓储”的出现，航天领域单纯的人脑决策开始实现三个方面的转变：一是在人机混合决策中，人与机器的合理分工与自主交互，这是探索解决问题的最优方案。人机交互是让机器能“听懂”人类语言、“看懂”人类动作和表情、“理解”人类情绪和意图，把计算过程和结果用人类容易理解的方式呈现出来。二是云脑智能决策发挥重要作用。分布式的单元和要素将通过云大脑链接，“航天云”以智能型资源服务层为主体，既是融合各类资源的“资源池”，也是为航天活动提供智能化服务的“智能云”。三是神经网络决策具有超强自我进化、战略决策能力，将实现“人在回路外”的循环。
新一代信息技术和智能化装备在航天领域广泛应用的同时，产生了海量数据。从总体上看，一些航天数据应用却仍处在较低层次，在信息传输、信息共享等环节尚未摆脱人工操作的限制，各类航天数据、图表、语音还需人工判读，在一定程度上影响了航天决策的科学性。人工智能技术在航天领域的广泛应用，推动航天活动向着全面、精准、自主、高效、智能方向发展。基于人工智能的决策，核心是对海量信息数据进行及时全面的采集和快速准确的判断，这对航天决策效率产生极大影响，决策参与主体由个人向集体转变，决策方式从业务经验驱动向数据量化驱动转型，决策过程从事后决策向事先预测转变，决策前提以数据为基础、以事实为核心，从而能够根据环境变化，预见性地做出决策，自主地协调、控制、组织和实施航天活动。
随着智能辅助决策技术和“云端大脑”“数字参谋”“虚拟仓储”的出现，航天指挥决策将由单纯的人脑决策发展为人机混合决策、云脑智能决策和神经网络决策，从而孵化出全新的指挥控制方式。人工智能这一“大脑”可以从各类传感器中接收、处理大量的航天数据，其快速反应和做出决定的速度比人类要快出数百倍，脑神经控制将成为最主要的指令控制方式之一。运用用智能化类脑神经元，通过神经网络体系平台下达指令，以减少指令表现形式的转换过程，缩短指令跨媒体的转换时间，使航天指挥节奏更快、指挥效率更高。依托人工智能技术，能够在全域范围内实现数据信息的自动搜索、甄别、过滤、监测和跟踪，极大提升航天数据信息的采集能力，使联合物理域、网络域、感知域进行跨域行动成为可能。
在航天领域应用人工智能技术的目标，并不是要完全替代人类智能，而是使人工智能与人类智能有机融合，实现功能互补、相得益彰，以进一步增强人类智能，使工作人员专注于谋划、协同、决策、防护等工作上，根据航天任务属性进行自适应调整，确保人机间的高效协同互补。这需要在深度学习技术的基础上，进一步发展深度解释、复杂模型灵活解析、人机互信表达与信赖进化等模型。
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