大模型驅(qū)動(dòng)的發(fā)射任務(wù)智能調(diào)度分系統(tǒng)平臺(tái)
作為航天智能化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵支撐，該平臺(tái)融合多源數(shù)據(jù)、動(dòng)態(tài)資源調(diào)度與大模型智能決策能力，顯著提升發(fā)射任務(wù)的效率、安全性與可靠性。以下從技術(shù)架構(gòu)、核心功能、應(yīng)用案例及未來趨勢四個(gè)維度進(jìn)行系統(tǒng)闡述。
應(yīng)用案例
北京華盛恒輝科技和北京五木恒潤科技推出的大模型驅(qū)動(dòng)的發(fā)射任務(wù)智能調(diào)度分系統(tǒng)，廣泛適用于各行業(yè)等領(lǐng)域，可出色完成大模型驅(qū)動(dòng)的發(fā)射任務(wù)智能調(diào)度分系統(tǒng)重構(gòu)任務(wù)。可以針對不同用戶實(shí)際使用場景需求定制。
一、技術(shù)架構(gòu)：多層次智能協(xié)同
數(shù)據(jù)基座層
融合航天歷史任務(wù)數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)傳感器信息及環(huán)境參數(shù)（如氣象、軌道狀態(tài)等），構(gòu)建可動(dòng)態(tài)演化的知識(shí)圖譜，為上層智能提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)底座。
智能算法層
基于航天專用大語言模型（如“航天超腦”），解析操作手冊、故障報(bào)告等非結(jié)構(gòu)化文本，并結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)持續(xù)優(yōu)化調(diào)度策略，實(shí)現(xiàn)從經(jīng)驗(yàn)依賴到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的躍遷。
執(zhí)行控制層
采用Docker容器化與Ansible等自動(dòng)化運(yùn)維工具，實(shí)現(xiàn)調(diào)度模塊的快速部署、彈性擴(kuò)縮與版本熱更新，有效降低人為操作風(fēng)險(xiǎn)。
二、核心功能：全流程智能優(yōu)化
智能任務(wù)規(guī)劃
需求-資源匹配：依據(jù)任務(wù)類型（如衛(wèi)星發(fā)射、深空探測）與約束條件（發(fā)射窗口、軌道參數(shù)等），自動(dòng)生成最優(yōu)調(diào)度方案；
彈性資源調(diào)度：統(tǒng)一納管CPU/GPU/TPU等異構(gòu)算力，按需動(dòng)態(tài)分配，滿足多樣化任務(wù)負(fù)載需求。
故障預(yù)測與容錯(cuò)機(jī)制
借助深度學(xué)習(xí)分析歷史故障數(shù)據(jù)，自動(dòng)構(gòu)建故障樹并識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn)模式；
支持節(jié)點(diǎn)異常時(shí)的任務(wù)自動(dòng)遷移與重試，保障關(guān)鍵流程連續(xù)性與完整性。
知識(shí)管理與智能培訓(xùn)
構(gòu)建結(jié)構(gòu)化航天知識(shí)庫，支持自然語言問答，實(shí)現(xiàn)“秒級(jí)”知識(shí)檢索；
基于用戶操作行為生成個(gè)性化學(xué)習(xí)畫像，推送定制化訓(xùn)練內(nèi)容，加速人員能力成長。
三、應(yīng)用案例（典型實(shí)踐）
在某商業(yè)航天企業(yè)高頻次發(fā)射任務(wù)中，平臺(tái)通過智能調(diào)度將任務(wù)準(zhǔn)備周期縮短40%，人力干預(yù)減少60%；
某大型發(fā)射場引入該系統(tǒng)后，資源利用率提升至92%，發(fā)射窗口匹配準(zhǔn)確率達(dá)98.5%；
結(jié)合數(shù)字孿生與實(shí)時(shí)傳感，成功預(yù)警一次推進(jìn)劑管路微泄漏風(fēng)險(xiǎn)，避免重大安全事故。
四、未來趨勢：融合、協(xié)同、自主
大模型+邊緣計(jì)算深度融合：將輕量化大模型部署至測控站、箭載邊緣節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)本地低延遲決策；
跨域聯(lián)合調(diào)度生態(tài)構(gòu)建：打通航天、能源、交通等領(lǐng)域調(diào)度系統(tǒng)，推動(dòng)基礎(chǔ)設(shè)施與算力資源共享；
向高階自主演進(jìn)：逐步從“人機(jī)協(xié)同輔助決策”邁向“端到端自主任務(wù)閉環(huán)”，支撐未來無人值守發(fā)射與深空自主運(yùn)行。

審核編輯 黃宇