未来航天任务智能化发展面临技术挑战
面向深空探测、载人登月等重大航天工程对自主能力的迫切需求，星载人工智能技术正成为提升航天器智能化水平的关键突破方向。该技术通过赋予航天器自主感知、决策和执行能力，可有效应对深空任务中的动态环境和系统不确定性。然而，人工智能模型庞大的参数存储需求与浮点计算量，与航天嵌入式系统有限的计算资源形成显著矛盾。
国际航天机构技术实践
NASA深空探测智能系统
美国宇航局在火星探测任务中实现重大突破，好奇号探测器通过AEGIS自主系统将科学目标观测效率提升287%。毅力号火星车搭载的ENav系统采用计算机视觉技术，成功实现35cm级障碍物自主避让，标志着深空探测器自主导航能力进入新阶段。
ESA在轨智能处理突破
欧洲航天局Φ-Sat系列卫星开创星上AI处理先河，其搭载的Myriad2视觉处理器实现1TFLOPS算力，通过深度神经网络完成云层识别与数据过滤，使有效数据下传效率提升40%。第二代卫星已拓展至海洋污染监测、森林火灾预警等多元应用场景。
商业航天智能应用探索
SpaceX在火箭回收控制系统中应用凸优化算法，实现亚米级着陆精度。铱星系统采用机器学习波束赋形技术，使卫星通信链路稳定性提升35%。德国宇航中心研发的CIMON太空机器人已具备情感交互能力，标志着人机协同进入新维度。
星载智能技术核心突破点
针对航天器计算资源受限特性，智能模型轻量化技术通过参数量化、网络剪枝等方法，成功将典型视觉模型体积压缩至原尺寸的1/4。知识蒸馏技术使MobileNetV3在ARM处理器上的推理速度提升3.2倍，为星载部署奠定基础。
在模型移植领域，TVM编译器实现跨平台代码转换效率提升70%，支持FPGA等7类航天常用处理器。TensorRT通过层融合技术将ResNet50延迟降低至23ms，但需突破国产芯片适配瓶颈。星载可信验证技术引入对抗训练机制，使图像识别模型抗干扰能力增强58%。
