神舟二十号航天员乘组近日圆满完成第三次出舱任务，此次任务中一个名为"悟空AI"的大模型系统首次在空间站投入实际应用，标志着我国空间站智能化建设迈出关键一步。这一融合前沿AI技术与载人航天需求的技术成果，正在重塑太空作业的工作模式。
技术架构与功能实现
"悟空AI"采用预训练与指令微调相结合的开发路径，其核心技术架构包含两大模块：基于Transformer架构的专业领域大语言模型，以及以航天飞行知识规范为核心的RAG（检索增强生成）知识库。该系统通过天舟九号货运飞船运抵空间站，在轨稳定运行一个月期间，完成了包括知识检索、操作指导、故障处置等多项功能验证。
在实际应用中，该系统展现出三大技术特性：首先，采用分布式架构实现天地协同智能支持，地面知识库更新可实时同步至在轨系统；其次，开发了专用的数据处理管道和动态检索算法，查询响应时间控制在毫秒级；第三，模块化设计支持功能扩展，未来可集成任务规划、数据分析等高级功能。
任务场景实测表现
在出舱准备阶段，指令长陈冬通过自然语言交互查询工作流程，"悟空AI"准确提供了《出舱活动准备检查单》的存储路径及关键操作要点。航天员王杰在测试后反馈，系统返回的舱外服穿戴步骤"内容覆盖全面，关键节点标注清晰"。
据航天员科研训练中心邹鹏飞研究员介绍，系统针对太空环境进行了特殊优化：采用轻量化模型压缩技术，内存占用控制在3GB以内；设计抗辐射加固方案，单粒子翻转防护等级达到航天电子设备B级标准；开发离线运行模式，确保在天地通信中断时仍可提供核心功能支持。
技术突破与局限
此次验证实现了三个关键突破：首次在微重力环境下验证大模型推理性能，在轨识别准确率达92.3%；建立天地协同的知识更新机制，支持48小时内完成紧急规程更新；开发多模态交互接口，同时支持语音、文本和手势输入。
但技术团队也坦承存在改进空间：当前知识库覆盖度约85%，部分边缘场景仍需依赖地面支持；连续语音交互时延较地面环境增加15-20%；系统尚未与舱内其他智能设备实现深度互联。这些都将作为后续迭代的重点方向。
应用前景与战略价值
"悟空AI"的成功验证为载人航天带来三重变革：操作支持模式从"预先培训+手册查询"升级为"智能实时引导"；故障处置响应时间缩短40%以上；航天员心理支持手段增加智能对话功能。中国航天科技集团五院专家指出，该技术将逐步扩展至空间站运营维护、科学实验辅助等场景。
从战略层面看，此次验证标志着我国成为继美国之后，第二个在轨应用大模型技术的国家。清华大学航天航空学院教授分析，这种天地协同的智能系统架构，为未来深空探测任务中的自主决策提供了技术储备。随着系统持续优化，其或将成为中国空间站区别于国际空间站的技术特色之一。
技术团队透露，下一代系统将重点提升多模态理解能力和跨系统协同水平，计划在神舟二十一号任务中进行扩展功能测试。这场传统航天工程与人工智能的深度融合，正在开启太空智能化的新篇章。
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