大皖新闻讯 9月3日至4日，2026年深空探测（天都）国际会议在安徽合肥举行。本次大会以“可持续深空探测——机遇与挑战”为主题，汇聚全球400余名代表，共话深空探测未来发展。会议期间，深空探测实验室副总工程师向开恒在接受采访时表示，数据与人工智能正在重塑深空探测的基本范式，AI不是附加工具，而是未来深空任务体系中的基础能力。他呼吁国内外合作伙伴共建数据标准、共享数据基础设施，构建开放协同的深空探测数据—知识—模型—智能一体化能力体系。
AI赋能深空探测：从“辅助分析”到“机器辅助科学发现”
向开恒指出，深空探测必然走向AI应用。“未来深空探测的核心能力，不仅取决于我们的探测器‘能够到达多远’，更取决于能够从已有及未来获取的各类数据中发现多少知识、形成多少智能。”
在他看来，AI在深空探测领域的应用将经历三个层次的跃升：在科学研究层面，推动深空科学研究从“辅助分析”迈向“机器辅助科学发现”，让AI不仅回答“数据中有什么”，还能进一步探索“为什么会出现、还可能发现什么”；在工程设计层面，推动数字化工具从辅助设计走向“能够调用工具、执行工程任务的多智能体AI”；在任务执行层面，最终让探测器成为能够“思考、决策、行动、学习”的深空智能主体，从地面运控走向真正的深空自主智能。
“深空探测有很长的时间延迟，光速每秒钟只有30万公里，由于时间延迟，地面无法实现遥操作，通过智能自主来执行任务大大提升效率。”向开恒解释道。
破解数据瓶颈：构建开放协同的四位一体能力体系
向开恒坦言，当前制约深空AI发展的核心瓶颈是高质量数据的缺乏。“深空探测领域存在数据资源稀缺、数据壁垒、数据碎片化等问题。”
为此，深空探测实验室已布局建设深空探测领域高质量数据集及AI应用体系。向开恒介绍，他们将充分利用数据确权、可信共享机制等技术手段，构建一套“开放协同、安全可信、共建共享的数据—知识—模型—智能四位一体的开放合作能力体系”，连接全球任务资源、科研能力与应用场景，确保各参与方均有贡献、有收获、有积极性。
“通过这样的体系，我们能打通各环节数据流通的障碍，让大家有分享就有收益，这样才能真正让大家都参与进来。”向开恒特别强调，高质量数据集的建设对于克服当前AI应用普遍存在的“AI幻觉”等问题至关重要，“要通过高质量数据集的建设，不断让AI对专业问题给出更加可信的解答。”
垂直大模型：让AI成为深空探测的“智能体”
谈及AI技术在深空探测中的具体应用场景，向开恒做了生动的类比：“现在你可以直接告诉AI你需要干什么，它直接就能给你生成一个文案、写一首诗。未来我们可以直接让AI去生成一个工程上的设计方案。”
他进一步解释，通过垂直大模型的训练，在高质量数据建设的基础上进行专业领域大模型的建设，AI将能够直接调用分析工具生成设计方案，而不像过去那样需要“人先凭经验产生方案，再去调用仿真软件分析”。“AI智能体将能够代替我们去做很多设计分析的工作。”
共建共享：面向全球发出合作倡议
向开恒透露，他已在本次大会的工程技术分论坛上发出倡议，呼吁合作建设深空高质量数据集及AI应用体系。“我们欢迎国内外各合作伙伴一起，共建数据标准、共享数据基础设施、共建开放模型与AI工具生态。”
他表示，希望通过深空探测国际会议这样的平台宣传“共享共建共用”的理念，让大家更加积极踊跃地投身到数据和AI方向的共同分享和建设中来。“这不仅适应数字化发展的大趋势，同时也会大大加速和提升深空探测任务和相关科研发展的质量。”
对于商业航天领域，向开恒认为数据共享将带来巨大价值：“一个新的商业航天公司要开展相关设计，需要大量知识经验，过去靠人来传递效率很低。将来通过共享的数据空间以及AI服务，能够直接获得大量已形成的知识和经验，大大加快任务迭代和商业效率。”
大皖新闻记者 徐琪琪
编辑 何钱源
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