大星座建设时代如何用好海量数据？

  【环球时报赴珠海特派记者 樊巍】在俄乌、巴以等地区冲突事件，以及美国、加拿大等地的山火灾害性事件中，以麦克萨科技和行星实验室为代表的美国商业遥感公司第一时间拍摄到的现场态势卫星图片，使公众看到商业遥感卫星的强大能力，也展现了卫星数据的社会价值。而在商业领域，基于卫星平台所产生的航天数据信息，也早已融入公众生活，创造出巨大的商业价值。

  “航天数据包括基础数据和应用数据，基础数据包括航天器地面测试以及在轨运行过程的数据，应用数据则包括通信、导航、遥感、科学等各类卫星载荷应用服务过程产生的数据。”国内商业遥感卫星公司天仪研究院创始人兼CEO杨峰近日在接受《环球时报》记者正常采访时介绍称，基础数据能够有效反映航天器地面测试及在轨运行过程中系统模块设计、元器件寿命及性能等能力及状态，对于航天领域的技术创新、技术进步有着不可估量的作用。与此同时，航天基础数据也能支持基础科学研究，如天体物理学、宇宙学等，推动科学发展。

  而应用数据的应用限制范围则更为宽泛。杨峰进一步介绍称，目前最广泛的航天数据应用就是以“北斗”为代表的卫星导航系统，其所产生的航天数据已完全融入了大众消费、共享经济和民生领域。此外，遥感卫星产生的航天数据，在农业估产、林业调查、环境监视测定等领域也有广泛应用。“例如，遥感卫星数据能够适用于地质分析、海洋环境监视测定、城市土地利用调查等，这些应用不仅提高了相关行业的效率，还带来显著经济效益。”杨峰说。

  随着大型商业遥感卫星星座的建设，组网卫星数量慢慢的变多、星座时空分辨率慢慢的升高，所产生的海量数据怎么样处理成为制约商业卫星应用市场持续扩大的关键。为此，人工智能（AI）技术被引入到了航天数据处理工作中。

  “人工智能目前在航天数据处理方面能执行包括自主任务规划和处理分析大量成像数据在内的多项工作。”国内商业卫星公司微纳星空副总经理孙鹏在接受《环球时报》记者正常采访时说，人工智能的应用具体包括对成像数据来进行自主任务规划、智能压缩、成像处理以及目标检测，提高航天器数据处理效率和任务执行的自动化水平。

  “当下航天领域对AI技术的运用处于快速发展阶段，目前已取得显著成就，特别是在图像处理、图像识别等领域。我们的优点是拥有多源多尺度卫星遥感数据，业务的多样性和复杂性可以为AI技术的应用提供丰富的应用场景。”孙鹏称。

  然而新技术在投入应用并步入成熟的过程中也会面临一些挑战。孙鹏介绍称，卫星在运用AI技术时面临的主要挑战在于，针对特定应用场景的AI应用开发需要深厚的领域专业相关知识。因此，需要加强与各细致划分领域专业单位的合作，以深化专业相关知识的应用，促进AI技术在航天领域的精准融合与创新。

  杨峰也认为，卫星在运用AI技术的过程中，存在着跨学科融合的问题，AI技术与传统航天技术的融合仍需进一步探索和优化。此外，尽管AI技术在航天领域的应用已经取得了一些成果，但其可靠性和安全性仍需进一步验证。

  今年以来，国内也多次开展卫星结合人工智能技术的试验工作。9月由国内商业航天公司与香港中文大学共同研发的全球首颗AI大模型科学卫星在山东海阳搭乘捷龙三号运载火箭成功发射入轨。本月中旬，中科宇航力箭一号遥五运载火箭也将一颗由阿曼客户定制的智能遥感卫星送上预定轨道，这颗卫星以AI计算载荷为特点，配备智能操作系统进行在轨处理分析。

  杨峰认为，中国商业航天领域对AI技术的应用有一定优势，首先在于近年来，航天领域积累了大量数据和知识库，为AI技术的应用提供了良好基础。中国在AI技术方面取得了显著进展，特别是在机器学习和大数据分析方面，这为航天器的设计和优化提供了有力支持。此外，中国的商业航天企业已将AI技术应用于火箭设计、优化、航天器智能管理等多个环节，提升了整体效率和安全性。

  与此同时，杨峰表示，航天领域数据通常都是敏感的，因此如何确保数据的安全性和隐私保护是一个重要问题。据他介绍，保护航天数据的安全和隐私，传统做法包括：使用安全存储设备，确保数据在存储过程中的安全；通过加密算法对数据来进行保护，防止没有经过授权的访问，如航天器设计图纸以及星地传输链路数据，通过加密和访问控制来保护数据的安全；定期扫描识别新出现的敏感信息，推动用户治理和落地；加强员工的安全意识培训；逐渐完备法律和法规体系，规范数据使用和管理。

  而随着新技术的发展，目前物联网技术、区块链技术和人工智能等技术在航天数据领域也获得广泛应用。“这些手段和技术共同作用，确保航天数据的保密性、完整性和可用性，保障航天活动的顺利进行。”杨峰说。

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