（二）推动应用示范，促进经济发展。对工业、农业、商贸流通、节能环保、安全生产等重要领域和交通、能源、水利等重要基础设施，围绕生产制造、商贸流通、物流配送和经营管理流程，推动物联网技术的集成应用，抓好一批效果突出、带动性强、关联度高的典型应用示范工程。积极利用物联网技术改造传统产业，推进精细化管理和科学决策，提升生产和运行效率，推进节能减排，保障安全生产，创新发展模式，促进产业升级。
（三）改善社会管理，提升公共服务。在公共安全、社会保障、医疗卫生、城市管理、民生服务等领域，围绕管理模式和服务模式创新，实施物联网典型应用示范工程，构建更加便捷高效和安全可靠的智能化社会管理和公共服务体系。发挥物联网技术优势，促进社会管理和公共服务信息化，扩展和延伸服务范围，提升管理和服务水平，提高人民生活质量。
（四）突出区域特色，科学有序发展。引导和督促地方根据自身条件合理确定物联网发展定位，结合科研能力、应用基础、产业园区等特点和优势，科学谋划，因地制宜，有序推进物联网发展，信息化和信息产业基础较好的地区要强化物联网技术研发、产业化及示范应用，信息化和信息产业基础较弱的地区侧重推广成熟的物联网应用。加快推进无锡国家传感网创新示范区建设。应用物联网等新一代信息技术建设智慧城市，要加强统筹、注重效果、突出特色。
（五）加强总体设计，完善标准体系。强化统筹协作，依托跨部门、跨行业的标准化协作机制，协调推进物联网标准体系建设。按照急用先立、共性先立原则，加快编码标识、接口、数据、信息安全等基础共性标准、关键技术标准和重点应用标准的研究制定。推动军民融合标准化工作，开展军民通用标准研制。鼓励和支持国内机构积极参与国际标准化工作，提升自主技术标准的国际话语权。
（六）壮大核心产业，提高支撑能力。加快物联网关键核心产业发展，提升感知识别制造产业发展水平，构建完善的物联网通信网络制造及服务产业链，发展物联网应用及软件等相关产业。大力培育具有国际竞争力的物联网骨干企业，积极发展创新型中小企业，建设特色产业基地和产业园区，不断完善产业公共服务体系，形成具有较强竞争力的物联网产业集群。强化产业培育与应用示范的结合，鼓励和支持设备制造、软件开发、服务集成等企业及科研单位参与应用示范工程建设。
（七）创新商业模式，培育新兴业态。积极探索物联网产业链上下游协作共赢的新型商业模式。大力支持企业发展有利于扩大市场需求的物联网专业服务和增值服务，推进应用服务的市场化，带动服务外包产业发展，培育新兴服务产业。鼓励和支持电信运营、信息服务、系统集成等企业参与物联网应用示范工程的运营和推广。
（八）加强防护管理，保障信息安全。提高物联网信息安全管理与数据保护水平，加强信息安全技术的研发，推进信息安全保障体系建设，建立健全监督、检查和安全评估机制，有效保障物联网信息采集、传输、处理、应用等各环节的安全可控。涉及国家公共安全和基础设施的重要物联网应用，其系统解决方案、核心设备以及运营服务必须立足于安全可控。
（九）强化资源整合，促进协同共享。充分利用现有公共通信和网络基础设施开展物联网应用。促进信息系统间的互联互通、资源共享和业务协同，避免形成新的信息孤岛。重视信息资源的智能分析和综合利用，避免重数据采集、轻数据处理和综合应用。加强对物联网建设项目的投资效益分析和风险评估，避免重复建设和不合理投资。（一）加快技术研发，突破产业瓶颈。以掌握原理实现突破性技术创新为目标，把握技术发展方向，围绕应用和产业急需，明确发展重点，加强低成本、低功耗、高精度、高可靠、智能化传感器的研发与产业化，着力突破物联网核心芯片、软件、仪器仪表等基础共性技术，加快传感器网络、智能终端、大数据处理、智能分析、服务集成等关键技术研发创新，推进物联网与新一代移动通信、云计算、下一代互联网、卫星通信等技术的融合发展。充分利用和整合现有创新资源，形成一批物联网技术研发实验室、工程中心、企业技术中心，促进应用单位与相关技术、产品和服务提供商的合作，加强协同攻关，突破产业发展瓶颈。
（二）推动应用示范，促进经济发展。对工业、农业、商贸流通、节能环保、安全生产等重要领域和交通、能源、水利等重要基础设施，围绕生产制造、商贸流通、物流配送和经营管理流程，推动物联网技术的集成应用，抓好一批效果突出、带动性强、关联度高的典型应用示范工程。积极利用物联网技术改造传统产业，推进精细化管理和科学决策，提升生产和运行效率，推进节能减排，保障安全生产，创新发展模式，促进产业升级。
（三）改善社会管理，提升公共服务。在公共安全、社会保障、医疗卫生、城市管理、民生服务等领域，围绕管理模式和服务模式创新，实施物联网典型应用示范工程，构建更加便捷高效和安全可靠的智能化社会管理和公共服务体系。发挥物联网技术优势，促进社会管理和公共服务信息化，扩展和延伸服务范围，提升管理和服务水平，提高人民生活质量。
（四）突出区域特色，科学有序发展。引导和督促地方根据自身条件合理确定物联网发展定位，结合科研能力、应用基础、产业园区等特点和优势，科学谋划，因地制宜，有序推进物联网发展，信息化和信息产业基础较好的地区要强化物联网技术研发、产业化及示范应用，信息化和信息产业基础较弱的地区侧重推广成熟的物联网应用。加快推进无锡国家传感网创新示范区建设。应用物联网等新一代信息技术建设智慧城市，要加强统筹、注重效果、突出特色。
（五）加强总体设计，完善标准体系。强化统筹协作，依托跨部门、跨行业的标准化协作机制，协调推进物联网标准体系建设。按照急用先立、共性先立原则，加快编码标识、接口、数据、信息安全等基础共性标准、关键技术标准和重点应用标准的研究制定。推动军民融合标准化工作，开展军民通用标准研制。鼓励和支持国内机构积极参与国际标准化工作，提升自主技术标准的国际话语权。
（六）壮大核心产业，提高支撑能力。加快物联网关键核心产业发展，提升感知识别制造产业发展水平，构建完善的物联网通信网络制造及服务产业链，发展物联网应用及软件等相关产业。大力培育具有国际竞争力的物联网骨干企业，积极发展创新型中小企业，建设特色产业基地和产业园区，不断完善产业公共服务体系，形成具有较强竞争力的物联网产业集群。强化产业培育与应用示范的结合，鼓励和支持设备制造、软件开发、服务集成等企业及科研单位参与应用示范工程建设。
（七）创新商业模式，培育新兴业态。积极探索物联网产业链上下游协作共赢的新型商业模式。大力支持企业发展有利于扩大市场需求的物联网专业服务和增值服务，推进应用服务的市场化，带动服务外包产业发展，培育新兴服务产业。鼓励和支持电信运营、信息服务、系统集成等企业参与物联网应用示范工程的运营和推广。
（八）加强防护管理，保障信息安全。提高物联网信息安全管理与数据保护水平，加强信息安全技术的研发，推进信息安全保障体系建设，建立健全监督、检查和安全评估机制，有效保障物联网信息采集、传输、处理、应用等各环节的安全可控。涉及国家公共安全和基础设施的重要物联网应用，其系统解决方案、核心设备以及运营服务必须立足于安全可控。
（九）强化资源整合，促进协同共享。充分利用现有公共通信和网络基础设施开展物联网应用。促进信息系统间的互联互通、资源共享和业务协同，避免形成新的信息孤岛。重视信息资源的智能分析和综合利用，避免重数据采集、轻数据处理和综合应用。加强对物联网建设项目的投资效益分析和风险评估，避免重复建设和不合理投资。姓名：陈心语 学号：21009102266 书院：海棠1号书院
转自： 人工智能在中国航天的应用与展望_数据 (sohucom)
嵌牛导读
随着物联网、大规模并行计算、大数据和深度学习算法等技术的突破，人工智能近年来取得了突飞猛进的发展，在图像识别、语音识别、自然语言处理、无人驾驶、智能机器人等众多领域展现出令人期待的发展前景，并得到了国内外各政府的关注和支持;该文将人工智能技术与运载火箭、深空探测器、武器装备等航天应用相结合，论述其在自主规划航天任务、高效智能地面测试、全面快速设计保障等方面的应用模式，并从产品规划、顶层设计、产品打造、具体实施几个方面对中国航天后续发展人工智能技术提出了相关的对策建议。
嵌牛鼻子人工智能运用于航天。
嵌牛提问人工智能在航空航天中有什么运用呢？
嵌牛正文
岳梦云, 王 伟, 张羲格
(北京宇航系统工程研究所，北京 100076)
摘要： 随着物联网、大规模并行计算、大数据和深度学习算法等技术的突破，人工智能近年来取得了突飞猛进的发展，在图像识别、语音识别、自然语言处理、无人驾驶、智能机器人等众多领域展现出令人期待的发展前景，并得到了国内外各政府的关注和支持;该文将人工智能技术与运载火箭、深空探测器、武器装备等航天应用相结合，论述其在自主规划航天任务、高效智能地面测试、全面快速设计保障等方面的应用模式，并从产品规划、顶层设计、产品打造、具体实施几个方面对中国航天后续发展人工智能技术提出了相关的对策建议。
关键词： 人工智能； 大数据； 航天应用
0 引言
在十二届全国人大五次会议上，国务院总理李克强在作政府工作报告时表示，要“全面实施战略性新兴产业发展规划，加快新材料、人工智能、集成电路、生物制药、第五代移动通信等技术研发和转化”，这也是“人工智能”这一表述首次出现在政府工作报告中。
近年来，物联网、大规模并行计算、大数据和深度学习算法这四大催化剂的发展，以及计算成本的降低，使得人工智能技术突飞猛进。2016年12月，升级版“AlphaGo”化名“master”在60场互联网棋局车轮大战中连胜柯洁九段、陈耀烨九段、朴廷桓九段、芈昱廷九段、唐韦星九段等高手，取得全胜战绩，引起各界对人工智能的广泛关注与讨论。
1 人工智能的四大先决条件
11 物联网
随着摄像头、麦克风、各种类型传感器的发展，基于物联网技术的智能设备得到了飞速提升，而大量智能设备的出现则进一步加速了传感器领域的繁荣。这些传感器负责采集数据、记忆、分析、传送数据，将外部世界数字化，为智能系统提供了多维度的数据输入，成为数字世界与物理世界交互、反馈的接口和手段。
12 大规模并行计算
并行计算(Parallel Computing)指同时使用多种计算资源解决一个计算问题的过程，能够有效的提高计算速度和处理能力的一种有效手段。海量的分布式计算资源和超高速计算能力，令快速处理大量数据、训练复杂模型、用知识体系代替人类常识成为可能。这些知识和模型为人类和机器人提供智能的辅助决策，让人工智能成为现实。
13 大数据
大数据具备Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)的5V特点。在过去，要尽可能全面地认识某项事物，必须合理设计抽样调查的策略，使样本能够尽量覆盖全集特征。随着计算能力的提升，可以不再采用随机分析法这样的权衡之策，而采用所有数据进行分析处理。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。海量的数据为人工智能的学习和发展提供了资源。通过知识挖掘，可以从大量有噪声的随机实际应用数据中，提取人们事先不了解但是隐藏在数据中的有价值的信息和知识。这种对隐性信息的挖掘是大数据价值的核心，也是实现人工智能的关键。
14 深度学习算法
深度学习算法作为机器学习的一个分支，由Hinton等人于2006年提出，是人工智能迎来新一轮飞速发展最重要的核心技术[1]。深度学习算法用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征，其中最广为使用的算法包括卷积神经网络(convolutional neural networks，CNN)、循环神经网络(recurrent neural network，RNN)长短期记忆网络(long short-term memory，LSTM)等，需要根据具体应用场景和数据特征加以选择。深度学习是对人类思维方式的建模，让机器能够理解人的行为，并将知识运用到与用户的交互中，达到机器“人性化”的终极目标，实现人工智能技术在商业中的落地。
2 人工智能的细分领域
21 图像识别
通过结合大数据的训练，人工智能可以对图像进行预处理、图像分割、特征提取和判断匹配。在图像识别的技术框架中，人脸识别应用非常广泛。人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。目前国内领先企业旷视科技的人脸识别准确率已高达99999%。此外，在产品生产质量检验上，图像识别技术应用也非常广泛，例如：机械类产品的裂纹自动识别检测。
22 语音/语义识别
利用特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术，语音识别能够让机器对采集到的语音信息进行识别和理解，转化为文本或命令。例如在军事上，可通过语音识别确认说话人的身份、侦听情报内容、或下发 *** 作指令，具有非常重要的价值。目前，针对中小词汇量非特定人的语音识别系统识别精度已超过98%，针对特定人的识别精度甚至更高。
23 自然语言处理
语言是人类区别其他动物的本质特性，因此理解语言也是人工智能的一个核心方向。综合语言学、计算机科学、数学等多种科学，自然语言处理研究能实现人与计算机之间有效通信的各种理论和方法，以一种智能高效的方式，对文本数据进行系统化分析、理解与信息提取。通过使用自然语言处理技术，可以管理大块的文本数据，或执行大量的自动化任务，并且解决如自动摘要，机器翻译，命名实体识别，关系提取等语言相关任务[2]。
24 无人驾驶
无人驾驶的核心技术是即时空间建模和人工智能技术。低成本高效率的感知解决方案是无人驾驶的基础，高精度底图的建立是无人驾驶的关键，具有深度学习的算法芯片是无人驾驶的核心。在过去六年内，谷歌无人驾驶汽车在公路上安全行驶220多万公里，仅发生17起交通以外，而且均是由人类失误引发的。
25 智能机器人
智能机器人融合了几乎所有人工智能分支技术，它至少需要具备感觉要素、反应要素和思考要素。它能够理解人类语言，感知、分析周围环境信息并调整自己的动作。目前已发展出多样化的机器人种类，从智能水平较低的工业机器人，到智能陪护机器人再到高级智能机器人。
3 人工智能在中国航天上的应用前景
31 更自主的任务规划
航天飞行任务规划是一个典型的知识处理过程，其中涉及较为复杂的逻辑推理和众多的约束条件，这种问题适合采用人工智能的方式加以解决，实现“人工智能+”。
311 “人工智能+运载火箭”——高容错飞行
运载火箭的飞行入轨面临的是一个地面难以复制和仿真等效的全新环境，飞行阶段程序转弯、发动机关机、级间分离、再次点火、姿态修正、载荷分离诸多环节中数百个零部件任一失效偏差都可能给火箭带来不可挽回的损失，是运载火箭成败与否的核心一环。高机动性、短飞行周期、恶劣环境都意味着人无法有效干预，因此，发动机推力下降、姿控极性接反均直接造成了任务失败，飞行风险居高不下。
目前的箭载计算机大多不具备重新规划飞行任务的能力，或需要地面人工计算制导诸元后，通过测量系统进行了上行注入，一定程度上实现d道的重规划，将卫星送入轨道[3]。
未来，将运载火箭设计阶段梳理的飞行过程故障模式与传感器参数相结合，研究基于人工智能的运载火箭飞行阶段故障自诊断以及深度学习训练方法，在分秒必争的运载火箭飞行段完成故障预测、故障定位与故障隔离工作，并通过轨迹d道重规划、制导姿控模型重生成，有效隔离局部故障，规避失败风险，最优化飞行轨迹与姿态控制，有效挖掘潜在运力资源[4]。
除此之外，在运载火箭发动机关机、级间分离后，分离的舱部段通过自主感知和自主控制技术，与卫星定位信息、地形布局信息动态匹配，通过发动机再次点火，实现舱部段自主飞行、平稳下落、精准落地以及主动防护，通过舱部段及各级发动机的回收再利用，显著压缩运载火箭任务周期，降低运载火箭制造成本。
312 “人工智能+深空探测器”——自主规划
现有行星探测器的主要前进方式为：拍摄前方照片通过遥测发回地面站， *** 作人员根据图像确定前进路线，再通过上行通道上注行动指令，实现探测车的行驶 *** 作。这种模式过于依赖地面测试人员，效率较低，很多时候由于行星表面环境较为恶劣，或者由于距离的确过于遥远，遥测控制信号也比较微弱，或者由于地球自转引起相对位置改变，无法实现遥测遥控，更难以实现探测器的实时控制。基于人工智能、视觉计算、监控装置的自动驾驶将大幅提高探测、地形勘测的效率。根据视频摄像头、雷达传感器以及激光测距器来了解周围的地形状况，利用图像识别等智能感知技术、智能决策和智能控制技术可以实现行星探测车的自主行动，选取最优探测路线，智能避开障碍物体，以最小的代价、最高的效率采集有用信息，大大辅助深空探测应用。
深空探测应用中，复杂航天器是由大量元器件和软件组成，长期的在轨运行，元器件的故障和软件的不完善在所难免，由于太空环境的特殊性，当某部分损坏时，难以通过人员进入太空进行判别和修复，利用人工智能技术结合空间高精度、高灵敏度机械臂，通过智能分析航天器数据，实现故障的自主定位、自动识别和在轨自主修复，在轨 *** 作、组装、拆卸、管理。
313 “人工智能+武器装备”——智能作战
通过多维度侦查探测系统，智能感知、发现、定位、跟踪敌方动态、电磁频谱信息、作战行动等战场态势信息，以最少的人员、更少的代价、最大化地获取战场情报数据，辅助智能判别与智能决策应用。如利用覆盖红外、可见光、微波雷达等多种技术手段，实现一体化、集成化的多模融合探测装置，智能感知多维度、多层次、多类型数据，然后应用数据配准、智能去噪等预处理手段获取高质量多源数据，再利用深度学习、模糊推理、专家系统等智能技术，建立目标识别和威胁判别模型，实现武器装备作战环境中目标智能探测感知和识别。
通过给武器装备各类传感器、探测器，智能探测感知飞行空间信息、拦截d信息等，数据传输给d载智能“大脑”，设定相应的优化准则、目标等，通过数据分析，智能自主决策，规划调整飞行d道，通过动力学气动调整，改变飞行轨迹，增强突防性能[5]。
人工智能使无人机个体具备较高的智能水平，协同作战能力显著提高，从而形成低成本的无人机蜂群战术。目前，以美国国防高级研究计划局(DARPA)为首的众多机构，都投入了大量经费就无人机集群在空中的协同作战理论和技术展开研究，包括无人机的快速编队、多机间通信协同，自主战术决策与下达作战命令等，构建多无人飞行器的任务自组织系统分布式体系结构。
32 更高效的地面测试
运载火箭的测试发射同样是一个多学科交叉，多专业耦合的复杂系统工程，是运载火箭成败与否的关键一环。状态准备、测试 *** 作、预案决策、数据判读，每一环都是技术能力的保障，都是知识经验的考验，同样每一步都离不开人的参与，成败维系在每一名人员身上，高水平人员的稀缺造成测试发射无法多任务并举，以及连续疲劳带来的风险造成测试发射周期无法进一步压缩，通过应用人工智能技术，可显著提升测试效率，降低发射成本[6]。
321 采集层
通过多样化的手段代替传统的传感器采集或人工直接观测，基于视频语音识别技术的应用可以大大减少火箭本身测点的布置。例如：发动机工作状态，可以通过对其工作时的声音进行频谱分析；一些机构的动作，可以通过非接触的摄像机直接观察；仪器仪表的指示灯状态监控，可以通过摄像头摄录信息，之后在后台用图像识别的方式的进行自动判断。
322 处理层
人工智能技术极大的提升了设备的数据处理与故障诊断的能力。对地面测试数据进行统一管理和应用，除了完成流程自闭环的反馈判断，还能够对数据的趋势、关联进行综合分析，设备不但可以掌握自身的运行状态，实现故障检测与隔离，启用合适的故障预案，还能够想设计 *** 作人员提供辅助决策和任务规划建议。
323 执行层
前端无人值守是未来火箭发展的必然趋势。电测过程中的脱查脱拔等人为 *** 作、异常故障时的抢险 *** 作，可以采用带视觉定位系统的机械臂来完成。此外，后端的人机交互也可以加入语音识别、手势感知等新型指挥手段，提高测试效率。
33 更全面的设计保障
331 智能设计
引入人工智能技术，可以将目前的半智能化计算机辅助设计系统升级为智能化计算机辅助设计系统，整合现有的海量资料及资源，模拟人脑思考的过程，彻底解决上述三类问题。采用人工智能技术的“航天大脑”可以根据型号需求提供总体文件的初稿，总体设计师进行决策修改后，“航天大脑”将系统需要的文件自动下发至系统级，并形成系统级文件的初稿，系统设计师进行决策修改后，“航天大脑”再将单机需要的文件下发至单机。在进行具体设计时，设计师仅需将设计输入文件提交至“航天大脑”，系统则会根据需求以及所学习的设计文件完成设计工作。如设计电缆网图时，设计师仅需将电缆的几何尺寸、点位定义等提交至“航天大脑”，“航天大脑”会自动绘制出电缆网图的模板，并自动给出诸如线缆型号推荐、连接器型号推荐等辅助决策信息，设计师将不需逐个翻阅厂家的手册即可完成设计，设计效率将大大提高。此外，由于“航天大脑”能够在很短的时间内完成大量文件的学习工作，并从中找出最优方案，设计的标准化和设计水平也能够得到保证。
332 智能制造
智能制造是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智研制造系统，通过人与智能机器的合作共事，扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。它把制造自动化的概念更新，扩展到柔性化、智能化和高度集成化。
利用大数据技术，对于运载火箭制造装配需要的物资、工具、生产线、场地、工装、人员、运输车辆都统一进行编码采集与实时定位管理，将散布在全国各地的运载火箭制造装配资源条件，进行投筹管理，真正做到全国一盘棋。并与运载火箭发射任务计划有机对接，通过态势分析与智能预测，实现生产规模进度的最优化预测管理，成本进度最优化，并能够实现突发风险的动态应变处置，实现成本最优化管理。
在生产过程中，也完成了对火箭全生命周期信息的收集与保障。建立火箭的综合档案履历资料库，收集制造、装配、测试各个过程的数据与知识，构建大数据分析中心，作为智慧火箭的数据支撑与健康诊断的依据，降低设计和研制成本、提升测发效率、提升火箭的可靠性[7]。
333 远程支持
随着在运载火箭高密度发射、零窗口点火变得常态化，靠大量人力在靶场保障发射任务的模式已难以适应未来的发展需求。发射中心将从逐步从靶场向远程后方迁移，以日本epsilon火箭为例，科研人员远程使用两台笔记本就可实现火箭发射控制。
远程支持中心能够统一接收、存储各靶场各型号发回的测试数据并存储，并通过智能搜索引擎随时搜索查看关心的数据及相关文档；针对当发测试数据，结合历史数据进行大数据分析，提前识别出可能有质量隐患的关键节点；当靶场出现故障时，远程支持中心通过多媒体、虚拟现实等手段开展协同排故工作。
4 中国航天发展人工智能的对策建议
41 聚焦航天 “大脑”技术体系，做好战略规划和顶层设计
基于对大数据与人工智能的探索和积累，提出以技术-产品-服务为核心的航天“大脑”，其技术体系设想如图1所示。
图1航天“大脑”技术体系
411 技术层
智能感知是为机器装上触觉、视觉、听觉、神经和运动机构等智能硬件，使其具备感知世界的能力。通过集群和虚拟化技术实现对海量数据的快速预处理、分布式存储、并行计算等，为智慧大脑提供强大的记忆”和“计算”能力。
412 产品层
智慧产品包括智慧院所、智慧火箭、智慧装备和智慧民用产业。其中，智慧院所是所有智慧产品研制的基础，其可以充分激发员工创新创业热情，并为员工提供高效便捷的管理方式；智慧火箭指的是为火箭装上“触觉”和“大脑”，降低测发控对人的依赖，提升火箭可靠性；智慧装备指的是通过全寿命周期的健康管理，实现装备自主保障；智慧民用产业指的是通过军民融合方式，将军用技术转向民用领域，如智能健康监测、智慧家电远程测控、智慧照明、智慧安防等领域。
413 服务层
未来应全力推动大数据人工智能等技术与航天装备的结合，实现装备信息智能采集、远程保障、智能决策的完美集成，发展模式也将由提供产品向提供全方位解决方案的服务转变。
42 打造航天“大脑”系列产品，快速形成专业的能力和队伍
421 智慧院所
以创新为驱动、以信息化为基础、以知识为载体，利用智能科学理论、技术、方法和信息及自动化技术工具，充分有效地整合和优化利用各类内外部资源，保证能够持续创新，不断开发新产品、新服务，为航天单位的发展提供智能决策。
422 数据银行
建立航天大数据中心，成立“航天数据银行”，对产品研制、生产等多环节的数据进行统一管控、统一挖掘，实现数据挖掘效果的最大化，创造服务价值。智慧管理通过实现产品全寿命周期的统一管控，建立基于数据信息驱动的智能化研制模式，提升工作效率。智慧决策基于大数据技术，将先进管理理念、业务流程和管理模式等融合，实现管理信息化和智能化，达到“降本增效”的目的。
423 智能装备
通过大数据与互联网等高新技术，实现火箭的高度信息化与智能化。包括智慧的远程发射支持平台，智慧的测发指控平台，智慧的全寿命周期综合保障平台。智慧的远程发射支持平台通过大数据技术，训练后方的智能机器大脑，提升异地协同保障能力，减免专家到一线协助排故，解决问题。智慧的测发指控平台依托于语音识别、图像识别、大数据等技术，实现自主的测发指控过程。智慧的全寿命周期综合保障平台利用大数据技术保障数据统一化规范，完成自主健康评估、精准的寿命预测和数据驱动的视情维修[8]。
424 智慧产业
依托剩余载荷和末级监控，实现对地观测等服务，依托远程测控、健康监测、大数据、新一代信息应用技术，通过融合智慧城市中的多源数据，在智慧城市和智慧产业中，提升城市的精细化管理水平，同时为航天单位军民融合开拓增收，锻炼队伍。
43 分布落地执行，拓展航天“大脑”的服务
未来，应全力推动大数据人工智能等技术与航天装备的结合，实现装备信息智能采集、远程保障、智能决策的完美集成，航天企业的发展模式也将由提供产品向提供全方位解决方案的服务转变，如智慧的发射服务、全面的体系作战服务和智慧的军民融合服务。智慧发射最终要实现输入一个指定的位置坐标，为其精准、快速、智能、高效、低廉地发射到指定地点。全面的体系作战服务基于大数据和人工智能技术，能够实现装备的自主保障、战时智能决策和一体化的体系作战。智慧的军民融合服务结合现有的技术和民用产业，开展更多的智慧产业服务，通过信息和通信技术的应用，提升城市的管理水平，提高市民的生活质量，令城市运行和市民生活更加智能。
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Application and Prospect of Artificial Intelligence in China Aerospace
Yue MengYun, Wang Wei, Zhang Xige
(Beijing Institute of Aerospace SystemEngineering, Beijing 100076,China)
Abstract : With the breakthrough of technology such asnetworking, massively parallel computing, big data and deep learningalgorithms, Artificial Intelligence has achieved rapid development in recentyears, exciting prospects for development in image identification, voicerecognition, Natural Language Processing(NLP), self-driving, thus got theattention and support from governments of the world This paper combinesartificial intelligence technology with space applications such as rockets,deep-space detector and weapon equipment, then describes its applicationprospect in space Mission Planning, Ground Testing, Integrated Support, etcAnd puts forward relevant countermeasures and suggestions on the subsequentdevelopment of AI technology in China Aerospace
Keywords : Artificial Intelligence; Big Data; China Aerospace
收稿日期：2019-02-18；修回日期：2019-02-26。
作者简介：岳梦云(1988-)，女，安徽合肥人，硕士，工程师，主要从事运载火箭与导d的地面测发控系统设计方向的研究。
文章编号：1671-4598 ( 2019 ) 06-0001-04
DOI ： 1016526 / jcnki11-4762 / tp201906001
中图分类号：TP18
文献标识码：A打造时代国有企业，一是从生产关系视角推进，二是从生产力的视角推进。两者融合推进，这是推进国有企业改革“系统性、整体性和协同性”的根本要求。基于“竞争中性”“所有制中立”理念，基于“生产力优先标准”，基于国有企业“转型升级”要求，基于国有企业“做强做优做大”思路。国有企业首先是企业，国有企业必须按照市场经济规律导向运行。因此，从生产力的视角，按照时代特征要求重构现代国有企业成为客观必然。
按照融合发展思想
推进国有企业高质量发展
当今社会，融合发展成为时代特征。例如，制造业和服务业的融合，工业化和信息化的融合，实体经济和金融的融合，线上和线下的融合，一二三次产业的融合，军民融合发展，等等。目前正在推进的混合所有制改革，即“混改”，其实质是国有企业和民营企业在产权方面的融合。今后，根据大融合、广义融合的思想，国有企业和民营企业可在更大范围、更多方面实行深度融合。通过深度融合，国有企业和民营企业可以“取长补短、相互促进、共同发展”。
按此理念，除产权融合外，首当其冲的是国有企业和民营企业的产业融合。经过40多年的改革开放，在宏观布局上，我们着重解决了国有经济整体“有进有退”问题，即国有经济的战略性布局；今后，在微观业务上，我们应该着重解决国有企业内部“有进有出”问题，即国有企业自身的产业结构优化配置问题。
过去，产业就是产业(指一二三次产业)。随着分工深化细化，部门成为产业，产品成为产业，部件成为产业，区段成为产业，环节成为产业。例如，组装、包装、配送、维修这些区段、环节成为产业，即小区段大产业、小环节大产业。作为国有企业，其深化细化产业可分为两大板块：一是优势产业板块，二是非优势产业板块。对于优势产业板块，通过打造网络、平台，把全社会这一领域的产业板块集中过来，即将国有企业的优势产业板块为全社会所“共享”；对于非优势产业板块，通过打造网络、平台，向全社会这一领域的最佳企业包括民营企业实现“众包”，国有企业以此利用全社会范围的最优资源寻求发展。这里，如果国有企业内部产业进、出和民营企业内部产业出、进深度配置成功，可将两者产业融为一体，由此可以最大限度提高资源配置效率。这样，国有企业和民营企业的融合发展，即从产权融合进一步拓展到了产业融合。
按照共享经济思想
推进国有企业高质量发展
当今时代，共享经济成为时代特征。即：从过去以追求所有权为核心的经济体系，转向现在以追求使用权为核心的经济体系。以汽车为例，追求所有权的成本可概括为“四高”：购置成本很高、使用成本很高、闲置成本很高、机会成本很高；而追求使用权的成本可概括为“三零一低”：购置成本为零、使用成本很低(碎片化支付)、闲置成本为零、机会成本为零。总之，共享经济可在更大范围、更高层次、更深程度上推动各类要素资源开放、协同，旨在最大限度优化资源配置方式、提高资源配置效率。
共享经济，从共享生产到共享消费，从共享有形产品到共享无形产品。包括：共享物品、共享出行、共享服务、共享空间、共享医疗、共享教育、共享时间、共享组织。总之，可谓共享一切。
这里，特别提出“共享组织”问题。当前，组织资源成为国有企业最大闲置资源。尤其是职能部门，诸如战略规划部、投资融资部、财务会计部、人力资源部、教育培训部、审计监察部等，作为国有企业的最大资源集中之地，不仅大量闲置浪费，甚至产生内耗。以人力资源部为例，搞得好了，某一国有企业的人力资源部可为全社会提供服务；搞得不好，全社会都是某一国有企业的人力资源部。即国有企业人力资源部门无论全社会“共享”或是全社会“众包”，都能降低成本、提高收益。其他职能部门也是如此。这样一来，同业务部门获取收益一样，职能部门通过公司化、市场化、平台化、网络化同样可以获取收益。比较而言，国有企业的职能部门比业务部门在某种程度上更具竞争优势。由此可见，在新时代突出国有企业职能部门“社会共享”是其关键所在。
按照价值共创思想
推进国有企业高质量发展
当今社会，价值共创成为时代特征。过去，倡导顾客概念，顾客是企业的购买者、消费者，处于企业外部，企业与顾客间是一次性的交易关系；现在，倡导用户概念，用户是企业的合作者、生产者，进入企业内部，企业与用户间是连续性的交互关系。国内领航企业，已将企业用户一体化，内部外部一体化，包括：创新来自用户、资金来自用户、制作来自用户、销售来自用户、定价来自用户、管理来自用户、薪酬来自用户、思想来自用户。目前看来，用户作为一种战略性资源融入企业，其融入程度可有三种：用户参与企业、用户引导企业、用户主导企业，最终形成企业、用户价值共创。
企业、用户价值共创，实为企业价值创造活动的“部分社会化”。在实践中，还产生了企业、社会价值共创，即把大量社会创客变为企业在线员工，由此实现企业价值创造活动的“完全社会化”。例如海尔，一方面把在职员工变为企业创客，人人成为创客；另一方面把社会创客变为在线员工，或称U盘式员工，即需即插，即插即用。
按照生态系统思想
推进国有企业高质量发展
当今社会，把企业打造成商业生态系统成为时代要求。无论融合发展、共享经济，还是价值共创，其最终都致力于打造商业生态系统。因此，向商业生态系统演进，是国有企业“组织架构、运营模式、经营机制”演化的不二选择。
过去，产业组织和企业组织分离；现在，随着部门、产品、部件、区段、环节成为产业，产业组织和企业组织融合，尽管国有企业“做强做优做大”目标不变，但是路径不一样了。过去，就国有企业做国有企业，把外部内部化，重心在内部；现在，跳出国有企业做国有企业，把内部外部化，重心在外部。也就是说，国有企业组织架构发生了从母子公司体制向商业生态系统的转型。作为商业生态系统的组织架构，其典型特征是：内外部一体化，“四小四大结构”：小实体大虚拟、小规模大网络、小核心大外围、小脑袋大身子，可从旧的“大一统结构”之大变为新的“模块化结构”之大，即在“更强更优”基础上变得“更大”。
国有企业成为商业生态系统，基于外部共建、共生、共享、共荣，与外部进行能量交换，包括能量输出、能量输入。国有企业之所以要和外部共建、共生、共享、共荣组建商业生态系统，这是因为，以互联网、物联网、大数据、云计算、区块链、人工智能为代表的新一代技术群的出现，导致外部交易成本(包括搜索成本、信任成本、签约成本、履约成本等)大大降低，特别是虚拟空间的出现，导致了“零时间、零距离、零成本、无边界”的连接，这样一来，以外部为重心重构国有企业成为一种必然选择。
作为商业生态系统的国有企业可有如下若干特征：做大做小融为一体，有界无界融为一体；社会企业融为一体，内部外部融为一体；市场企业融为一体，契约产权融为一体；分工整合融为一体，独立联合融为一体；线上线下融为一体，虚拟实体融为一体；自转他转融为一体，静态动态融为一体。
综上所述，只有按照以上四大“时代特征”重构国有企业，国有企业才能“跟上时代”“在时代里”。这里，推进国有企业与新时代相匹配的高质量发展大局。这是因为，高质量发展是解决一切问题的根本。
（文章来源：经济参考报） 郑重声明：发布此信息的目的在于传播更多信息，与本站立场无关。人工智能塑造国家竞争新优势
作者：工信部赛迪研究院互联网研究所
陆峰博士
互联网的发展构建了地球村，人工智能的发展正在点亮智慧地球村。作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，人工智能正在叠加释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，快速催生新产品、新服务、新业态，培育经济发展新动能，重塑经济社会运行模式，改变人类生产和生活方式，促进经济社会发展的大幅整体跃升。党的十八大以来，党和国家高度重视和大力扶持新一代信息技术发展，移动互联网、云计算、大数据、物联网等技术加速交叉融合发展，有效地推动人工智能技术快速成熟、产业快速发展和经济社会领域广泛应用。
一是确立了人工智能发展国家战略。党的十八以来，面对新一轮科技革命和产业变革形势，党中央和国务院高瞻远瞩、审时度势，发布和实施了《新一代人工智能发展规划》，制定和实施人工智能发展国家战略，从国家层面对人工智能发展进行了统筹规划和顶层设计,提出建设世界主要人工智能创新中心发展目标，并在人工智能科技创新体系、智能经济、智能社会、军民融合、智能化基础设施、重大科技项目等方面做出了系统部署，为了我国在新一轮科技革命和产业变革中把握未来科技发展主导权、培育经济发展新动能、塑造国际竞争新优势提供了坚实的政策保障。
二是大力推动人工智能产业跨越发展。党的十八大以来，我国人工智能产业快速崛起，凭借着互联网产业快速发展积累了庞大规模数据量和数据挖掘利用技术的进步，数据、技术和政策效应相互叠加，催生了一大批新型人工智能企业，目前我国人工智能企业数量占到全球人工智能企业数量近25%，中国人工智能专利申请数累计超过15700项，位列全球第二，特别在计算机视觉与图像、智能机器人和自然语言处理等领域已经处在与世界领先水平，处于与世界一流水平并跑和领跑阶段。百度、腾讯、阿里、美团、滴滴出行等互联网企业在搜索、驾驶、家居、人际交互、制造、交通等多个领域大力推进“人工智能+”，大型互联网企业都纷纷把发展人工智能业务作为驱动未来业务发展的新抓手，都期望通过发展人工智能来把握新一轮科技革命主导权。科大讯飞、商汤科技等人工智能专业企业分别在智能语音技术、智能图像识别技术等领域取得重大突破，技术被广泛应用在互联网、电信、金融、电力等行业，相关智能技术多次斩获国际大奖。大疆无人机、京东无人车、新松智能机器人等新型智能设备的发展和广泛应用，正在推动人工智能产业和传统产业加速深度融合。
三是以人工智能推进智能经济快速发展。党的十八大以来，党和国家大力推进新一代信息技术发展，人工智能技术被广泛应用到工业、服务业、农业等经济发展各领域，推动经济快速朝着智能化方向发展，创新、协调、绿色、共享、开放的智能经济发展模式正在加速形成。阿里云ET工业大脑利用人工智能算法深度挖掘工业大数据,输出“供、研、产、销”全链路智能算法服务,促进企业生产经营管理等领域全面的网络化、数据化、智能化决策，全力助推中国智造发展。浙江、广东等地大力推进制造业机器换人，将大量智能机器人“招进”了工厂，促进了智能制造发展和智慧工厂建设。百度推出了人工智能开放平台，围绕智能汽车和智能家居，打造了Apollo和DuerOS两大行业开放生态，加速推动我国无人驾驶汽车和智能家居迈向世界先进水平。滴滴出行、美团点评等公司将人工智能技术应用到司机调度、餐饮配送、出行路线等服务优化中，极大地提高了企业组织、运行、管理和服务智能化水平，促进了用户服务体验提升和绿色共享经济发展。蚂蚁金服等互联网金融企业将人工智能技术应用到平台金融监管领域，为整治洗钱、欺诈等金融违法犯罪行为提供利剑，促进金融智能化发展。海康威视等企业智能仓储物流解决方案的发展，促进装卸搬运、分拣包装、加工配送等物流环节的智能化发展，无人仓库、无人物流正在快速发展。
四是以人工智能推进智能社会快速发展。党的十八大以来，党和国家大力推进新一代信息技术发展，人工智能技术被广泛社会发展领域，教育、医疗、健康、养老、交通等领域，正在深刻改变社会各领域服务模式，促进服务模式创新，人工智能已经点亮了智慧社会生活。医疗领域，手术机器人、智能诊疗助手等正在加速普及，快速精准医疗时代已经开启。华大基因正在利用人工智能技术加速基因测序，阿里ET健康大脑正在成为患者虚拟助理、医学影像、药效挖掘、新药研发、健康管理等领域医生的得力助手，微医集团构建开放式医学人工智能平台为现有医疗服务体系赋能。教育领域，人工智能的应用正在推动智慧教育体系构建，“未来教师”机器人、高考机器人等智能化设备正在重塑传统教育模式。养老领域，“机器人+社区养老”智慧服务模式赋能健康养老服务业，帮助老人在社区或者家里就能享受365天全天候的星级健康养老及关爱服务。交通领域，高德、百度、腾讯等企业利用人工智能实时优化导航服务，让道路交通信息更加通畅，实现了大众出行的大规模协同，促进了社会绿色高效运转。
五是以人工智能推动社会治理能力跃升。党的十八大以来，人工智能发展正在促进了政府社会治理从现象治理向深度治理迈进，深刻改变政府的社会治理模式，开启了政府精准社会治理的时代。城市管理领域，城市数据大脑让城市有了自我感知、自我判断和自我调控能力，城市运行更加智慧化。杭州城市数据大脑结合手机地图、道路线圈记录的车辆行驶速度和数量，公交车、出租车等运行数据，实现了对整个城市进行全局实时分析和公共资源自动调配，极大地提升了城市交通治理能力。政务领域，智慧政务助力政务服务信息多跑路、百姓少跑腿，让政务服务更加便民、利民、惠民。腾讯AI政务基于腾讯微信、QQ等平台自身连接能力，提供智能核身、智能服务、智能分析和智慧应用等服务，满足了互联网实名认证、精准连接人与服务、勾勒用户画像、实现精准推送等各类政务服务需求。贵阳市政务服务中心依托人工智能技术精心打造政务机器人，更好地为办事群众提供智能化咨询和引导服务。安防监控领域，海康威视、商汤科技等企业在人脸识别、车辆识别、图像识别、视频分析等领域技术快速进步，促进了人工智能技术在家庭、小区和社会治安防控各个领域广泛应用，大大提高了治安防控能力。环保领域，人工智能等新一代信息技术全面助力智慧环保建设，构建起了在线化、网络化和智能化的智慧环保监管模式，解决了环保监管痛点。阿里ET环境大脑提供了全景生态分析、智能综合决策、智能环境监督等智慧环保服务，智慧环境大脑正在环保领域推广普及应用，为建设美丽中国提供强有力支撑。社会信用领域，大数据结合人工智能技术正在开启社会信用春天。芝麻信用人工智能机器学习平台，通过数据分析、处理、挖掘和模型构建，大大提高了经济违约概率预判，助力政府有效防范了金融风险。安全生产领域，人工智能技术助力生产全过程安全保障,全面提升了煤矿、非煤矿山、危险化学品生产储存、烟花爆竹生产储存、民用爆炸物品生产、金属冶炼等企业安全生产事故的预判能力。
科技是国之利器，人工智能发展势不可挡，新一轮产业变革和科技革命的窗口已经开启，人工智能正在成为决定一个国家未来竞争力的关键性要素。发展智慧产业、培育智能经济、构建智慧社会都离不开人工智能技术的支撑，人工智能的发展对企业发展、产业变革、经济增长、国际竞争和社会演进都将会产生重大深远影响。牢牢把握新一代人工智能发展战略机遇，坚定不移地把发展人工智能放在提高社会生产力、提升国际竞争力、增强综合国力、保障国家安全的战略支撑的全局核心位置，率先抢占新一轮产业变革和科技革命战略制高点，是实现中华民族伟大复兴中国梦不可或缺的重要内容。
****：mellowmelon@163com
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