當今世界，已進(jìn)入大數據和云計算引領(lǐng)的信息技術(shù)新時(shí)代。大數據正深刻改變著(zhù)人們的思維、生產(chǎn)和生活方式，掀起新一輪產(chǎn)業(yè)和技術(shù)革命。隨著(zhù)多源大數據的獲取成本進(jìn)一步降低，配合計算能力的持續增長(cháng)，以及人工智能框架和算法的不斷創(chuàng )新，大數據與各個(gè)行業(yè)產(chǎn)生深度融合，改變著(zhù)每個(gè)行業(yè)的業(yè)態(tài)發(fā)展。作為高精尖的航天領(lǐng)域自然也不例外，從航天器型號設計、研制過(guò)程、生產(chǎn)中的智能制造到航天器發(fā)射運行過(guò)程中的監控，再到發(fā)射之后的太空探索、航天成果發(fā)布應用的全過(guò)程中，每一個(gè)重要環(huán)節都有著(zhù)產(chǎn)生、管理和應用大數據的需求和應用，都可以發(fā)現大數據技術(shù)對航天事業(yè)縱深發(fā)展的支撐。本文從這幾個(gè)維度介紹大數據在航天領(lǐng)域中的運用現狀和展望。

大數據助力航天器：從“制造”向“智造”轉變

航天科研試驗與裝備制造過(guò)程會(huì )產(chǎn)生海量數據，是航天企業(yè)實(shí)現工業(yè)數字化、網(wǎng)絡(luò )化、智能化發(fā)展的基礎性戰略資源。隨著(zhù)三維造型、數字樣機、虛擬現實(shí)等技術(shù)的廣泛應用，型號設計模型的數據量迅速增大；隨著(zhù)虛擬仿真技術(shù)在型號方案、設計、故障分析、生產(chǎn)制造等階段的廣泛使用，產(chǎn)生了大量的仿真模型和分析結果數據；同時(shí)，航天產(chǎn)品全生命周期的各個(gè)階段會(huì )有大量的實(shí)驗和測試，不同單機、不同產(chǎn)品、不同發(fā)次的實(shí)驗和測試都會(huì )產(chǎn)生大量的數據，這些數據是產(chǎn)品履歷信息的重要組成部分，隱含了型號產(chǎn)品的質(zhì)量信息，需要進(jìn)行有效的存儲和管理。

智能制造是推動(dòng)航天強國建設的戰略性舉措，是航天領(lǐng)域搶占新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革機遇的重要抓手。因此，在智能制造環(huán)境下圍繞航天大數據應用對于推動(dòng)航天企業(yè)創(chuàng )新能力提升、加快制造強國發(fā)展具有重要意義。隨著(zhù)智能制造、工業(yè)4.0持續推進(jìn)，航天制造業(yè)面臨轉型升級的需求，在生產(chǎn)過(guò)程中將大數據融合云計算、人工智能等多個(gè)領(lǐng)域的先進(jìn)技術(shù)，應用于航天型號產(chǎn)品的研發(fā)設計、運行監控、機床管理、日程編排等全環(huán)節應用的逐步深化，航天制造業(yè)不斷從流程驅動(dòng)向數據驅動(dòng)轉變。數字化逐漸在航天智能制造研發(fā)設計過(guò)程中成為主流，從更高的維度來(lái)看，智能制造已成為全球新工業(yè)革命的核心驅動(dòng)力和科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展的戰略制高點(diǎn)，因此要深化制造業(yè)和大數據融合發(fā)展，堅持創(chuàng )新驅動(dòng)、開(kāi)放合作、研用并重、試點(diǎn)先行，積極推進(jìn)航天智能制造先進(jìn)技術(shù)與模式的應用推廣。

以常見(jiàn)的基于大數據的協(xié)同智能制造平臺為例，通過(guò)這個(gè)平臺，將產(chǎn)品的設計制造測試過(guò)程給予打通，以達到以下效果：

基于大數據的協(xié)同智能制造平臺

①航天器制造的全流程延伸，貫穿從設計、制造、生產(chǎn)到測試的全流程大數據存儲，從元器件到整體產(chǎn)品總裝的全制造過(guò)程跟蹤。一方面用于提升各環(huán)節生產(chǎn)效率，另一方面也可以通過(guò)大數據分析，找到關(guān)鍵質(zhì)量節點(diǎn)，以提升產(chǎn)品質(zhì)量。

②更進(jìn)一步，大數據在智能制造之中可以通過(guò)信息回饋，對整個(gè)生產(chǎn)流程進(jìn)行嚴格的監控，在提升產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率的基礎之上重新構建業(yè)務(wù)流程，使得整個(gè)生產(chǎn)管理都可以實(shí)時(shí)、透明，進(jìn)行有效的科學(xué)管控。

③再進(jìn)一步，大數據可以對航天發(fā)射和運行過(guò)程中的測試數據進(jìn)行綜合，分析使用過(guò)程之中的各項參數數據并進(jìn)一步分析，從而可以為設計環(huán)節提供思路，用于改進(jìn)產(chǎn)品功能、提升產(chǎn)品可靠性、降低產(chǎn)品成本等方向提供數據支撐和參考。

④未來(lái)，通過(guò)全流程的打通，以及數據的積累，能夠更進(jìn)一步對整體設計制造生產(chǎn)測試進(jìn)行數字化建模，完成“數字孿生”，從而對設計中可能出現的問(wèn)題進(jìn)行快速測試分析，進(jìn)一步提高設計效率。

然而，要達到以上效果，需要結合大數據與工業(yè)制造領(lǐng)域，攻關(guān)一系列關(guān)鍵技術(shù)，研制云端協(xié)同的工業(yè)大數據處理系統，包括端側的支撐本地大數據預處理和實(shí)時(shí)計算的邊緣洞察計算系統，以及云側的大數據匯集計算處理的工業(yè)大數據云處理系統。并打通工業(yè)大數據與現有信息化大數據系統，建立起云端融合架構工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的大數據分布、協(xié)同的機制和模式。在此基礎上，針對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境各類(lèi)工業(yè)流、音視頻流、圖像等多模態(tài)數據，動(dòng)態(tài)適配的多模態(tài)工業(yè)大數據混搭處理架構，滿(mǎn)足結構化、非結構化模型存儲與批處理、流計算需求；研究大數據存儲與處理優(yōu)化方法，包括基于高效壓縮行列混合的存儲、智能索引、海量數據并行查詢(xún)等；研究高性能分布式并行可伸縮計算架構，通過(guò)引擎-代理計算模式、大規模并行+共享內存的計算技術(shù)實(shí)現可彈性、高效的大數據處理任務(wù)調度與通信。

大數據在航天器發(fā)射和運行過(guò)程中的支撐作用

上一節講述的是在設計制造過(guò)程中大數據的作用，除此以外，航天器在發(fā)射和運行過(guò)程中也會(huì )有較多的大數據運用。典型的如航天測控系統是支撐航天任務(wù)完成的重要保障系統，主要完成對航天器的測量和測控數據接收處理等工作，具有任務(wù)種類(lèi)多、采集信息量大、數據類(lèi)型多、處理實(shí)時(shí)性要求高等特點(diǎn)。從需求上看，在發(fā)射過(guò)程中，航天器會(huì )通過(guò)其上的傳感器采集當前運行數據如速度、角度、加速度、溫度等各項數據，并實(shí)時(shí)向地面發(fā)送大量的測控大數據，并且必須在規定的時(shí)間內完成快速存儲，對大數據實(shí)時(shí)性要求很高。在這些實(shí)時(shí)而精確的大數據的支撐下，基于大數據平臺可以實(shí)現飛行器飛行狀態(tài)與系統數據同步，提升地面對飛行器的實(shí)時(shí)測控與數據共享，更進(jìn)一步基于這些數據進(jìn)行遠距離控制航天器的飛行和執行任務(wù)，對大數據系統來(lái)說(shuō)，必須以最快的速度完成實(shí)時(shí)數據的精準處理?？梢哉f(shuō)，航天大數據不僅具有一般大數據的特點(diǎn)，而且要求高可靠和更高效的處理速度，這也是為什么航天是最早提出發(fā)展大數據技術(shù)的領(lǐng)域，也是取得大數據成果最多的領(lǐng)域。

下面以“天問(wèn)一號”探火系統和“嫦娥五號”月球采樣返回項目為例來(lái)說(shuō)明大數據的作用。

在“天問(wèn)一號”火星探測任務(wù)中，大數據在運載發(fā)射、軌道修正、深空機動(dòng)、火星環(huán)繞、著(zhù)陸巡視等任務(wù)中發(fā)揮了重要作用。在整個(gè)過(guò)程中，地面控制系統與探測器之間的信息傳輸將會(huì )產(chǎn)生大量實(shí)時(shí)數據，這就需要采用大數據進(jìn)行海量數據管理和大規模并發(fā)處理，用戶(hù)可根據遙測數據感知探測器的運行狀態(tài)，實(shí)現對“天問(wèn)一號”的精準測控。在發(fā)射階段，發(fā)射基地需要進(jìn)行氣象觀(guān)測、地面保障、火箭跟蹤測控等核心系統中運用大數據平臺用于存儲各類(lèi)數據，穩定運行，保障探測器順利升空；在地火轉移階段，需要采集測控數據，保證地面飛控中心精確計算軌道線(xiàn)路；在火星著(zhù)陸階段，為探測器持續提供高精度測量數據，助力著(zhù)陸巡視器成功降落火星。這一過(guò)程對大數據系統的可靠性要求較高，需要系統擁有數據容災備份和故障秒級切換等功能，實(shí)現數據訪(fǎng)問(wèn)、存儲時(shí)的負載均衡，必須在高速入庫和大量查詢(xún)的情況下保證數據的高可用和完整性，有效提升了系統的整體性能。最后，在完成了天問(wèn)工程之后，還可以通過(guò)全過(guò)程中的各傳感器采集的大數據進(jìn)行進(jìn)一步分析挖掘，同時(shí)匯聚在生產(chǎn)制造過(guò)程中的關(guān)鍵數據，建立數字模型，為未來(lái)的型號設計提供更多的參考，從而實(shí)現持續迭代優(yōu)化。

“天問(wèn)一號”火星探測任務(wù)過(guò)程示意圖

“嫦娥五號”任務(wù)由運載發(fā)射、地月轉移、近月減速、環(huán)月飛行、月面著(zhù)陸、月面采樣、月面上升、交會(huì )對接、環(huán)月飛行、月地轉移、軌道分離、再入回收等階段構成。在這些階段，同樣需要大數據提供全面保障和數據支撐。

“嫦娥五號”任務(wù)過(guò)程示意圖

其他面向航天大數據的運用前景

前兩個(gè)部分更多是從航天器自身運行過(guò)程中需求去研討大數據的作用，更多的關(guān)注在大數據對航天工程的作用，用于輔助航天領(lǐng)域的發(fā)展。但實(shí)際上，我國開(kāi)展民用航天的更重要的目標是服務(wù)國計民生。目前在運行的各種類(lèi)人造衛星如通訊、導航、遙感衛星中，每時(shí)每刻都在產(chǎn)生著(zhù)海量數據，規模能夠達到PB級甚至EB級，這些應用級的大數據猶如一個(gè)巨大的金山，需要我們從中獲得更多的價(jià)值，而運用于大數據之上的各類(lèi)數據分析挖掘處理技術(shù)則猶如一個(gè)鋒利的礦鎬，幫助我們不斷發(fā)掘。

以遙感衛星為列，隨著(zhù)我國不斷新發(fā)數量的快速增加以及空間、時(shí)間、光譜等分辨率的不斷提高，遙感數據的規模龐大、結構復雜、數據量增長(cháng)速度快等大數據特征越來(lái)越明顯，給航天遙感系統中的星地數據傳輸、數據存儲管理、數據預處理、數據分析應用等關(guān)鍵環(huán)節帶來(lái)了巨大的挑戰，但同時(shí)也帶來(lái)機遇，通過(guò)建立模型，進(jìn)行大數據分析挖掘，實(shí)現遙測數據的高效訪(fǎng)存、索引、壓縮和計算，既有助于解決航天遙感系統在快速獲取、高效存儲、智能化管理等方面的難題，又更進(jìn)一步獲得數據價(jià)值，并高效服務(wù)于農業(yè)、環(huán)境監測、災害預防、地圖測繪以及城市建設和管理等中。

遙測衛星與地面的實(shí)時(shí)大數據接收處理示意圖

又如在天文觀(guān)測領(lǐng)域中，在近地空間和太陽(yáng)系中有著(zhù)海量的大大小小的未知飛行物，在觀(guān)測獲得的大數據基礎上，應用人工智能技術(shù)，以深度學(xué)習為核心，融匯圖像、視頻、天文學(xué)、語(yǔ)義識別等領(lǐng)域，對未知飛行物進(jìn)行分類(lèi)，發(fā)現并定位新飛行物，為進(jìn)一步分析和運用提供依據，將遠高于目前人工識別的效率和精確度,伴隨著(zhù)大數據技術(shù)、高性能計算資源的發(fā)展，獲得了成功的應用，成為解決自動(dòng)目標識別問(wèn)題的一種有效途徑。

在軍事領(lǐng)域中，大數據技術(shù)可以應用于構建從陸?？仗祀娋W(wǎng)六位一體的態(tài)勢指揮作戰系統，提供多源數據的快速實(shí)時(shí)情報匯總分析，從而快速發(fā)現和識別敵對軍事目標，從而掌控戰場(chǎng)優(yōu)勢。

展望未來(lái)，大數據在航天各個(gè)領(lǐng)域必將成為無(wú)所不在的存在，然而目前大數據的應用仍存在數據采集與存儲交換不夠，浪費了大量的潛在資產(chǎn)；處理能力特別是對于圖像、遙感、視頻、音頻等非結構化數據的處理技術(shù)水平仍有不足；數據計算分析能力不夠，大數據在應用與設計制造領(lǐng)域的反饋閉環(huán)尚需進(jìn)一步完善；以“數字孿生”為代表的數據模型仍不夠豐富等問(wèn)題。未來(lái)需要更進(jìn)一步打破數據壁壘，借助“東數西算”的新機遇，綜合運用跨領(lǐng)域多源大數據，深入推進(jìn)大數據技術(shù)在航天領(lǐng)域內的深度運用，這既是打造航天智能制造技術(shù)創(chuàng )新突破的前沿陣地和應用示范的主要戰場(chǎng)，也是實(shí)現中華民族偉大復興對航天人的使命召喚。

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