当今世界，已进入大数据和云计算引领的信息技术新时代。大数据正深刻改变着人们的思维、生产和生活方式，掀起新一轮产业和技术革命。随着多源大数据的获取成本进一步降低，配合计算能力的持续增长，以及人工智能框架和算法的不断创新，大数据与各个行业产生深度融合，改变着每个行业的业态发展。作为高精尖的航天领域自然也不例外，从航天器型号设计、研制过程、生产中的智能制造到航天器发射运行过程中的监控，再到发射之后的太空探索、航天成果发布应用的全过程中，每一个重要环节都有着产生、管理和应用大数据的需求和应用，都可以发现大数据技术对航天事业纵深发展的支撑。本文从这几个维度介绍大数据在航天领域中的运用现状和展望。

航天科研试验与装备制造过程会产生海量数据，是航天企业实现工业数字化、网络化、智能化发展的基础性战略资源。随着三维造型、数字样机、虚拟现实等技术的广泛应用，型号设计模型的数据量迅速增大；随着虚拟仿真技术在型号方案、设计、故障分析、生产制造等阶段的广泛使用，产生了大量的仿真模型和分析结果数据；同时，航天产品全生命周期的各个阶段会有大量的实验和测试，不同单机、不同产品、不同发次的实验和测试都会产生大量的数据，这些数据是产品履历信息的重要组成部分，隐含了型号产品的质量信息，需要进行有效的存储和管理。

智能制造是推动航天强国建设的战略性举措，是航天领域抢占新一轮科技革命和产业变革机遇的重要抓手。因此，在智能制造环境下围绕航天大数据应用对于推动航天企业创新能力提升、加快制造强国发展具有重要意义。随着智能制造、工业4.0持续推进，航天制造业面临转型升级的需求，在生产过程中将大数据融合云计算、人工智能等多个领域的先进技术，应用于航天型号产品的研发设计、运行监控、机床管理、日程编排等全环节应用的逐步深化，航天制造业不断从流程驱动向数据驱动转变。数字化逐渐在航天智能制造研发设计过程中成为主流，从更高的维度来看，智能制造已成为全球新工业革命的核心驱动力和科技产业发展的战略制高点，因此要深化制造业和大数据融合发展，坚持创新驱动、开放合作、研用并重、试点先行，积极推进航天智能制造先进技术与模式的应用推广。

以常见的基于大数据的协同智能制造平台为例，通过这个平台，将产品的设计制造测试过程给予打通，以达到以下效果：

基于大数据的协同智能制造平台

①航天器制造的全流程延伸，贯穿从设计、制造、生产到测试的全流程大数据存储，从元器件到整体产品总装的全制造过程跟踪。一方面用于提升各环节生产效率，另一方面也可以通过大数据分析，找到关键质量节点，以提升产品质量。

②更进一步，大数据在智能制造之中可以通过信息回馈，对整个生产流程进行严格的监控，在提升产品质量和生产效率的基础之上重新构建业务流程，使得整个生产管理都可以实时、透明，进行有效的科学管控。

③再进一步，大数据可以对航天发射和运行过程中的测试数据进行综合，分析使用过程之中的各项参数数据并进一步分析，从而可以为设计环节提供思路，用于改进产品功能、提升产品可靠性、降低产品成本等方向提供数据支撑和参考。

④未来，通过全流程的打通，以及数据的积累，能够更进一步对整体设计制造生产测试进行数字化建模，完成“数字孪生”，从而对设计中可能出现的问题进行快速测试分析，进一步提高设计效率。

然而，要达到以上效果，需要结合大数据与工业制造领域，攻关一系列关键技术，研制云端协同的工业大数据处理系统，包括端侧的支撑本地大数据预处理和实时计算的边缘洞察计算系统，以及云侧的大数据汇集计算处理的工业大数据云处理系统。并打通工业大数据与现有信息化大数据系统，建立起云端融合架构工业互联网的大数据分布、协同的机制和模式。在此基础上，针对工业互联网环境各类工业流、音视频流、图像等多模态数据，动态适配的多模态工业大数据混搭处理架构，满足结构化、非结构化模型存储与批处理、流计算需求；研究大数据存储与处理优化方法，包括基于高效压缩行列混合的存储、智能索引、海量数据并行查询等；研究高性能分布式并行可伸缩计算架构，通过引擎-代理计算模式、大规模并行+共享内存的计算技术实现可弹性、高效的大数据处理任务调度与通信。

上一节讲述的是在设计制造过程中大数据的作用，除此以外，航天器在发射和运行过程中也会有较多的大数据运用。典型的如航天测控系统是支撑航天任务完成的重要保障系统，主要完成对航天器的测量和测控数据接收处理等工作，具有任务种类多、采集信息量大、数据类型多、处理实时性要求高等特点。从需求上看，在发射过程中，航天器会通过其上的传感器采集当前运行数据如速度、角度、加速度、温度等各项数据，并实时向地面发送大量的测控大数据，并且必须在规定的时间内完成快速存储，对大数据实时性要求很高。在这些实时而精确的大数据的支撑下，基于大数据平台可以实现飞行器飞行状态与系统数据同步，提升地面对飞行器的实时测控与数据共享，更进一步基于这些数据进行远距离控制航天器的飞行和执行任务，对大数据系统来说，必须以最快的速度完成实时数据的精准处理。可以说，航天大数据不仅具有一般大数据的特点，而且要求高可靠和更高效的处理速度，这也是为什么航天是最早提出发展大数据技术的领域，也是取得大数据成果最多的领域。

下面以“天问一号”探火系统和“嫦娥五号”月球采样返回项目为例来说明大数据的作用。

在“天问一号”火星探测任务中，大数据在运载发射、轨道修正、深空机动、火星环绕、着陆巡视等任务中发挥了重要作用。在整个过程中，地面控制系统与探测器之间的信息传输将会产生大量实时数据，这就需要采用大数据进行海量数据管理和大规模并发处理，用户可根据遥测数据感知探测器的运行状态，实现对“天问一号”的精准测控。在发射阶段，发射基地需要进行气象观测、地面保障、火箭跟踪测控等核心系统中运用大数据平台用于存储各类数据，稳定运行，保障探测器顺利升空；在地火转移阶段，需要采集测控数据，保证地面飞控中心精确计算轨道线路；在火星着陆阶段，为探测器持续提供高精度测量数据，助力着陆巡视器成功降落火星。这一过程对大数据系统的可靠性要求较高，需要系统拥有数据容灾备份和故障秒级切换等功能，实现数据访问、存储时的负载均衡，必须在高速入库和大量查询的情况下保证数据的高可用和完整性，有效提升了系统的整体性能。最后，在完成了天问工程之后，还可以通过全过程中的各传感器采集的大数据进行进一步分析挖掘，同时汇聚在生产制造过程中的关键数据，建立数字模型，为未来的型号设计提供更多的参考，从而实现持续迭代优化。

“天问一号”火星探测任务过程示意图

“嫦娥五号”任务由运载发射、地月转移、近月减速、环月飞行、月面着陆、月面采样、月面上升、交会对接、环月飞行、月地转移、轨道分离、再入回收等阶段构成。在这些阶段，同样需要大数据提供全面保障和数据支撑。

“嫦娥五号”任务过程示意图

前两个部分更多是从航天器自身运行过程中需求去研讨大数据的作用，更多的关注在大数据对航天工程的作用，用于辅助航天领域的发展。但实际上，我国开展民用航天的更重要的目标是服务国计民生。目前在运行的各种类人造卫星如通讯、导航、遥感卫星中，每时每刻都在产生着海量数据，规模能够达到PB级甚至EB级，这些应用级的大数据犹如一个巨大的金山，需要我们从中获得更多的价值，而运用于大数据之上的各类数据分析挖掘处理技术则犹如一个锋利的矿镐，帮助我们不断发掘。

以遥感卫星为列，随着我国不断新发数量的快速增加以及空间、时间、光谱等分辨率的不断提高，遥感数据的规模庞大、结构复杂、数据量增长速度快等大数据特征越来越明显，给航天遥感系统中的星地数据传输、数据存储管理、数据预处理、数据分析应用等关键环节带来了巨大的挑战，但同时也带来机遇，通过建立模型，进行大数据分析挖掘，实现遥测数据的高效访存、索引、压缩和计算，既有助于解决航天遥感系统在快速获取、高效存储、智能化管理等方面的难题，又更进一步获得数据价值，并高效服务于农业、环境监测、灾害预防、地图测绘以及城市建设和管理等中。

遥测卫星与地面的实时大数据接收处理示意图

又如在天文观测领域中，在近地空间和太阳系中有着海量的大大小小的未知飞行物，在观测获得的大数据基础上，应用人工智能技术，以深度学习为核心，融汇图像、视频、天文学、语义识别等领域，对未知飞行物进行分类，发现并定位新飞行物，为进一步分析和运用提供依据，将远高于目前人工识别的效率和精确度,伴随着大数据技术、高性能计算资源的发展，获得了成功的应用，成为解决自动目标识别问题的一种有效途径。

在军事领域中，大数据技术可以应用于构建从陆海空天电网六位一体的态势指挥作战系统，提供多源数据的快速实时情报汇总分析，从而快速发现和识别敌对军事目标，从而掌控战场优势。

展望未来，大数据在航天各个领域必将成为无所不在的存在，然而目前大数据的应用仍存在数据采集与存储交换不够，浪费了大量的潜在资产；处理能力特别是对于图像、遥感、视频、音频等非结构化数据的处理技术水平仍有不足；数据计算分析能力不够，大数据在应用与设计制造领域的反馈闭环尚需进一步完善；以“数字孪生”为代表的数据模型仍不够丰富等问题。未来需要更进一步打破数据壁垒，借助“东数西算”的新机遇，综合运用跨领域多源大数据，深入推进大数据技术在航天领域内的深度运用，这既是打造航天智能制造技术创新突破的前沿阵地和应用示范的主要战场，也是实现中华民族伟大复兴对航天人的使命召唤。

本文原载于《太空探索》杂志2022年第5期。

文/蒋旭、桑国彪、顾云苏

编辑/杨斯爽

审核/穆檀

监制/姜军