了自己在太空应对设备故障的12个场景。“有一次舱内供氧系统压力异常,我第一反应是先检查备用阀门,而不是看数据。”陈冬在模拟舱内演示着操作,“ai要学会这种‘优先级判断’,数据重要,但人的经验更重要。”

    三个月后,“天枢”号空间站的智能测控子系统完成了在轨调试。那天凌晨,吴浩和团队守在测控中心,屏幕上显示着空间站传来的实时数据。突然,系统发出轻微的预警声,ai监测到太阳能帆板的供电电流出现0.1安培的波动——这个数值远低于人工监测的阈值,但ai结合帆板的使用年限和太空环境,判断可能是线路老化的前兆。

    “立刻将预警信息传给驻站航天员!”吴浩下令。十分钟后,航天员反馈,确实发现帆板连接处的线路有轻微磨损,及时进行了加固。航天科技集团的李院士拍着吴浩的肩膀:“这0.1安培的波动,人工要两小时后才能发现,你们的ai救了一次大麻烦。”

    就在项目顺风顺水时,张俊带来了坏消息。“国外的太空探索公司‘星链’突然宣布,他们的ai航天测控系统要进入东大市场,还放出消息说,咱们的技术是‘模仿他们的’,甚至暗示咱们的核心算法有安全漏洞。”张俊把一份外媒报道放在桌上,标题格外刺眼——《东大航天ai,抄袭还是创新?》

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