1 引言
人工智能作为第四次科技革命的核心要素，以深度学习、跨界融合、人机协同为特征，渗透到社会生产生活多个领域。控制论作为研究动态系统在变化环境中保持稳定状态的科学，其核心是信息自主处理与设备自动控制，而航天控制作为控制科学的重要实践场，始终与航天工程需求紧密关联。
随着机器学习算法突破、计算能力提升，人工智能与航天控制的融合趋势日益显著，从早期的数据初步处理、建模修模，逐步拓展到卫星交会、变体飞行器控制、垂直起降导航、再入段控制等场景，在参数优化设计、故障在线诊断等工程应用中发挥重要作用，成为提升航天控制精度、效率与可靠性的实用技术，为未来自主航天飞行和智能航天器发展奠定基础。
本文通过梳理航天控制技术发展历程与智能控制实践，剖析人工智能融入带来的机遇与挑战，从设计理念变革与科技要素融汇视角，探讨航天控制技术的智能演进路径，为相关研究与工程实践提供参考。
2 航天控制技术发展历程
2.1 控制科学的发展阶段
控制科学的发展历经四个关键阶段，呈现清晰的演进脉络：
1. 萌芽阶段：机械化大工业应用催生自动控制研究，以经验观察与原型验证为核心，典型应用为蒸汽调速器、自动节流阀；
2. 古典控制阶段：“反馈”概念提出，模拟式控制系统得到应用，聚焦频域分析与综合、根轨迹法，适用于单输入单输出线性时不变系统；
3. 现代控制阶段：状态空间方法引入，数字式控制系统应运而生，涵盖最优控制、能控性与能观性分析、非线性系统辨识等理论，支撑航天器精确控制等复杂应用；
4. 智能控制阶段：以迭代学习、持续训练、进化式控制为核心，融合神经网络、仿生智能等技术，实现对不确定、未知模型或复杂对象的“思维控制”，成为当前及未来的主流发展方向。
2.2 航天控制技术的发展演进
航天控制技术的发展与控制科学同步推进，可分为三大阶段：
1. 技术奠基期（20世纪40~60年代）：二战期间德国V-2火箭首次应用惯性导航系统，验证了自主控制可行性；苏联“卫星一号”实现航天器入轨控制，美国“水星计划”突破载人飞船姿态控制技术，阿波罗登月工程构建天地协同深空导航体系，标志着航天控制从地面遥控向星载自主控制跨越；
2. 数字化升级期：航天飞机采用先进飞行控制计算机实现高动态控制，哈勃望远镜通过星敏感器达成亚角秒级指向精度，GPS星座革新航天器定位方式，卡尔曼滤波等算法大幅提升系统抗干扰能力与控制精度，推动航天控制技术数字化、高精度化发展；
3. 天地一体智能自主期：在空间站运营、深空探测、卫星互联网等重大工程带动下，航天控制形成天地一体、智能自主的技术体系，聚焦环境感知与自主决策能力提升，为深空探测、可重复使用航天运输等复杂任务提供支撑。
3 航天智能控制技术实践
3.1 核心控制架构：思维控制器与进化式控制系统
针对复杂动态系统对感知、适应、规划与学习能力的需求，2019年提出的“思维控制器”成为航天智能控制的核心架构。其内涵是通过联想、演绎、规则推理等手段，开展非结构化建模、模型预测修校、陌生环境知识迁移、不完全信息决策判断等，模拟高级生物的认知活动处理复杂陌生环境的控制任务。
“进化式控制系统”是思维控制器的工程化体现，其演化特征包括：软件层面从传统参数调节向算法演绎方式拓展，硬件层面从架构局部适应向架构演化拓展，生态层面从机理数据驱动向知识推导与泛化拓展，最终实现“硬件自演化、软件自配置、算法自生成”以及“个体自修复、群体自组织、生态自进化”的目标。
3.2 关键工程实践
围绕“边飞边学”与“终身学习”两大核心方向，航天智能控制开展了系列工程实践：
- “边飞边学”聚焦飞行过程中的实时自适应优化，包括典型动力系统故障在线辨识与重构控制、运载与控制能力在线评估、稳定裕度在线辨识的参数重构、基于机器学习的目标在线变更、基于凸优化的轨迹在线规划等；
- “终身学习”依托全生命周期数据开展系统自我学习与持续优化，通过规则关联实现数据管理与挖掘，支撑对抗博弈的决策评估，改进运载火箭控制策略与设计；
4 智能融入的新机遇与挑战
4.1 四大核心挑战
人工智能与航天控制的融合虽带来发展机遇，但也面临四大关键挑战：
1. 模型与环境的不确定性与未知性：深空探测等任务拓展未知边界，小行星引力场异常、太阳风扰动等复杂环境难以精确建模，传统建模方法难以应对；嫦娥五号月面采样任务要求控制系统从“模型驱动”向“数据-模型混合驱动”发展，需通过深度学习挖掘数据隐含规律，结合物理约束修正模型偏差；
2. 计算-通信-能源等多约束并存：深度神经网络单次推理需大量浮点运算，而航天器存在功率约束，地火通信22分钟延迟等问题，要求控制系统发展轻量化智能决策模块，在有限约束下实现现场推理；
3. 安全验证的维度爆炸难题：中等复杂度航天器的制导导航与控制系统核心状态空间维度可达20~50维，高度复杂系统可超100维，智能控制器的内部状态与参数进一步放大维度；传统形式化验证方法面临状态空间维度灾难，神经网络控制器的灰箱/黑箱特性导致安全性验证困难；
4. 学习与训练视角的知识升级：航天控制的知识经历从“点知识”（案例、专家经验）到“线知识”（在线感知动态知识）再到“体知识”（多层级多线程动态知识）的升级过程，知识升级策略与完备性缺乏理论支持，成为控制策略在线演进的关键制约。
4.2 发展机遇
面对挑战，人工智能技术为航天控制提供了新的解决方案：通过数据驱动与学习能力应对模型与环境不确定性，实现系统自适应学习与能力进化；通过轻量化算法与硬件优化突破多约束限制；通过虚实融合仿真与形式化验证技术缓解维度爆炸难题；通过混合专家架构等技术支撑知识增量泛化，推动航天控制向“感知-认知-决策-行动”闭环融合的认知控制理论演进。
5 航天控制技术发展的设计理念与科技要素
5.1 设计理念演进（四代递进）
随着任务需求升级与科技进步，航天控制设计理念经历四代范式跃迁：
1. 强适应抗干扰飞行设计理念：以“不变应万变”为核心，通过固定构型+鲁棒控制，依托模态试验参数余量、风干扰预装订补偿、弹道规划设计包络等手段，包容结构与环境不确定性；典型实践包括算法变结构控制、风洞-飞行相关性修正、惯性/天文组合导航，是航天初创时期的核心设计理念；
2. 高效高可靠变构飞行设计理念：以“己变克万变”为核心，适配“跨大空域、宽速域、可重复飞行”任务需求，通过有限变形+自适应控制，融合实时环境感知、在线自主决策技术，实现全程最优气动与能耗；典型实践包括机电机构/形状记忆合金驱动、数实结合协同控制、总体-动力-气动-控制协同优化，体现刚性与柔性的辩证统一；
3. 主动调控塑造飞行环境设计理念：以“谋外变胜万变”为核心，通过局部环境管理+流动控制，主动调控热流/压力/摩阻，降低材料性能需求与制造成本，提升飞行航程与可重复使用性；典型探索包括等离子体流动控制、微射流阵列边界层转捩延迟、相变材料热防护主动调节，体现预测与适应的平衡；
4. 先验构造-在线创造的生成式设计理念：以“集万变穷万变”为核心，依托智能生成+自主进化，融合智能传感、计算与综合技术，实现“知己、知态、知势”的多维认知，支撑跨任意流域的自主规划飞行；前瞻应用包括量子神经网络、自演进数字孪生、仿生材料系统，开启认知飞行新篇章。
5.2 科技要素融汇支撑
新兴科技要素从基础层突破、技术融合层发力、应用层落地，支撑航天控制技术智能演进，主要包括五大要素：
1. 信息技术要素：核心是解决信息感知的质量、表征能力、安全性、充分性与完备性问题，需构建跨越天地的信息拓扑，实现群体特性的工程可行与机理可信，为航天控制提供高质量、全覆盖的信息支撑；
2. 数据和模型技术要素：生成式AI（如DeepSeek、Manus）推动模型构建低门槛化，但当前技术多基于相关性而非因果关系，需聚焦动态演化模型预训练、跨载体迁移应用、体系维度推理演化等方向，提升“深度”和“增量”新知识创造能力；同时需加强数据与模型的生命周期治理，解决隐性歧视等问题；
3. 虚拟现实技术要素：Sora等生成式AI丰富控制设计输入，虚实融合使对象模型多元化表达更精细，多物理场耦合模拟加速控制算法开发与验证；面临的挑战包括多模态数据融合的实时性、虚拟对象的不确定性、硬件轻量化与低功耗设计、数据交互标准与网络防护机制标准化；
4. 计算技术要素：高性能计算是突破传统控制极限的基础，未来将采用边缘-云协同架构（如太空云脑），实时任务部署于边缘设备，非实时计算交由云端；需通过软硬件异构集成、任务划分与负载均衡、安全机制嵌入等技术，平衡实时性与计算效率；量子计算（如谷歌Willow芯片）、神经形态计算等为未来发展方向；
5. 迭代训练应用要素：“智力即服务”模式兴起，大模型通过深度学习与注意力机制实现逻辑推理，MoE架构优化训练与推理效率；需解决训练快速性、结果可信度、闭环系统稳定性等问题，通过“单装训练精己、体系训练强群”，实现个体与群体控制能力的协同提升。
6 关键技术归纳
1. 思维控制器与进化式控制技术：核心是模拟高级生物认知活动，实现非结构化建模与自主进化，支撑“边飞边学”“终身学习”，已在运载火箭故障辨识与控制重构中得到工程验证；
2. 数据-模型混合驱动技术：融合物理机理与深度学习，挖掘数据隐含规律并修正模型偏差，应对复杂环境与模型不确定性，适配深空探测等未知场景；
3. 轻量化智能决策技术：针对计算-通信-能源约束，优化算法与硬件设计，实现有限资源下的现场推理，满足航天器实时控制需求；
4. 虚实融合仿真验证技术：依托VR/数字孪生，构建高保真虚拟场景，加速控制算法开发与验证，缓解安全验证维度爆炸难题；
5. 多要素协同融合技术：整合信息技术、数据模型、计算、训练等要素，实现“感知-认知-决策-行动”闭环，支撑设计理念向生成式演进。
7 结论
人工智能与航天控制的深度融合催生“会学习、能训练”的控制系统，为航天任务的自主决策与精准控制提供了新机遇。本文通过回顾航天控制技术发展历程与智能控制实践，剖析四大核心挑战，从设计理念演进与科技要素融汇两个维度，构建了航天控制技术智能演进的完整框架。
“思维控制器”融合生物智能与技术逻辑，是航天控制技术的发展方向。未来研究应聚焦敏捷演进的控制系统架构，探索“环境认知-策略生成-形态进化”的智能融合机制；推动数据-模型混合驱动模式应用，攻克智能算法可靠性与可解释性难题；加快控制能力摸边探底、效能样式演进、工程研制提速与技术内涵升华，推动航天控制技术在深空探测、航班化航天运输等复杂任务中实现工程突破。
新兴科技要素是航天控制技术发展的助燃剂，需通过应用基础研究与工程成熟度提升，实现智能技术与航天控制的深度融合，助力航天事业高质量发展。
参考文献：智能演进的航天控制技术发展思考，包为民等，中国科学：技术科学
