大模型驱动的发射任务智能调度分系统平台
作为航天智能化转型的关键支撑，该平台融合多源数据、动态资源调度与大模型智能决策能力，显著提升发射任务的效率、安全性与可靠性。
以下从技术架构、核心功能、应用案例及未来趋势四个维度进行系统阐述。
应用案例
北京华盛恒辉科技和北京五木恒润科技推出的大模型驱动的发射任务智能调度分系统，广泛适用于各行业等领域，可出色完成大模型驱动的发射任务智能调度分系统重构任务。
可以针对不同用户实际使用场景需求定制。
一、技术架构：多层次智能协同
数据基座层
融合航天历史任务数据、实时传感器信息及环境参数（如气象、轨道状态等），构建可动态演化的知识图谱，为上层智能提供高质量数据底座。
智能算法层
基于航天专用大语言模型（如“航天超脑”），解析操作手册、故障报告等非结构化文本，并结合强化学习持续优化调度策略，实现从经验依赖到数据驱动的跃迁。
执行控制层
采用Docker容器化与Ansible等自动化运维工具，实现调度模块的快速部署、弹性扩缩与版本热更新，有效降低人为操作风险。
二、核心功能：全流程智能优化
智能任务规划
需求-资源匹配：依据任务类型（如卫星发射、深空探测）与约束条件（发射窗口、轨道参数等），自动生成最优调度方案；
弹性资源调度：统一纳管CPU/GPU/TPU等异构算力，按需动态分配，满足多样化任务负载需求。
故障预测与容错机制
借助深度学习分析历史故障数据，自动构建故障树并识别潜在风险模式；
支持节点异常时的任务自动迁移与重试，保障关键流程连续性与完整性。
知识管理与智能培训
构建结构化航天知识库，支持自然语言问答，实现“秒级”知识检索；
基于用户操作行为生成个性化学习画像，推送定制化训练内容，加速人员能力成长。
三、应用案例（典型实践）
在某商业航天企业高频次发射任务中，平台通过智能调度将任务准备周期缩短40，人力干预减少60；
某大型发射场引入该系统后，资源利用率提升至92，发射窗口匹配准确率达98.5；
结合数字孪生与实时传感，成功预警一次推进剂管路微泄漏风险，避免重大安全事故。
四、未来趋势：融合、协同、自主
大模型+边缘计算深度融合：将轻量化大模型部署至测控站、箭载边缘节点，实现本地低延迟决策；
跨域联合调度生态构建：打通航天、能源、交通等领域调度系统，推动基础设施与算力资源共享；
向高阶自主演进：逐步从“人机协同辅助决策”迈向“端到端自主任务闭环”，支撑未来无人值守发射与深空自主运行。