编者按

在“十五五”规划开局之年，全院上下聚焦“提升新格局、应对新挑战、展现新作为”擘画蓝图、接续奋斗。上海航天官微开设“新格局 新挑战 新作为”栏目，展现各单位在时代新格局下，直面挑战的勇毅探索、践行“五个发展”的实干举措、挺膺担当的鲜活故事。

近日，在集团公司第三期大模型赋能质量管理特战班总结答辩现场，803所“卫星GNC（制导、导航与控制）系统设计报告的多智能体审查”项目勇夺桂冠。项目以新时代质量管理体系为顶层引领，以卫星制导、导航与控制系统正向设计流程为核心，深度融合领域知识库要素，开展设计报告的多智能体协同审查，实现基于流程驱动正向设计模式下的大模型赋能，推动质量管控由“事后举一反三”向“事前主动识别与控制”转变，有效提升研制效率与效益。

产业变革呼唤“智”变

卫星规模化研制的质量新命题

面对高密度发射节奏与复杂系统极高的可靠性要求，传统依赖人工经验、串行评审及事后把关的质量管控模式已难以为继。质量管理的核心命题，正由“符合性检查”向“预见性控制”与“规模化一致性保障”转变。

“在此背景下，AI赋能质量管理绝非单一工具的替代或局部流程的优化，而是研制体系数字化转型的核心引擎，推动质量管控从‘被动合规’向‘主动设计’演进。”卫星领域流程治理小组聂钦博说道。

通过这一转型，隐性的专家经验、分散的规范标准与碎片化的过程记录，被固化为可复用、可追溯、可进化的数字资产。借助“流程即引擎、数据即资产、AI即能力”的体系化重构，有效破解了复杂系统工程中“知识流失快、协同成本高、质量风险滞后”等领域共性难题。

质效双升

构建基于知识的敏捷正向设计

卫星制导、导航与控制系统多智能体审查系统依托“知识驱动+智能协作”的双引擎架构，以高质量知识库为坚实数据底座，实现了多智能体间的高效分工与深度协同。

“系统采用自研模型与商用模型协同驱动。”卫星部沈怡颹介绍。集团公司自研“天玄”大模型深度适配航天工程领域，专注于专业知识解析与规范逻辑推理；成熟商用大模型则凭借卓越的长文本处理能力，提供强大的语义理解支撑。各智能体在统一协议下并行运作，并支持领域专家适时介入，从而确保评审结果的精准性与全面性。

应用测试数据显示，该智能系统在设计文档审查中实现了100%的需求覆盖率与规范适配度，避免了传统评审中常见的“漏审”盲区，确保设计输出对需求响应无遗漏，且文档格式严格符合标准体系要求。在核心的“设计规则判定”环节，智能体正确率达95%，有力证明了通过融合领域规则与大模型推理，系统能够精准识别设计中的逻辑漏洞与规范差。

在效率提升方面，传统方式完成全套设计报告的详细审查平均耗时约1个工作日，而AI辅助下的审查时间已压缩至30分钟以内，不仅大幅提升效率，还使设计师能够即时获取反馈，加速迭代优化进程。

全链条智能生态

从“审查工具”进化为“伴随式大脑”

本次AI赋能质量管理创新，是803所顺应航天产业数字化与智能化转型时代浪潮的一次实践。“我们将持续优化领域知识库与大模型的协同机制，提升知识检索与生成的精准度，并将AI技术深度嵌入研制流程，积极推动研制流程、审查方法、评估指标的规范化与标准化。”卫星部林荣峰介绍。

面向未来，卫星领域将构建起贯通上下游的生态闭环：向上衔接需求模型的自动拆解与指标映射，向下贯通试验用例的智能生成与故障预测，并逐步覆盖单机产品化设计、总体协同优化及在轨健康评估等核心环节。“在这一模式下，AI将超越孤立审查工具的局限，进化为嵌入各研制阶段的‘伴随式大脑’。”林荣峰表示。以结构化数据为纽带，以流程驱动为引擎，打通从“需求分解、方案设计、研制生产”到“试验验证、在轨服务”的全链条数据流，推动研制模式由“经验驱动”向“数据与知识双轮驱动”跃迁，助力研制体系向标准化、模块化、智能化全面升级。