近期，国家八部门联合印发《"人工智能+制造"专项行动实施意见》，为高端制造业注入强劲动能。在这一浪潮下，商业航天作为尖端科技与宏大梦想的集合体，正成为"AI+制造"的最佳试验场。
面对极高的产品复杂度和迫切的降本增效需求，国内某一领先的商业航天企业选择携手和鲸，引入 ModelWhale 平台构建一体化 AI 中台，以火箭"心脏"------发动机研发为突破口，成功跑通了"AI+制造"的落地路径，实现了研发效率的颠覆性跨越。
图源丨豆包AI生成
核心挑战
发动机研制中，
被"数据沼泽"拖慢的创新脚步
火箭发动机，被喻为火箭的"心脏"，其研发是航天领域技术最密集、挑战最严峻的环节。一台高性能发动机的诞生，涉及多学科深度耦合、海量试验验证与极端可靠性要求，其研制成本与周期往往占据整个火箭项目的重大比重。因此，实现发动机研发的高效率、高质量与高经济性，是整个行业追求规模化、商业化运营必须跨越的核心门槛。
发动机的研制是一个"试验驱动"的过程。每一次地面热试车（点火测试），都会产生来自数千个测点、多专业系统的海量数据。对这些数据进行快速、精准的分析与判读，是评估性能、定位问题、指导下一轮设计的关键决策依据。
在引入数字化平台前，该企业的数据分析流程面临行业普遍存在的三大痛点：
1
流程割裂，周期漫长：
数据经由物理介质传递，工程师需在MATLAB、Origin、Excel等多种本地软件间手动切换，进行处理、分析与绘图，最终将结果人工汇编至报告。
2
协同困难，知识孤岛：
分析过程、代码与中间结果分散于个人电脑，版本管理缺失。历史分析难以追溯，问题复现与归因困难，团队经验无法有效共享与沉淀。
3
价值错位，创新受阻：
资深工程师本应是解决复杂物理问题的"大脑"，却不得不将大量精力耗费在数据格式转换、Excel 制图与报告"美化"等低价值重复劳动上。
"我们亟需把工程师从'Ctrl+C/V'中解放出来，让他们回归思考与创新。"------这一来自研发一线的呼声，道出了转型的核心诉求。
传统研发模式中，基于手工、离线工具链的试验数据分析流程，已成为制约迭代速度的主要瓶颈。
破局方案
从"数据孤岛"
到"全程贯通"的效能革命
为系统性破解上述难题，该企业基于和鲸ModelWhale数据科学协同平台，打造了一体化 AI 中台，从三个层面实现了工作流的重构与升级。
一 全流程线上打通，实现分析效率的指数级提升
平台构建了从数据到报告的端到端线上闭环：
**1.数据统一纳管与便捷取用：**试验数据经规范化处理后接入平台，形成可在线搜索、预览与调用的数据资产，消除了手动拷贝与分发的耗时环节。
**2.云端分析环境开箱即用：**平台提供的容器化Jupyter Notebook环境，已预置各专业所需的分析工具库。工程师在浏览器中即可获得一致、可靠的分析环境，告别本地配置冲突。
**3.交互式分析到标准报告的一键转化：**分析完成后，Notebook可一键转换为结构清晰、图文并茂的标准化报告文档，直接用于评审与归档。
成效： 这一模式将"从数据到决策"的端到端时间，从以"天"为单位缩短至以"小时"为单位 ，工程师不再需要等待数据拷贝，"数据在云端等人，而不是人等数据"，极大地加速了研发迭代循环。
二 实现全过程可追溯，奠定高可信度研发的基石
平台以"项目"为核心管理单元，自动关联并版本化每次分析所涉及的数据、代码、环境与结果。
**1.完整复现能力：**任何历史分析任务均可被分钟级重新拉起并复现，确保了分析结果的可审计、可验证，极大便利了问题回溯与质量审查。
**2.知识关联网络：**平台支持跨项目、跨报告的图表与结论直接引用与溯源，使零散的分析成果编织成动态生长的知识图谱，强化了团队协作与知识传承。
成效： 通过建立高度透明、可追溯的协同分析模式，企业在短时间内高效完成了对上百台次发动机的密集测试与深度评估，数据复盘与问题定位效率提升数十倍。
三 沉淀专家经验，实现从"个人手艺"到"企业资产"的智慧复用
企业与和鲸团队共同推进知识工程化，将资深工程师的隐性经验转化为显性的数字资产：
**1.知识的编码与封装：**平台将资深工程师内化的判读逻辑、核心算法与最佳实践，封装为可配置、可调用的标准化分析模板与函数库。这相当于为企业的分析方法建立了"标准作业程序"（SOP）。
**2.赋能团队，加速成长：**这一转变显著降低了复杂分析任务的门槛。新成员无需从头理解所有底层细节，即可在专家构建的"分析框架"内，通过调整关键参数快速完成高质量工作。这不仅实现了"站在巨人肩膀上"的即时生产力，更构建了可持续积累、迭代的组织学习循环。
成效： 单份标准分析报告的产出时间从平均5小时锐减至5分钟 ，效率提升约60倍。更重要的是，这些模板作为企业核心数字资产，累计调用已数千次，并持续迭代优化。
✦该案例深刻表明，在"AI+制造"的落地实践中，一个强大的数据科学协同平台发挥着"数字基座"的关键作用。它通过流程重构、知识沉淀与协同赋能，将数据真正转化为驱动高速创新的核心生产力。
通过与和鲸携手，企业不仅解决了迫切的效率瓶颈，更构建了一种面向未来的研发文化：标准化、可协作、数据驱动 。这一模式已具备向总体设计仿真、飞行数据复盘、卫星智能制造等更广泛场景拓展的坚实基础。
展望未来，和鲸 ModelWhale将持续助力中国高端制造业，将数据科学能力无缝嵌入研发核心流程，赋能更多团队实现从"传统研制"到"智能研制"的范式跨越，共同推动国家"人工智能+制造"战略蓝图在浩瀚星海中结出硕果。
推荐阅读
与智谱同行，和鲸以《AI通识与"学科+AI"人才培养白皮书》，为AI产业化时代筑牢人才地基
和鲸
和鲸科技，旗下拥有数据科学协同平台 ModelWhale，辐射超过百万数据科学家的AI实践社区及数据科学竞赛平台和鲸科赛。以"Connect People with Data"为使命，帮助数据人才融入业务创新，帮助企业打通数据的价值闭环。
