最近一年，AI技术的发展为各行各业带来了深刻的变革，对于商业航天领域的卫星控制系统研发而言，其启发尤为深远。从控制算法的根本变革，到星载计算能力的跨越式提升，再到整个系统研发与应用模式的转变，AI正在重新定义卫星的"智能"边界。
1. 控制算法的革命：从"精确编程"到"自主学习"
过去一年最大的突破之一，就是AI控制器首次在轨证明了其可靠性。传统的卫星姿态控制依赖于工程师预先编写好的固定算法和地面繁琐的参数调试。而2025年10月，德国维尔茨堡大学团队在全球首次完成了由AI控制的卫星在轨姿态调整实验。（论文地址：https://arxiv.org/html/2512.19576v3）
这个实验的核心启发在于：
深度强化学习的可行性：科研团队采用深度强化学习技术，让神经网络在地面高保真模拟环境中自主学习控制策略，而非遵循预设的固定逻辑。这个在模拟环境中训练好的AI控制器，在真实的太空环境中同样出色地完成了姿态机动任务。
自适应与自校准能力：这种AI控制器最大的优势在于其适应性。它能够根据卫星在轨的实际环境变化（如部件老化、转动惯量改变等）自动调整控制策略，从而摆脱了传统方法中耗时费力的人工校准过程。
深空探测的必然选择：这一成功为未来深空探测任务铺平了道路。在通信延迟严重的行星际任务中，航天器必须具备完全自主的生存和决策能力，而AI控制系统正是这一能力的核心。
2. 星载计算与感知的跨越：从"数据中继站"到"太空智能节点"
AI的爆发不仅改变了控制算法，更彻底颠覆了卫星作为信息处理平台的定位。过去一年，全球范围内都在将高算力芯片和AI大模型送入太空，实现"天数天算"。
这对卫星控制系统研发的启发是多维度的：
在轨实时决策与响应：通过搭载高性能AI算力（如中科院计算所的100TOPS级星载算力，或美国的星载H100芯片），卫星能够直接处理遥感图像等数据，仅回传有价值的关键信息。这极大缩短了从"感知"到"决策"的链路，对于需要紧急避障或对地应急观测等任务至关重要。
感知系统的智能融合：AI使得卫星可以融合多种感知手段。例如，Sidus Space的LizzieSat-3卫星通过AI平台融合了成像系统与船舶自动识别系统数据，在轨生成高价值的融合情报。对于控制系统而言，这意味着未来的卫星可以利用更丰富的感知数据（如视觉、红外、空间态势）来辅助导航和避碰。
高精度自主导航：AI的加持显著提升了卫星的"眼神"。Sidus Space利用自主GNC软件，成功将卫星的指向精度提升至30角秒（约0.008度）以内，满足了极其严苛的国防和空间任务需求。
3. 系统研发与应用的范式转变：从"单星定制"到"星群智能"
AI正在推动整个航天产业的系统性升级，从地面研发工具到太空资产运营模式都在发生深刻变化。
这对研发人员的启发体现在：
研发模式的工业化：AI模型的部署流程正在被极大地简化。例如，IBM与Ubotica合作，开发了"一键部署"太空AI应用的工具，将AI模型从训练到部署上星的流程从数周缩短到几小时。这意味着未来卫星功能的更新可以像手机App一样快捷，研发人员需要更多地考虑软件定义卫星和算法的持续迭代。
太空交通管理的智能化：随着卫星数量激增，碰撞风险急剧上升。AI正在成为太空交通管理的核心。像中科星图的"星眼"计划，就深度融合了AI预警与自动化避碰技术，通过构建太空感知星座，为在轨卫星提供实时的碰撞预警服务。作为控制系统研发人员，这意味着未来的卫星控制系统需要具备接收这些智能预警并自动执行避碰机动的能力。
计算架构的革新：为了在恶劣的太空环境中实现超强算力，中国科研团队提出了 "一星多卡" 的天基超算架构，计划用国产高能效GPU组成阵列，攻克散热和功耗难题。这启发我们，星载计算机的硬件设计正在从专用、低算力向通用、高算力、模块化的方向演进。
4. 总结
过去一年AI的发展带来的最大启发是：卫星控制系统正在从被动的、基于模型的设计，转向主动的、基于数据的智能体设计。 作为研发人员，我们需要跳出传统GNC的框架，积极拥抱深度强化学习等新型控制理论，深入理解星载AI算力的应用场景，并从系统角度思考如何设计一个能够与环境交互、自我进化、并与整个智能星座协同工作的控制系统。