第314章 赋系统以“智能”（2/2）

将尚在襁褓中的人工智能技术，应用于国家最高安全等级的空间核系统，听起来近乎天方夜谭。

小组里计算机背景的成员兴奋不已，觉得找到了用武之地；

而反应堆工程背景的成员则疑虑重重，担心这种“不可靠”的软件会引入新的风险。

“我知道这很超前，风险很大。”

温卿坦然面对质疑。

“但我们没有更好的选择。未来的空间核系统必然是高度复杂的，其运行环境充满未知，传统的‘基于规则’的硬连线控制或简单逻辑控制。

要么设计得极其复杂臃肿，要么无法应对未预料到的情况。

我们需要一种更加灵活、更加‘聪明’的系统。”

她提出了一个务实的发展路径：

“我们不追求一步到位实现完美的‘强人工智能’。我们分三步走：”

“第一步：建立基础框架与知识原型。

首先，为我们的空间堆概念设计，建立一个详细的功能模型和故障模式库。

然后，基于现有的、相对成熟的数据预处理和特征提取算法，以及基于规则的简单专家系统外壳，开发一个原型健康管理系统（PHMS）。

这个PHMS不追求实时控制，只用于对地面模拟实验数据或高保真仿真数据进行离线分析和故障诊断演练。

目标是验证整个‘感知-认知-决策’框架的可行性，并开始积累我们的‘知识库’。”

“第二步：发展核心算法与验证平台。

集中攻关适用于我们系统的多传感器数据融合算法、更高效的知识表示与推理机制、以及故障预测与寿命预测模型。

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同时，建设一个硬件在环（HIL）仿真测试平台，将PHMS与反应堆关键部件的硬件仿真器或实物连接起来。

在模拟的实时运行环境中，测试和优化其性能与可靠性。”

“第三步：工程化与集成验证。

在前两步基础上，开发满足空间环境要求的工程样机软硬件，并将其集成到未来的地面工程样堆或空间演示验证飞行器上进行最终测试与验证。”

这个循序渐进的计划，既瞄准了未来的智能愿景，又立足于当前的技术现实，逐渐打消了大家的疑虑。

尽管知道这将是一条漫长而艰难的道路，但小组的成员们，尤其是那些年轻人，已经被这个充满挑战和想象力的目标所点燃。

“智能控制与健康管理”专题组随即开始了紧锣密鼓的工作。

他们的第一个任务，也是最基础、最繁重的任务，就是构建空间堆的功能模型和故障模式库。

这需要整个中心的深度参与。

堆芯物理组需要提供不同工况下的中子学参数变化规律；

热工水力组需要描绘冷却剂流量、温度、压力之间的动态关系，以及各种可能的流动不稳定模式；

材料组需要预测关键部件在辐照、腐蚀、热疲劳下的性能退化路径；

结构组需要分析在力学载荷下的响应……所有相关的物理、化学、力学过程，都需要被抽象、建模。

并转化为计算机可以“理解”的知识表示形式，如产生式规则、框架、语义网络等。

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