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逐夢深空 商業航天正起飛

2024-12-23 10:52
來源:新華網

新華社北京12月19日電(記者張忠霞 孫晶 吳慧珺)美國“星艦”成功上演“筷子夾火箭”、“北極星黎明”任務機組成員完成全球首次商業太空行走,中國海南商業航天發射場建成并首發成功……2024年,全球商業航天的進步可圈可點。

業內專家在接受新華社記者采訪時表示,商業航天在市場化機制、創新效率和成本控制方面表現突出,與人工智能(AI)技術的融合更加速了創新步伐,正成為經濟增長的新引擎。

新一代發射載具成核心競爭力

2024年被認為是商業航天發展的關鍵一年。新一代發射載具正成為未來的核心競爭力。多個新一代發射載具計劃的推進將奠定未來航天探索的格局。

美國太空探索技術公司(SpaceX)在新一代載具上的迅猛進展使其成為2024年全球商業航天領域的“流量王”。它的重型運載火箭“星艦”預計能將超過100噸載荷送入近地軌道,運力遠強于其現有的“獵鷹9”和“獵鷹重型”運載火箭。今年以來該公司已完成4次“星艦”試飛,常規的“獵鷹9”及“獵鷹重型”火箭發射也有100多次。

這張2023年4月11日公布的圖片顯示,美國太空探索技術公司的新一代重型運載火箭“星艦”在位于得克薩斯州的一處發射基地等待升空。新華社發(美國太空探索技術公司供圖)

從時間線可以看出,“星艦”試飛間隔越來越短,技術進步越來越明顯。今年10月試飛時,其火箭助推器在降落時由發射塔上被稱作“筷子”的機械臂“夾住”,首次實現在半空中捕獲回收。

除追求大運力外,商業航天更加重視運載火箭的回收與復用。這有助于大幅降低發射成本、提高發射效率,對未來發展具有重要意義。與SpaceX相比,日本新一代主力運載火箭H3、美國藍色起源公司的“新格倫”重型運載火箭等競爭對手進展相對緩慢,面臨技術和時間表上的挑戰。

發射載具、發射場地和載荷是航天發射活動的“三大件”。在中國,商業航天發射場2024年也實現了零的突破。2024年11月底,中國海南商業航天發射場建成并成功首發,填補了中國沒有商業航天發射場的空白,完成了星箭制造、商業發射場測試發射、衛星數據應用服務的商業航天全產業鏈閉環。

銀河航天董事長徐鳴表示,抓住“太空新基建”的時代機遇,關鍵在于低發射成本的可回收運載火箭、大規模能源系統、大規模衛星相控陣通信系統等“大國重器”級別的創新。

“國家隊+企業”模式迸發新活力

商業航天在創新效率、成本優勢、產業拉動等方面具有顯著優勢,成為各航天強國競爭的重要戰場。

美國私營企業“直覺機器”公司研發的月球著陸器“奧德修斯”美國東部時間2024年2月22日在月球著陸。這是時隔50多年后美國航天器首次登月。新華社發(“直覺機器”公司供圖)

在美國,自2011年航天飛機退役之后,美國航天局一直在“多路發力”,試圖借助多家私營企業助推其航天計劃。以探月為例,美航天局的“月球商業運載服務計劃”旨在利用商業航天力量在月球探索中有所突破。這一方面是由于政府預算有限,需力邀報價更低的私營企業入局;另一方面也是因為企業研發進展更快、效率更高,有助于在月球探索中與“國家隊”相輔相成。

在中國,根據《中國航天科技活動藍皮書(2023年)》數據,2023年中國共完成26次商業性發射(含載荷“拼車”),占全年發射的39%。2024年,商業航天作為“新增長引擎”寫入中國政府工作報告,進入新一輪高速發展期。

九州云箭董事長季鳳來接受新華社記者采訪時說,“國家隊+企業”的模式將成為航天領域快速發展的重要推動力。兩者協同發展不僅能夠加速航天技術迭代升級,還能推動航天應用場景的多元化和商業化落地。

“還要注意的是,商業航天的發展仍需面對技術門檻高、資金投入大、國際競爭激烈等挑戰,國家政策的引導和支持對于構建健康有序的產業生態至關重要。”他說。

AI成航天領域最強“催化劑”

全球范圍內,AI正為企業和社會帶來前所未有的變革。航天領域也不例外,AI及其他前沿技術正與航天產業深度融合,不斷催生新的技術進步和應用場景。

美國洛克希德-馬丁公司12月在一份公報中列出2025年空間技術十大趨勢,人工智能/機器學習位列榜首。公報說,人工智能/機器學習正在被集成到空間探索中,無論是在軌還是在地,都可提升態勢感知、提高決策速度,使自主操作成為可能。目前洛克希德-馬丁公司有80多個使用人工智能/機器學習的空間項目或計劃。

AI在機器學習以及處理衛星數據方面也有顯著優勢。美國谷歌旗下“深層思維”等公司正競相開發先進的天氣預報AI模型。隨著深空探測技術快速發展,月球等星球的探測數據井噴式增長。中國科學院與阿里云今年8月底聯合發布國際首個“月球科學多模態專業大模型”,這將大大加速海量數據的處理,幫助科研工作者挖掘出新的發現。

銀河航天首席技術官朱正賢接受新華社記者采訪時介紹,當前中國商業航天公司正向無人化、智能化測運控系統方向探索。以銀河航天為例,他們正在加速實現通信、遙感等不同類型載荷衛星的自動任務編排,并探索運用深度學習、大語言模型、大數據等技術搭建衛星運行管理系統。未來,這個強大系統將有望成為一個可對衛星進行24小時不間斷管理的人工智能“風箏線”。

責任編輯:王亞冉

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