C114讯 6月27日消息（岳明）2025数字低空大会今日在苏州举行，大会将聚焦低空信息基础设施的规划、5G-A/6G技术的融合应用、空地智联的创新突破，以及低空经济的安全与发展等核心议题，汇聚顶尖科研专家、电信领域专家和产业领袖，力图搭建一个开放、协同、创新的学术交流平台，共同绘制数字低空的发展蓝图。
北航宇航学院研究员、北航无人机专委会秘书长齐旭光应邀作了题为“智能无人装备大模型技术及应用”的主题报告。齐旭光指出，以互联网以主要语料来源的通用大模型能力虽然很强，但面临泛化能力不足等诸多问题，智能无人装备需要新模型、新方法、新应用。
齐旭光表示，大模型本身是规模化数据、算力和算法结合的产物，标志着人工智能迈向一个强智能阶段。最近几年，以ChatGPT、DeepSeek等为代表的多模态大模型快速迭代，在很多应用场景得到了广泛应用。
“但大模型不是万能的，有幻觉、遗忘、不可解释性等先天缺陷，导致推理能力和响应效率存在先天矛盾。”齐旭光指出，“ChatGPT、DeepSeek等大模型更像是‘文科生’，生成式AI在垂直领域面临知识不足、理解不足、接口不足的问题。”
齐旭光表示，在低空经济领域，在航天器轨道设计、智能无人装备控制等领域的公开数据较少，通用大模型在相关垂直领域的泛化能力不足。因此，大模型需要经过模型微调、知识蒸馏等特定下游任务优化过程后，才能在特定领域展现出对较强的问题解决能力。
针对通用大模型在航天器集群弹轨道决策规划领域知识深度不足的问题，北京航空航天大学利用高质量航天器集群决策规划领域核心数据，通过人类反馈强化学习的方法建立基于人类反馈的奖励模型，以近端策略优化的方法调整现有国产通用大模型的参数，建立具有弹轨道深度决策能力的垂直领域大模型。“模型采用类多脑区模型架构，由中枢脑区（强推理能力大模型）和专业脑区（高响应速率大模型）组成，提供高并发任务处理能力，快速响应中枢大脑指令；同时，采用自组织协同体系架构，模型具备自进化能力，支持多模态卫星其他装备垂直领域大模型构建。”
目前，相关解决方案已经在航天器弹轨道规划决策大模型、集群卫星任务规划指令生成大模型、智能无人机边缘方案等场景得到应用。以无人机应用为例，无人机装备平台亟需小规模、强泛化能力的态势感知与任务决策规划大模型，北航团队推出了强专业适应能力的极致轻量化模型，“最小的已经做到了0.1-1.5B”，突破无人装备边缘应用的决策边界。
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