首次应用!“悟空AI”助力神二十航天员乘组圆满完成第三次出舱活动

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首次应用!“悟空AI”助力神二十航天员乘组圆满完成第三次出舱活动
6898点击    2025-08-18 18:38

据新华社报道, 15 日晚间,神舟二十号航天员乘组圆满完成了第三次出舱活动。其间,一个名叫“悟空 AI”的大模型发挥了重要的辅助支撑作用,为航天员在轨工作提供了智能化、专业化支持。


首次应用!“悟空AI”助力神二十航天员乘组圆满完成第三次出舱活动


出舱活动节点回顾ACTIVITY


北京时间2025年8月15日16时许,航天员陈冬打开问天气闸舱舱门并出舱,这是航天员陈冬的第6次出舱活动,他也成为了目前在舱外执行任务次数最多的中国航天员。


身着蓝色饰带舱外服的01航天员陈冬登上机械臂末端的自动脚限位器,03航天员王杰在舱内向陈冬传递设备。


随后机械臂开始运动,陈冬使用照相机和热成像仪对空间站外部进行巡检


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16时50分许,航天员王杰出舱,与陈冬协同作业。这是王杰的首次出舱,他也成为第二位舱外活动的航天飞行工程师。期间,航天员陈中瑞在天和核心舱内进行支持


22时47分,在完成空间站空间碎片防护装置及舱外辅助设施安装、舱外设备设施巡检等任务后。航天员陈冬、王杰安全返回天和核心舱,出舱活动取得圆满成功。


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AI加持 助力加倍

ARTIFICIAL INTELLIGENCE


在上月前的 7 月 15 日,天舟九号货运飞船成功发射,在为航天员送上新一代飞天舱外服、新鲜水果的同时,还送来了基于国内开源模型开发的“悟空 AI”大模型。


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据了解,“悟空 AI”大模型结合载人航天飞行任务需求,采用预训练与指令微调技术,构建了专业领域大语言模型以航天飞行知识规范为核心的 RAG 知识库


根据中国航天员科研训练中心邹鹏飞介绍,该系统可以为航天员在轨复杂操作、故障处置等提供快速、有效的信息支持,助力航天员更高效开展工作,丰富在轨心理保障手段,提升天地协同的效率。


该大模型在轨一个月来运行状态稳定,神舟二十号航天员乘组反馈使用效果良好,标志着我国空间站在轨智能化应用取得重要进展。


神舟二十号航天员乘组第三次出舱前,指令长陈冬、航天员王杰向“悟空 AI”问询出舱前一天的工作安排,大模型很快给出相关链接,引导他们照此步骤开展工作。王杰表示:“内容很全面。”


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这是我国空间站首次应用验证大模型技术。邹鹏飞介绍,“悟空 AI”具有三个显著特点:一是构建了天地协同的智能问答支持系统;二是开发了场景化的数据处理、调优技术以及定制化检索策略,确保响应快速、支持正确;三是具备高效的系统重构能力,后续可拓展增加任务规划、数据分析、智能预测等功能。


“悟空AI”这一命名深植中华文化沃土,体现了中国传统文化与当代科技创新的智慧结晶。作为《西游记》中智慧与勇气的化身,孙悟空的形象与航天工作者勇于攻坚克难的精神高度契合。“悟空AI”寓意用科技智慧赋能航天事业,助力航天员探索太空奥秘。


文章来自于微信公众号“太空梦想”。


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1
知识库

【开源免费】FASTGPT是基于LLM的知识库开源项目,提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。整体功能和“Dify”“RAGFlow”项目类似。很多接入微信,飞书的AI项目都基于该项目二次开发。

项目地址:https://github.com/labring/FastGPT

2
RAG

【开源免费】graphrag是微软推出的RAG项目,与传统的通过 RAG 方法使用向量相似性作为搜索技术不同,GraphRAG是使用知识图谱在推理复杂信息时大幅提高问答性能。

项目地址:https://github.com/microsoft/graphrag

【开源免费】Dify是最早一批实现RAG,Agent,模型管理等一站式AI开发的工具平台,并且项目方一直持续维护。其中在任务编排方面相对领先对手,可以帮助研发实现像字节扣子那样的功能。

项目地址:https://github.com/langgenius/dify


【开源免费】RAGFlow是和Dify类似的开源项目,该项目在大文件解析方面做的更出色,拓展编排方面相对弱一些。

项目地址:https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main


【开源免费】phidata是一个可以实现将数据转化成向量存储,并通过AI实现RAG功能的项目

项目地址:https://github.com/phidatahq/phidata


【开源免费】TaskingAI 是一个提供RAG,Agent,大模型管理等AI项目开发的工具平台,比LangChain更强大的中间件AI平台工具。

项目地址:https://github.com/TaskingAI/TaskingAI

3
微调

【开源免费】XTuner 是一个高效、灵活、全能的轻量化大模型微调工具库。它帮助开发者提供一个简单易用的平台,可以对大语言模型(LLM)和多模态图文模型(VLM)进行预训练和轻量级微调。XTuner 支持多种微调算法,如 QLoRA、LoRA 和全量参数微调。

项目地址:https://github.com/InternLM/xtuner