一、部门战略定位
1. 负责制定公司未来5至10年的航天飞行器技术演进路线图。紧密跟踪全球航空航天领域的前沿动态，确立公司在下一代卫星平台及空间系统方面的技术竞争优势。
2. 主导建立适应“软件定义卫星”与“智能航天器”特征的敏捷研发体系。推动研发模式从传统的文档驱动向模型驱动和代码驱动转型，构建开放、模块化、可重构的下一代航天器系统架构标准。
二、 部门研发方向
1. 星载高性能计算平台
研发基于高性能SoC与异构计算的星载综合电子系统，推动卫星平台从“分布式架构”向“集中式架构”演进。实现多源异构数据的星内高速传输，机械、电信、软件接口的统一，同时保证计算平台的高可靠。
针对空间边缘计算需求，设计搭载GPU/NPU等加速器的星载高性能计算单元，为星上自主任务规划、AI模型推理、实时图像处理及复杂科学计算提供算力底座。
2. 新一代通用星载软件平台
构建标准化统一星载软件平台，实现应用软件与底层硬件的解耦，支持更丰富的软件生态。基于容器化或虚拟化的星上资源隔离与调度技术，开发支持多任务并发、功能动态加载的软件架构，实现星载软件平台的网络化、服务化。针对大规模星座的应用场景，为顶层智能决策提供基础软件底座。
针对新一代敏捷成像卫星及大型柔性航天器，研发适应大范围机动、快速稳定及帆板柔性振动抑制的先进控制算法。探索基于非线性控制、自适应控制及深度学习姿态控制的新型控制律。
3. AI与空间场景融合
研发面向深空探测及应急响应的星上自主管理系统。利用强化学习与知识图谱技术，赋予航天器在通信受限环境下的自主故障诊断、自主任务规划及应急处置能力（自主切换冗余单机，并重构控制模型如飞轮失效重构、星敏自主标定等），实现从“地面遥控”到“星上自治”的跨越。
开发基于深度学习的星上数据实时处理算法，实现对遥感图像的在轨目标识别、云判识及变化检测，大幅降低下行数据带宽压力，提升信息获取的时效性。
探索多星协同与蜂群智能技术，研发去中心化的星间协同控制算法，实现卫星集群在编队保持、协同观测及星间任务分配上的自主配合。
研究融合AI技术的制导、导航与控制算法，提升航天器在复杂非结构化环境下的环境感知与轨迹规划能力。
4. AI赋能研发与智能制造
构建航天垂直领域大语言模型与行业知识检索增强生成（RAG）知识库，深度赋能整星方案设计与参数优化。
融合机器视觉与工业物联网技术，实现生产过程中的缺陷自动识别、装配工艺合规性实时检测及制造数据深度分析。建立整星数字孪生体，实现产品质量的智能化追溯与预测性管理。
研发基于大模型的卫星研制智能辅助生成平台，支持星载软件的自动生成、构建以及在环测试。自动生成符合航天标准的接口控制文件、测试报告及研制文档，大幅降低人工编写成本，提升卫星研制效率。
研发基于历史遥测数据与试验数据的智能故障预测与健康管理工具，实现卫星研制阶段的质量风险智能预警与测试异常精准诊断。构建地面测试智能分析系统，自动识别测试过程中的异常情况，实现问题快速定位，提升卫星研制质量与可靠性。