中秋月圆，星河传情。近日，哈尔滨工业大学计算学部社会计算与交互机器人研究中心冯骁骋教授团队自研的共同打造的在轨卫星数字人智能体，成功搭载8104星完成在轨稳定运行，并实现基于自然语言的交互的中秋解意。此次在轨可视化交互成果，以卫星舱内虚拟航天员数字人为呈现载体，让大模型航天在轨应用走出技术壁垒，以鲜活、亲切、直观的形式走进大众视野，开启了卫星智能交互的全新范式。
此次太空中秋问候的背后，是一套完全自主研发、深度适配航天极端场景的在轨智能体体系框架。该框架打通航天端侧专属大模型、卫星真实在轨运行数据与数字人交互链路，成功突破太空低算力、低功耗、强干扰环境下的复杂多模态交互技术难题。团队创新性将航天领域专属大模型与卫星全维度运行数据深度融合，让单一在轨智能体集成专业知识问答、卫星状态智能解读、在轨故障辅助诊断、自然语言交互等关键能力，大幅提升卫星在轨自主感知、决策与交互智能化水平。
关键技术一：“风筝”系列大模型筑牢航天智能底座
航天领域专属大模型是在轨数字人智能体的能力基础与交互支撑。冯骁骋教授团队深耕航天垂直大模型研发，于2024年推出国内首批中文航天领域大模型“风筝1.0”。该模型依托23万条高质量航天专业数据完成多阶段专项后训练，具备扎实的航天领域知识储备和精准的用户指令理解能力，航天知识问答准确率稳居行业领先水平。
2025年，团队迭代发布“风筝2.0”模型，突破单一语言壁垒，融合数十万条高质量英文航天数据，同时覆盖卫星姿态轨道控制、星载计算机、通信、推进系统、电源、机械结构等8大类20余小类核心构件的1万余条专业数据，实现跨语言航天知识泛化能力升级，问答精准度、场景适配度、细粒度内容覆盖能力实现全方位跃升。
此次升空的在轨数字人智能体，搭载全新风筝3.0端侧专用模型，可在太空低算力、极端工况下精准解析航天专业术语、研判卫星在轨运行数据，为星地通信提供自然语言智能交互新途径。
关键技术二：大模型协同驱动的卫星在轨智能故障诊断
卫星在轨故障诊断是保障航天任务安全、提升卫星在轨寿命的核心关键，也是航天智能技术的重难点问题。针对传统卫星故障排查效率低、智能化不足、依赖人工经验的痛点，团队创新构建确定性异常检测与大模型协同分析的全新技术体系，搭建起“遥测解析—异常事实提取—故障知识检索—智能辅助诊断”的全流程处置链路。
该技术体系可通过前端协议自动解析卫星遥测数据，结合阈值判定、状态匹配、冗余一致性校验等多重规则精准捕捉异常点位，完整留存故障触发位置、实测数据、帧号等核心溯源信息。依托航天大模型的专业知识能力，系统可结合异常点位、所属分系统、在轨运行工况，智能检索匹配故障预案与历史处置案例，自主研判故障成因、梳理佐证依据、输出标准化处置建议。同时，针对复杂疑难故障，创新引入迭代式检索增强机制，通过动态补充查询条件、精准筛选适配知识，提升诊断精度；面对证据不足、信息冲突的特殊场景，可主动提示人工复核，形成“智能研判+人工兜底”的双重保障模式，大幅提升在轨故障处置的安全性与高效性，实现可信交互。
展望未来：打造可自主进化的航天在轨智能体
目前，团队自研的卫星数字人智能体已实现稳定在轨应用，标志着我国航天端侧大模型与在轨智能交互技术迈入新台阶。面向未来航天智能化发展需求，团队将聚焦航天智能体自主进化核心方向持续攻关，构建“在轨数据积累—任务反馈分析—知识模型迭代—地面仿真验证—在轨受控部署”的闭环持续优化机制。
研发团队
顾问：秦兵、刘挺
负责人：冯骁骋
风筝模型：赵帅博、张慧怡
故障诊断：朱浩铭、马伟涛
数字人交互：周星宇、佟梓赫、杨亦乔、杨振华、陈睿涵、钟蔚弘、李启明
特别鸣谢哈尔滨工业大学航天学院韦明川老师团队给予的大力支持！