李宗凌，中国空间技术研究院研究员；北京理工大学校外博士研究生导师；北京航空航天大学未来空天技术学院行业导师；中国高科技产业化研究会会员；航天五院杰出青年基金获得者；航天五院科技委卫星应用专家组成员；北京空间飞行器总体设计部首届，“青年尖峰人才”。长期从事星载智能信息处理、巨型星座操作系统等方面研究，发表SCI/EI论文十余篇，授权专利三十余项。获第二届航天工程大会创意大赛一等奖（1/5）、航天五院技术创新奖等奖励。

本书从空间人工智能及在轨应用技术在深空探测、载人航天、对地观测、通信导航、态势感知等空间典型应用领域出发，围绕发展状况、应用需求、基本原理、工程化现状、瓶颈问题及解决思路、未来挑战及发展方向等方面展开阐述，较为系统全面地介绍了空间人工智能技术在轨应用情况。成书过程中，摒弃传统人工智能书籍偏理论、轻应用的做法，实现应用牵引理论、理论指导应用的融合发展，力争做到深入浅出。 本书围绕空间智能信息处理、空间智能感知与控制、空间智能人机交互、空间智能组网与协同等方面的应用需求，重点介绍人工智能基础、共性、应用等几类关键技术，通过工程应用牵引理论创新的方式，结合具体工程实例，对人工智能技术应用于空间领域做了初步的尝试，并积累了部分经验，具有较强的技术性和可读性，对于有意从事人工智能技术研究及空间智能应用工作的一线科研工作者和工程师来讲，是一部很好的工程理论参考书。 太空是国家未来发展的战略制高点，智能航天时代逐渐拉开帷幕。本书面向天基系统体系化、网络化、智能化的发展需求以及人工智能技术在空间领域应用的广阔前景，通过航天器+人工智能的技术手段，广泛提升空间信息获取、数据传输保障、多域终端协同等航天应用的智能化水平，为构建国家空间信息基座提供参考技术途径。

第一部分 概论
第1章 绪论
1.1 引言
1.2 人工智能发展状况
1.2.1 人工智能简介
1.2.2 人工智能发展时期
1.2.3 人工智能发展趋势
1.3 空间系统智能化需求
1.3.1 空间人工智能概念
1.3.2 空间人工智能需求
1.3.3 空间人工智能发展机遇
第二部分 空间人工智能及在轨应用技术发展状况
第2章 空间智能信息处理发展状况
2.1 技术内涵
2.2 空间智能信息处理发展现状
2.2.1 国外发展现状
2.2.2 国内发展现状
2.3 空间智能信息处理关键技术
2.3.1 智能处理算法
2.3.2 算法加速技术
2.3.3 智能计算平台
2.4 未来趋势
第3章 空间智能感知与控制发展状况
3.1 技术内涵
3.2 空间智能感知与控制发展现状
3.2.1 国外发展现状
3.2.2 国内发展现状
3.3 空间智能感知与控制关键技术
3.3.1 空间智能感知
3.3.2 空间智能决策
3.3.3 空间智能操控
3.3.4 自主健康管理
3.4 未来趋势
第4章 空间智能人机交互发展状况
4.1 技术内涵
4.1.1 人机交互
4.1.2 智能人机交互
4.1.3 空间智能人机交互
4.2 空间智能人机交互发展现状
4.2.1 空间智能机器人
4.2.2 空间VR/AR/MR
4.2.3 脑机接口
4.3 空间智能人机交互关键技术
4.3.1 大数据可视化交互技术
4.3.2 基于声场感知交互技术
4.3.3 混合现实实物交互技术
4.3.4 可穿戴交互技术
4.3.5 人机对话交互技术
4.3.6 多模态融合技术
4.4 未来趋势
第5章 空间智能组网及协同发展状况
5.1 技术内涵
5.2 空间智能组网与协同发展现状
5.2.1 国外发展现状
5.2.2 国内发展现状
5.3 空间智能组网与协同关键技术
5.3.1 空间网络架构设计
5.3.2 空间节点路由设计
5.3.3 空间资源管理和协同
5.4 未来趋势
第三部分 空间人工智能及在轨应用技术需求
第6章 对地观测领域需求
6.1 观测效率提升需求
6.2 应急突发事件快速响应需求
6.3 复杂应用需求推动下多星协同需求
6.4 航天遥感信息高效实时分发需求
6.5 用户使用体验提升需求
第7章 深空探测领域需求
7.1 操作费用需求
7.2 任务可靠性需求
7.3 通信网络需求
7.4 实时性需求
7.5 面临的挑战
第8章 载人航天领域需求
8.1 顶层需求
8.2 应用需求
8.3 空间站典型需求
8.4 短期载人深空探测典型需求
8.5 长期载人深空探测典型需求
第9章 通信与导航领域需求
9.1 网络智能管理需求
9.2 自主运管需求
9.3 智能协同需求
第10章 共性需求
10.1 高性能计算需求
10.2 自主健康管理需求
10.3 智能在轨维护需求
第四部分 空间人工智能及在轨应用技术研究
第11章 基础技术
11.1 操作系统技术
11.1.1 巨星座操作系统需求分析
11.1.2 现有操作系统特点分析
11.1.3 巨星座操作系统发展思路
11.1.4 关键技术及解决思路
11.1.5 巨星座操作系统发展效益
11.2 数据传输技术
11.2.1 高速数据总线技术
11.2.2 高速数据交换技术
11.2.3 高速数据存储技术
11.2.4 高性能计算技术
11.3 大数据技术
11.3.1 样本库
11.3.2 网络模型训练
11.3.3 样本共享服务平台
11.4 天基云计算技术
11.4.1 天基快速智能云处理体系架构
11.4.2 弹性可重构天基云处理网络拓扑结构
11.4.3 天基海量数据分布式快速协同处理
11.4.4 天基云处理资源智能管理与调度
第12章 共性技术
12.1 算法模型
12.1.1 聚类算法
12.1.2 分类算法
12.1.3 回归算法
12.1.4 深度学习算法
12.1.5 强化学习算法
12.1.6 迁移学习算法
12.2 计算加速
12.2.1 网络模型分析
12.2.2 模型轻量化
12.2.3 模型加速
12.2.4 AI芯片
12.3 计算平台
12.3.1 高性能高可靠通用硬件平台
12.3.2 硬件平台容错技术
12.3.3 在轨快速维护技术
第13章 应用技术
13.1 遥感目标检测识别
13.1.1 光学遥感目标检测
13.1.2 SAR遥感目标检测
13.2 空间目标监测
13.2.1 在轨实时监测系统
13.2.2 空间碎片目标在轨监测方法
13.2.3 实现及验证
13.3 在轨自主联合任务规划
13.3.1 星群自主协同运行模式研究
13.3.2 在轨自主联合任务规划架构
13.3.3 星地一