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。