AI与绿色算力赋能辽宁航空航天高质量发展

辽宁发展航空航天产业是基于航空装备、地面保障、低空飞行器、卫星应用、近地空间服务体系中统筹谋划。真正的关键，是把辽宁既有的航空制造、装备工业、软件算法、绿色能源和场景资源连接起来，形成以人工智能为技术中枢、以绿色算力为基础设施、以航空航天工程能力为核心竞争力的新型产业生态。

从产业基础看，沈阳是辽宁航空航天产业的核心承载地。沈阳正在构建航空产业“双核一基地”和“4+2”产业体系，即以沈阳临空经济区、沈阳航空航天城、法库通航产业基地为主要载体，重点布局整机总装、大部件及关键零部件、机载系统、航空服务四大方向，并联动发展航天产业和空天衍生产业。相关政策目标提出，到2025年航空航天产业产值突破1200亿元，主机厂本地配套率不低于50%。这说明辽宁航空航天产业的优势是具有从主机厂、发动机、设计院所到核心配套供应链的较完整基础。

近年辽宁的政策重点也开始从传统航空制造向空天未来产业延伸。2026年省政府重点工作分工明确提出，提升工业级无人机等制造能力，拓展低空经济应用场景，推动深地深海空天、先进储能、具身智能、量子科技等未来产业尽快成势见效，并布局沈阳、大连、辽西地区绿色算力中心，培育垂直行业大模型80个。 这为辽宁把航空装备、无人机、载人飞行器、北斗时空服务、近地卫星应用和绿色算力平台结合起来提供了政策基础。

低空经济是为航空航天产业数字化转型的应用入口，而不是全部。省发改委披露，辽宁已形成沈阳沈北新区、法库、大连登沙河、阜新海州、朝阳双塔等低空产业集聚区，并在新能源飞机、工业无人机、北斗导航、空域运行信息系统、无人机控制系统国产化测试设备等方面已有研发积累。辽宁还提出建设全省低空飞行管理服务平台，推动北斗、5G、卫星、ADS-B、无人驾驶航空器运行识别和通信感知一体化等技术融合应用。  这意味着，辽宁可以把低空经济上升为“空天地一体信息系统”的示范工程：地面有机场、通航场站和接驳设备，低空有无人机和载人飞行器，高空和近地空间有北斗、遥感卫星和通信卫星提供导航、通信、感知与监管能力。

人工智能赋能航空航天要进入航空航天工程的关键环节。第一条机制是研发设计智能化。航空器设计长期依赖气动仿真、风洞试验、结构优化和多物理场计算，成本高、周期长。国际前沿文献已经表明，机器学习可以把极端气动流场压缩到低维流形，用少量关键变量刻画复杂涡流—翼型相互作用，从而支持实时重构、动力学建模和飞行控制。Nature Communications 的研究显示，极端气动流动可通过机器学习压缩到低维空间，为小型飞行器在阵风、城市峡谷和复杂气象条件下的稳定飞行提供新方法。 对辽宁而言，这类方法可以服务于工业无人机、eVTOL、新能源飞机、旋翼飞行器和高速飞行器的气动外形优化、控制律设计与安全边界评估。

第二条机制是制造质量智能化。航空航天制造具有小批量、高精度、高可靠性特征，传统经验式质检难以满足复杂构件、复合材料、发动机叶片、机载系统和地面保障设备的质量追溯需求。人工智能与数字孪生结合后，可以把设计模型、工艺参数、设备状态、检测图像和服役数据连接起来，形成从设计、仿真、制造到运维的全生命周期闭环。2025年关于AI与数字孪生融合的综述指出，AI驱动的数字孪生已经从简单复制走向预测、实时决策、自优化和风险管理。 辽宁可以把这一机制应用于航空大部件装配、发动机维护、复合材料缺陷识别、智能产线调度、地面接驳设备状态监测和机场保障车辆智能管理。

第三条机制是飞行运行智能化。低空无人机和载人飞行器未来能否规模化，不只取决于飞行器本身，更取决于感知、导航、通信、控制和监管体系。人工智能可用于多源传感器融合、视觉导航、航路规划、群体协同、气象风险识别、避障控制和应急调度。辽宁已经提出构建低空通信与感知一体化的数字低空基础设施网络，深化北斗导航、低空卫星通信、感知系统和智能网联融合发展。 这为建设“AI+北斗+低空智联网”的省级低空交通管理系统提供了基础。

第四条机制是航天与近地空间智能化。北斗卫星、遥感卫星、近地通信卫星和空间站相关技术，正在从“地面处理为主”转向“星上处理、星间协同、在轨自治”。2025年关于星载AI遥感处理的综述指出，地球观测卫星产生的数据规模快速增长，传统“先传回地面再处理”的流程面临效率瓶颈，星上AI处理成为重要方向，但也受到卫星算力、功耗、辐射环境和模型压缩约束。 同时，航天器遥测异常检测、在轨故障诊断、空间目标识别和碰撞预警也日益依赖机器学习。2025年航天器遥测异常检测综述指出，空间器会产生高维复杂时间序列数据，GCN、TCN等模型在部分任务中已显示较高检测精度，但仍面临标签稀缺、实时性和专家知识融合问题。 NASA关于AI/ML用于卫星碰撞规避的研究也强调，近地轨道卫星数量快速增加，传统碰撞风险评估面临可扩展性压力，但AI模型必须解决数据稀缺、轨道动力学随机性、可解释性和高可靠性要求。

辽宁当前面临的主要挑战，不是有没有航空航天基础，而是制造、软件、算法、数据、适航、场景和资本还没有完全闭环。第一，主机厂和科研院所实力较强，但中小配套企业在工业软件、数据治理、质量追溯、模型训练和工程算法方面仍存在短板。第二，低空经济和近地空间应用都具有安全敏感性，黑箱算法不能直接进入飞控、避障、空域调度、卫星碰撞规避和在轨运维等关键环节，必须建立可解释、可验证、可追责的算法体系。第三，绿色算力如果脱离航空航天真实任务，容易形成“有算力、无数据、无模型、无应用”的资源错配。

绿色算力本身也需要被纳入产业机制，而不是简单作为数据中心建设任务。辽宁已提出构建沈阳、大连为核心、辽西为绿色算力增长极、各市建设边缘算力中心的“双核一极多点”布局；截至2024年，全省已建、在建算力中心137个，已投产总算力约1609.13P，并提出新建算力中心PUE控制在1.3以内、可再生能源利用率达到60%以上。 这与国际前沿研究的判断一致：AI数据中心不同于传统数据中心，其能源、水资源和碳排放影响需要系统评估，并通过绿色电力、区域能源协同、硬件效率和任务调度实现净零路径。

第一，建设辽宁省级“航空航天产业大脑”和可信行业数据空间。围绕沈阳航空航天城、法库通航基地、大连空天应用场景和辽西绿色算力节点，打通设计、仿真、试验、制造、检测、运维、飞行、卫星遥感、北斗时空数据和地面保障数据。对涉密数据实行分级分类、本地部署、可信计算和隐私计算；对可开放数据建设标准化行业数据集，服务航空装备垂直大模型、遥感解译模型、飞行安全模型和地面保障设备预测性维护模型。

第二，建设绿色算力、航空工业软件、专业算法平台。沈阳和大连可重点承担高性能仿真、工业软件适配、航空装备数字孪生和垂直模型训练；辽西绿色算力中心可承担大规模低碳训练和数据存储；各市边缘节点服务无人机、机场、港口、应急救援和卫星地面站的实时推理。政策上可设立“空天算力券”，支持气动仿真、结构优化、飞控训练、遥感解译、卫星遥测异常检测和地面接驳设备智能调度。

第三，建立航空级人工智能验证体系。辽宁应建设算法沙盒、数字孪生试验场、真实飞行测试、第三方评测、保险联动”的制度。进入飞控、避障、低空调度、卫星碰撞规避、在轨运维等关键环节的模型，必须明确训练数据版本、物理约束、误差边界、失效模式、人工接管机制和持续监测机制。航空航天领域不缺AI概念，真正缺的是可认证、可复现、可工程化的AI系统。

第四，围绕真实场景形成市场闭环。辽宁可以优先选择机场地面接驳与保障装备、工业巡检无人机、森林防火、海岛物流、医疗急救、港口巡检、农林植保、城市应急、北斗高精度定位、遥感环境监测、近地空间目标监测等场景，采用政府采购、首台套保险、场景揭榜挂帅、产业基金和长期订单方式降低企业早期风险。省级政策已经提出发展人工智能融合产业集群、建设行业数据集、支持航空装备等重点领域“人工智能+制造”，并鼓励发放算力券降低企业训练应用成本。