AIAS 2026人工智能、自主系统与航空航天国际学术会议

2026年人工智能、自主系统与航空航天国际学术会议（AIAS 2026）将于2026年1月16-18日在中国-哈尔滨隆重召开。会议将围绕“人工智能”、“自动化系统”、“航空航天”等相关最新研究领域，为来自国内外高等院校、科学研究所、企事业单位的专家、教授、学者、工程师等提供一个分享专业经验，扩大专业网络，面对面交流新思想以及展示研究成果的国际平台，探讨本领域发展所面临的关键性挑战问题和研究方向，以期推动该领域理论、技术在高校和企业的发展和应用，也为参会者建立业务或研究上的联系以及寻找未来事业上的全球合作伙伴。我们期待与您在美丽的哈尔滨相见，共同享受这一科学盛会。

会议委员会

（一）大会主席

胡军 教授，哈尔滨理工大学

邹磊 教授，东华大学

储珺 教授，南昌航空大学

（二）技术委员会主席

冷璐 教授，南昌航空大学

孟鸿鹰 教授，布鲁内尔大学

丁德锐 教授，上海理工大学

李东洁 教授，哈尔滨理工大学

张光晨 副教授，北方民族大学

武志辉 副教授，哈尔滨理工大学

张红旭 副教授，哈尔滨理工大学

贾朝清 副教授，哈尔滨理工大学

（三）出版主席

Andrew Beng Jin Teoh 教授，韩国延世大学

王兴坚 教授，北京航空航天大学

艾岭 副教授，哈尔滨理工大学

张富越 讲师，哈尔滨理工大学

吴迪 讲师，哈尔滨理工大学

（四）组织委员会主席

缪君 教授，南昌航空大学

李冰 教授，哈尔滨理工大学

谭冲 教授，哈尔滨理工大学

邓立为 教授，哈尔滨理工大学

于浍 副教授，哈尔滨理工大学

徐庚 讲师，哈尔滨理工大学

宣传主席

韩非 教授，东北石油大学

石宇静 副教授，福建理工大学

陈薇潞 副教授，北京印刷学院

朱凯群 研究员，澳门大学

朱可心 讲师，哈尔滨理工大学

何永旭 讲师，哈尔滨理工大学

地方组织委员会主席

杜君花 教授，齐齐哈尔大学

徐军 教授，哈尔滨理工大学

刘凤秋 教授，宁波工程学院

申雨轩 副教授，东北石油大学

佟良 副教授，黑龙江大学

陈雯 讲师，哈尔滨理工大学

李佳兴 讲师，哈尔滨理工大学

高岩 讲师，哈尔滨理工大学

以下内容为GPT视角对人工智能、自主系统与航空航天国际学术会议相关领域的研究解读，仅供参考：

人工智能、自主系统与航空航天研究现状

一、人工智能在航空航天领域的应用现状

飞行控制系统智能化

人工智能技术已深度融入飞行控制系统，通过机器学习与深度学习算法实现飞行参数的动态优化。例如，无人机通过计算机视觉与传感器融合技术，可自主完成目标识别、路径规划及避障任务，显著提升任务执行效率与安全性。在民用航空领域，AI驱动的空中交通管理系统通过实时分析航班数据，优化航线规划，减少人为误差，提高交通效率。

材料与结构设计优化

AI技术通过分析传感器数据，实现航空器部件的自动检测与故障诊断，推动智能材料的研发。例如，结合机器学习算法的智能材料可自适应调整性能，提升飞行器的抗磨损性与轻量化水平。此外，数字孪生技术通过构建虚拟模型缩短研发周期，增材制造技术则实现关键零部件的快速迭代。

天体探索与卫星数据处理

深度学习算法在航天领域的应用显著提升了天体物理学模型的准确性。例如，AI技术可处理海量卫星数据，优化星际探测任务的决策流程，同时推动卫星通信、导航与遥感技术的智能化升级。

二、自主系统在航空航天领域的发展现状

自主导航与飞行技术

自主导航系统已成为智能交通与自动驾驶的核心支撑技术。在航空航天领域，高精度地图、传感器融合与定位算法的突破，使飞行器具备更高水平的自主决策能力。例如，无人机通过集成GPS、北斗、激光雷达等传感器，实现复杂环境下的自主飞行，减少对人工干预的依赖。

自主维护与健康管理

预测性维护技术通过实时监控飞行器状态数据，提前识别潜在故障，降低停机时间与维护成本。例如，航空公司利用物联网技术部署大量传感器，实现发动机性能、结构应力等参数的远程监控，提升飞行器的可靠性与可维护性。

空天一体化技术突破

临近空间高超音速飞行器（如“飞天二号”）实现“零速起飞-太空-再入回收”全流程自主飞行，推动空天客机、反导拦截弹等颠覆性产品落地。此类技术不仅拓展了军事战略空间，也为全球快速运输与太空资源开发提供可能。

三、关键技术挑战与突破方向

技术瓶颈

核心组件依赖进口：霍尔推进器国产化率不足15%，高端碳纤维复合材料、航空发动机叶片等仍依赖进口。

AI应用成熟度不足：航天器自主决策、故障预测等AI技术仍处于初级阶段，与国际领先水平存在代差。

全生命周期成本高企：卫星制造虽实现批量生产，但智能运维、在轨服务等技术尚未普及，导致运营成本居高不下。

突破方向

强化自主创新能力：加大在可重复使用火箭、液氧甲烷发动机等关键领域的研发投入，推动技术自主可控。

深化AI与航空航天融合：探索AI在数字孪生、增材制造、智能调度等场景的应用，提升全链条效率。

构建绿色技术体系：发展氢能源动力、复合材料应用与节能发动机，推动航空航天业低碳转型。

四、未来发展趋势展望

智能化与自动化深度渗透

AI技术将重构航空航天全链条，从研发设计到运营维护，实现全流程智能化。例如，自动驾驶技术将迈向更高水平的自主飞行，智能导航系统将提供厘米级定位精度，智能维护技术将实现故障预测的精准化与实时化。

绿色技术成为核心竞争力

氢能源飞机、生物基航空燃料等绿色技术将主导下一代航空器设计。例如，湖南泰德航空研发的电动燃油泵采用无刷直流电机直驱技术，流量控制精度达±0.5%，为氢动力系统适配提供关键支持。

空天一体化技术加速突破

临近空间高超音速飞行器、空天客机等产品将颠覆传统航空运输模式，北京至纽约航程有望缩短至2小时。同时，量子通信与6G网络将与卫星互联网结合，构建全球无缝覆盖的安全通信网络。

产业链垂直整合与区域集群效应凸显

从卫星制造、发射服务到地面应用，全链条自主可控能力将持续增强。例如，重庆依托两江新区吸引高德软件、氦星光联等企业落地，打造空天信息产业生态。北京、上海、西安、成都等核心城市将形成产业集群，覆盖研发、制造、发射全流程。

人工智能、自主系统与航空航天研究可以应用在哪些行业或产业领域

一、航空航天产业本身

飞行器设计与制造

AI优化设计：通过机器学习分析气动数据，缩短飞行器研发周期。例如，波音公司利用AI算法优化飞机翼型设计，降低燃油消耗。

自主制造：增材制造（3D打印）结合AI，实现复杂航空零部件的快速迭代与定制化生产，如发动机叶片的轻量化设计。

数字孪生技术：构建虚拟飞行器模型，模拟全生命周期性能，提前预测故障并优化维护方案。

飞行运营与安全

自主导航与避障：无人机通过计算机视觉与传感器融合，实现复杂环境下的自主飞行，如物流配送、农业植保。

智能空管系统：AI分析实时航班数据，优化航线规划，减少空中交通拥堵与碰撞风险。

故障预测与健康管理（PHM）：通过物联网传感器监控发动机、结构应力等参数，提前识别潜在故障，降低停机时间。

太空探索与卫星应用

星际探测任务：AI驱动的自主决策系统支持火星车、探测器在无人干预下完成科学实验与路径规划。

卫星数据处理：深度学习算法分析海量遥感数据，用于气象预测、资源监测（如农业产量估算、森林火灾预警）。

在轨服务与维护：自主机器人完成卫星燃料补加、故障修复，延长卫星使用寿命。

二、国防与军事领域

自主武器系统

无人机集群作战：AI协调多架无人机执行侦察、打击任务，提升作战效率与生存能力。

反导拦截系统：高超音速飞行器结合自主导航技术，实现快速拦截敌方导弹。

智能侦察与监视：AI分析卫星或无人机图像，自动识别目标（如军事设施、移动车辆）。

网络战与信息安全

AI驱动的网络安全：自主系统实时监测网络攻击，自动响应威胁，保护军事通信与指挥系统。

加密与反加密技术：量子通信结合AI算法，提升军事通信的安全性。

三、交通运输与物流

民用航空

自动驾驶飞机：AI辅助飞行员决策，未来可能实现全自主飞行，降低人为错误风险。

智能机场运营：自主机器人完成行李运输、飞机引导，AI优化航班调度与登机流程。

城市空中交通（UAM）

电动垂直起降飞行器（eVTOL）：AI控制飞行器在城市低空自主飞行，缓解地面交通压力。

空域管理系统：AI协调无人机与eVTOL的飞行路径，避免碰撞。

物流与供应链

自主货运无人机：AI规划最优配送路线，实现偏远地区快速物流覆盖。

智能仓储管理：自主机器人完成货物分拣、搬运，提升仓库效率。

四、能源与基础设施

可再生能源管理

智能电网：AI预测电力需求，优化风能、太阳能发电与储能系统调度。

自主巡检机器人：无人机或地面机器人检查风电场、太阳能电站设备，降低人工成本。

智慧城市与基础设施

自主交通信号控制：AI根据实时车流调整信号灯时长，缓解拥堵。

建筑结构监测：传感器网络结合AI分析桥梁、高楼健康状态，预防坍塌风险。

五、医疗与健康

远程医疗与救援

自主医疗无人机：快速运输血液、药品至灾区或偏远地区。

AI辅助手术机器人：结合航空航天领域的精密控制技术，提升手术精度。

健康监测与预防

可穿戴设备：AI分析飞行员或宇航员的生理数据，预防健康风险。

流行病预测：卫星遥感数据结合AI模型，追踪病毒传播路径（如疟疾、登革热）。

六、农业与环境科学

精准农业

自主农业无人机：AI分析土壤与作物数据，精准施肥、喷药，减少资源浪费。

牲畜监测：传感器与AI跟踪动物健康与位置，提升养殖效率。

环境监测与保护

自主海洋探测：无人船或水下机器人收集海洋数据，研究气候变化影响。

森林防火：AI分析卫星图像，提前发现火情并规划灭火路线。

七、制造业与工业自动化

智能工厂

自主协作机器人（Cobots）：与人类工人共同完成复杂任务，提升生产灵活性。

预测性维护：AI分析设备数据，提前安排维修，减少停机时间。

供应链优化

自主物流车辆：AI规划运输路线，降低燃油消耗与排放。

需求预测：AI分析市场数据，优化库存管理。

八、娱乐与媒体

虚拟现实（VR）与增强现实（AR）

AI生成内容：自动创建虚拟场景或角色，提升游戏与影视制作效率。

自主动画制作：AI驱动角色动作与表情，减少人工动画师工作量。

体育与赛事

自主追踪无人机：AI控制无人机拍摄体育赛事，提供多角度直播画面。

运动员表现分析：传感器与AI分析动作数据，优化训练方案。

人工智能、自主系统与航空航天领域有哪些知名研究机构或企业品牌

国内研究机构

北京航空航天大学人工智能研究院：

成立时间：2018年成立，2020年1月正式挂牌。

研究方向：聚焦精准智能、群体智能、计算机视觉、大数据智能等领域，构建"智能理论+共性技术+重大系统平台"研究体系。

成果应用：在卫星观测、农业遥感等方向实现技术转化，形成军民两用技术体系。

北京航空航天大学杭州创新研究院人工智能研究中心：

研究方向：智能自主系统与自主导航系统信息融合。

成果应用：高精度姿态控制算法应用于高分辨率对地观测卫星，自主导航系统信息融合技术应用于中远程导弹型号研制，民用领域孵化自主无人机农业遥感系统。

中国航天科技集团下属研究院：

代表单位：中国运载火箭技术研究院（航天一院）、中国空间技术研究院（航天五院）、上海航天技术研究院（航天八院）等。

研究方向：涵盖运载火箭、卫星、导弹等航天产品的研发与生产，以及航天电子系统集成、计算机与微电子等关键技术。

中国航天科工集团下属研究院：

代表单位：中国航天科工防御技术研究院（航天二院）、中国航天科工飞航技术研究院（航天三院）等。

研究方向：专注于战略战术导弹等国防产品的研发，同时构建完整的防空导弹武器系统、飞航导弹武器系统等技术开发与研制生产体系。

国内企业品牌

中国卫星：

市场地位：A股航天卫星领域龙头，国内唯一同时拥有通信、遥感、导航三类卫星运营牌照的企业。

技术成果：搭建成熟的微小卫星平台生产线，联合AI企业研发卫星在轨智能处理系统，实现遥感数据在轨AI分析。

国星宇航：

市场地位：国内AI卫星领域民营领军企业。

技术成果：自主开发多颗AI有效载荷、应用卫星及智算卫星，实现全球首次卫星在轨运行AI大模型技术验证。

中科星图：

市场地位：空天数据智能处理领域的国家队。

技术成果：开发"空天灵眸"生成式大模型，推出GEOVIS数字地球产品，广泛服务于灾害监测、农业估产等场景。

航宇微：

市场地位：国内太空算力赛道全链条龙头。

技术成果：手握自主AI芯片、卫星星座运营和在轨智能处理能力，核心芯片已随天舟六号进驻空间站。

国际企业品牌

洛克希德·马丁（Lockheed Martin）：

市场地位：美国航空航天巨头。

技术成果：为航空航天运营量身定制网络安全系统，将AI融入航天器控制系统与卫星监测体系，提升太空装备的故障预警与安全防护能力。

诺斯罗普·格鲁曼（Northrop Grumman）：

市场地位：专注航天先进技术研发。

技术成果：将AI技术融入北极地区卫星通信和月球运输系统项目，开发的航天微电子与先进通信系统通过AI算法提升卫星通信的抗干扰能力与数据传输效率。

SpaceX：

市场地位：商业航天领域的领军企业。

技术成果：AI技术深度应用于火箭回收与卫星星座运营，其星链星座通过AI实现卫星在轨智能调度与链路优化，同时AI算法赋能猎鹰系列火箭的回收姿态控制，大幅降低航天发射成本。

波音（Boeing）：

市场地位：全球航空航天龙头。

技术成果：将AI广泛应用于航天器设计、制造与运维，通过AI仿真优化结构设计，提升装备可靠性；其航天运维系统借助AI分析航天器在轨数据，实现故障提前预警与远程诊断。

空中客车（Airbus）：

市场地位：欧洲航空航天核心企业。

技术成果：在航天AI领域聚焦卫星通信与对地观测，其卫星系统融入AI智能分析技术，可高效处理遥感数据，应用于气象监测、国土规划等场景。

人工智能、自主系统与航空航天领域有哪些招聘岗位或就业机会

一、人工智能相关岗位

人工智能算法工程师：

负责研究和开发新的算法，优化现有算法，并将其集成到产品中。

通常要求硕士或以上学历，计算机科学或相关专业背景，熟练掌握Python、C++等编程语言。

在航空航天领域，人工智能算法工程师可以参与卫星数据处理、飞行器自主导航、故障预测与健康管理等项目。

AI人工智能工程师：

负责人工智能系统的开发、优化和维护。

要求具备扎实的AI理论基础和编程能力，熟悉机器学习、深度学习等算法。

在航空航天领域，AI人工智能工程师可以参与智能飞行控制系统、无人机自主决策系统等项目的开发。

智能系统研发总监/经理：

负责智能系统的整体规划、研发与管理。

要求具备丰富的项目管理经验和团队领导能力，熟悉智能系统开发流程和技术趋势。

在航空航天领域，智能系统研发总监/经理可以带领团队开发智能飞行器、智能卫星等前沿产品。

二、自主系统相关岗位

自主驾驶系统工程师：

负责自主驾驶系统的设计、开发与测试。

要求具备扎实的自动驾驶技术基础，熟悉传感器融合、路径规划、决策控制等关键技术。

在航空航天领域，自主驾驶系统工程师可以参与无人机自主飞行、航天器自主导航等项目的开发。

智能网联系统开发工程师：

负责智能网联系统的架构设计、软件开发与集成测试。

要求具备扎实的网络通信和软件开发能力，熟悉车载以太网、CAN总线等通信技术。

在航空航天领域，智能网联系统开发工程师可以参与航天器与地面站的通信系统开发，实现数据实时传输与共享。

自主无人系统技术专家：

负责自主无人系统的技术攻关与解决方案制定。

要求具备深厚的自主无人系统理论基础和实践经验，能够解决复杂环境下的自主导航、避障、决策等问题。

在航空航天领域，自主无人系统技术专家可以参与火星探测车、月球车等自主无人探测器的研发工作。

三、航空航天领域特定岗位

飞机系统研发工程师：

负责飞机系统的总体设计、结构设计与飞控系统开发。

要求具备扎实的航空航天工程基础，熟悉飞机设计流程和相关标准规范。

在人工智能与自主系统融合的背景下，飞机系统研发工程师需要关注智能飞行控制、自主导航等技术的应用。

航天工艺工程师：

负责航天产品的制造工艺规划与实施。

要求具备扎实的材料科学与工程基础，熟悉航天产品制造流程和质量控制要求。

在人工智能与自主系统融合的背景下，航天工艺工程师需要关注智能制造技术在航天产品制造中的应用。

航空航天销售工程师：

负责航空航天产品的市场推广与销售。

要求具备扎实的航空航天产品知识和市场分析能力，熟悉销售流程和客户沟通技巧。

在人工智能与自主系统融合的背景下，航空航天销售工程师需要关注客户需求变化，推广具备智能功能的航空航天产品。