北航团队提出AEOS-Bench与AEOS-Former模型：引领卫星星座自主规划新篇章

> ### 摘要 > 北航团队在NeurIPS 2025会议上提出了一种全新的星座规划基准与模型——AEOS-Bench和AEOS-Former，致力于提升卫星星座在感知、决策与协同方面的自主能力。该研究将人工智能技术深度融入空天系统，构建了面向复杂太空任务的智能决策框架，显著提高了星座系统的运行效率与适应性。通过引入空天具身智能理念，该成果展现了AI卫星在动态环境中实现自主协同的巨大潜力，为未来大规模卫星星座的智能化管理提供了高效解决方案，推动了太空探索与利用能力的跨越式发展。 > ### 关键词 > 星座规划, AI卫星, 自主协同, 空天智能, 决策模型 ## 一、星座规划基准的革新 ### 1.1 AEOS-Bench基准的提出背景与应用前景 随着卫星星座规模的迅速扩大，传统依赖地面指挥的集中式管理模式已难以应对日益复杂的太空任务需求。在此背景下，北航团队在NeurIPS 2025会议上提出了AEOS-Bench基准，旨在为人工智能驱动的星座规划提供标准化评估平台。该基准聚焦于提升卫星星座在感知、决策与协同方面的自主能力，回应了空天系统向智能化、自主化演进的迫切需求。AEOS-Bench不仅填补了当前在AI卫星领域缺乏统一测试环境的空白，更为未来大规模星座系统的算法优化与性能对比提供了可复现的实验基础。其应用前景广泛，涵盖地球观测、通信组网、深空探测等多个关键领域，有望成为推动空天智能技术发展的核心支撑工具。 ### 1.2 AEOS-Bench基准的核心技术特点 AEOS-Bench基准的核心在于构建了一个高度仿真的动态太空环境模型，能够模拟多源干扰、轨道变化和任务突变等复杂场景，从而全面评估星座系统的智能响应能力。该基准引入了多层次评价指标体系，涵盖感知精度、决策效率、协同稳定性及资源利用率等多个维度，确保对AI模型性能的科学量化。特别地，AEOS-Bench强调“具身智能”的理念，即卫星作为智能体在真实物理环境中通过感知-行动循环实现自主适应，突破了传统静态测试框架的局限。这一设计使得AI卫星能够在模拟中不断学习并优化行为策略，显著提升了模型在未知环境中的泛化能力与鲁棒性。 ### 1.3 AEOS-Bench基准对星座规划的影响 AEOS-Bench基准的推出，标志着星座规划正从经验驱动迈向数据与算法驱动的新阶段。通过提供标准化的训练与测试环境，该基准促进了AI算法在星座协同任务中的快速迭代与验证，极大缩短了技术研发周期。更重要的是，它推动了卫星系统由被动执行向主动决策的转变，使星座具备在轨自主调整观测目标、规避空间碎片、动态分配通信资源等能力。这种以自主协同为核心的新型规划范式，不仅提高了任务执行效率，也增强了系统在极端条件下的生存能力。AEOS-Bench为构建下一代智能星座提供了理论支撑与实践路径，正在重塑空天智能的技术生态。 ### 1.4 AEOS-Bench基准的实践案例分析 在北航团队展示的模拟任务中，基于AEOS-Bench训练的AI模型成功实现了多颗卫星在突发自然灾害监测任务中的自主协同响应。当某区域发生地震后，系统无需地面指令，便能自动触发临近卫星切换至高分辨率成像模式，并通过星间链路实时共享观测数据，形成联合决策方案。整个过程从事件识别到首次成像响应仅耗时数分钟，展现出极高的时效性与协同精度。该案例充分验证了AEOS-Bench在真实任务场景下的有效性，证明其不仅能支持复杂决策模型的训练，还能显著提升星座系统的应急响应能力，为空天智能的实际部署提供了有力支撑。 ## 二、AI卫星模型的创新与应用 ### 2.1 AEOS-Former模型的技术架构 AEOS-Former模型作为北航团队在NeurIPS 2025会议上提出的创新成果，其技术架构深度融合了Transformer机制与空天具身智能理念，专为复杂动态环境下的星座规划任务而设计。该模型以多头自注意力为核心，构建了跨卫星、跨轨道、跨任务的全局感知网络，能够高效处理来自不同空间节点的异构观测数据。通过引入时空编码模块，AEOS-Former实现了对卫星位置演化与任务时间序列的联合建模，显著增强了模型对长期依赖关系的捕捉能力。此外，其分层推理结构支持局部感知与全局决策的协同优化，在保证计算效率的同时提升了系统的可扩展性。这一架构不仅适应大规模星座的分布式特性，还为实现高精度、低延迟的在轨智能决策提供了坚实支撑，标志着AI卫星从被动响应向主动认知迈出了关键一步。 ### 2.2 AEOS-Former模型的自主协同机制 AEOS-Former模型通过构建星间智能体协作网络，实现了真正意义上的自主协同。在该机制下，每颗卫星被视为具备独立感知与决策能力的智能体，能够在无地面干预的情况下，基于共享状态表征进行实时协商与任务分配。模型采用强化学习驱动的通信协议，动态调整星间链路的信息交互频率与内容粒度，避免资源浪费并提升协同效率。当面对突发任务或环境扰动时，AEOS-Former可触发自组织重构机制，迅速形成最优观测编队或重新规划数据传输路径。这种去中心化、自适应的协同模式，使星座系统在遭遇空间碎片威胁或通信中断等极端场景时仍能保持稳定运行。正是这种深度嵌入的自主协同能力，让AEOS-Former成为推动空天智能迈向群体智慧的重要里程碑。 ### 2.3 AEOS-Former模型在决策模型中的优势 相较于传统规则驱动或单一优化算法的决策模型，AEOS-Former展现出显著的性能优势。其核心在于将端到端学习与物理约束融合，使模型在复杂任务中既能遵循轨道动力学规律，又能灵活应对不确定性干扰。在AEOS-Bench基准测试中，AEOS-Former在多目标观测调度、资源动态分配和应急响应等任务上的决策准确率与执行效率均优于现有方法，尤其在高并发任务场景下表现出更强的鲁棒性。更重要的是，该模型具备持续学习能力，可通过在轨反馈不断优化策略，逐步逼近最优决策边界。这种兼具泛化性与可解释性的决策机制，不仅提升了星座系统的智能化水平，也为未来深空探测中长时延、弱连接环境下的自主运行提供了可行范式。 ### 2.4 AEOS-Former模型的应用与挑战 AEOS-Former模型已在地球观测与灾害应急响应等模拟任务中展现出广阔应用前景。例如，在地震监测案例中，模型驱动的卫星星座实现了从事件识别到成像响应的全流程自主闭环，大幅缩短了应急响应时间。然而，其实际部署仍面临多重挑战：一方面，星上计算资源有限，如何在功耗与算力之间取得平衡仍是工程化难题；另一方面，模型在真实太空环境中长期运行的稳定性与安全性尚需验证。此外，随着星座规模扩大，星间通信带宽可能成为瓶颈，影响协同效率。尽管如此，AEOS-Former所代表的AI卫星发展方向已清晰显现——它不仅是技术突破，更是一场关于人类如何拓展太空智能边界的深刻探索。 ## 三、总结 北航团队在NeurIPS 2025会议上提出的AEOS-Bench基准与AEOS-Former模型，标志着卫星星座规划向智能化、自主化迈出了关键一步。通过构建高度仿真的动态测试环境与融合Transformer架构的决策模型，该研究系统性地提升了星座在感知、决策与协同方面的能力。AEOS-Bench为AI卫星算法提供了可复现的评估标准，而AEOS-Former则展现了在轨自主响应与星间协同的创新机制。二者共同推动了空天具身智能的发展，为空间任务的高效执行提供了全新范式。这一成果不仅在地球观测、灾害应急等场景中展现出应用潜力，也为未来大规模星座系统的智能化管理奠定了技术基础。