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天基智能计算技术现状与发展趋势 摘要：随着航天器任务和工作环境的复杂化，对航天器的智能化、高性能、高可靠等能力提出了更高的要求。人工智能技术的应用和支撑对航天器的发展产生了重要影响。深度学习技术在解决高级抽象认知问题上取得了显著的成果，但其运算复杂度和所需的数据量巨大，限制了航天计算机的设计和应用。因此，研究天基智能计算技术的发展趋势和应用需求对计算能力的需求变得非常重要。 一、天基智能计算技术发展趋势 1.1 航天智能应用对计算能力需求分析 航天智能应用涉及多个领域，如图像识别、目标检测、跟踪、地理空间情报搜集等，对计算能力的需求非常高。当前，深度学习技术在解决高级抽象认知问题上取得了显著的成果，但其运算复杂度和所需的数据量巨大，限制了航天计算机的设计和应用。 1.2 计算能力需求统计 根据不同的应用场景，对计算能力的需求也不同，如表1所示。表1中列出了不同的应用场景对计算量的需求统计，从中可以看出，对于不同的应用场景，计算能力的需求是不同的。 表 1 不同应用场景对计算量的需求统计 | 应用场景 | 计算能力需求 | | --- | --- | | 图像识别 | 1000GMCC/s | | 目标检测 | 500GMCC/s | | 跟踪 | 200GMCC/s | | 地理空间情报搜集 | 1000GMCC/s | 二、天基智能计算技术发展趋势 2.1 深度学习技术在航天器智能化中的应用 深度学习技术在解决高级抽象认知问题上取得了显著的成果，已被广泛应用于航天器智能化中，如图像识别、目标检测、跟踪等。然而，深度学习技术的运算复杂度和所需的数据量巨大，限制了航天计算机的设计和应用。 2.2 航天智能应用对计算能力的需求 航天智能应用对计算能力的需求非常高，对于不同的应用场景，计算能力的需求也不同。因此，研究天基智能计算技术的发展趋势和应用需求对计算能力的需求变得非常重要。 三、结论 天基智能计算技术的发展趋势和应用需求对计算能力的需求变得非常重要。深度学习技术在解决高级抽象认知问题上取得了显著的成果，但其运算复杂度和所需的数据量巨大，限制了航天计算机的设计和应用。因此，研究天基智能计算技术的发展趋势和应用需求对计算能力的需求变得非常重要。