空间天文学的使命，是在地球之外放置一双不会眨动的"眼睛"，让宇宙自己讲出它的故事。CSST是我 国载人航天工程建设的下一代旗舰级空间天文观测设施，口径达两米，视场达哈勃望远镜的300倍，搭 载了大视场光学巡天相机、太赫兹谱仪、多通道成像仪、积分视场光谱仪和系外行星成像星冕仪等观测 终端。 发射入轨后，CSST就不再有二次调试的机会，因此，任何误差都必须用地面标定和软件修正一次性解 决。为了确保科学产出的及时性和可靠性，我国科研团队为该望远镜的主光机和各观测终端制作了"数 字分身"，对望远镜的在轨观测状态进行提前预演。 本报讯（记者刘苏雅）在发射前，中国空间站巡天空间望远镜（CSST）就已经被装进了电脑，对它未 来的观测数据进行像素级高质量仿真。这批科学仿真研究系列成果，将为CSST未来的科学运营奠定坚 实数字地基。今天，相关研究成果以专刊形式，在《天文和天体物理学研究》发表。 未来发射入轨后，CSST预计观测17500平方度的天区，观测星系量级将达10亿。因此，科研团队要预先 在地面上构建起一个"宇宙"，再将望远镜的每个观测终端，在数字空间中完成复刻，实现观测数据的模 拟。"仿真，就是要复刻得越真越好。望远镜 ...

文章核心观点 - 人工智能（AI）与工业软件的结合正在颠覆以锂电池为代表的新能源及材料行业的传统研发模式，以“物理仿真+AI”双轮驱动的电池设计自动化（BDA）软件能显著提升研发效率、降低成本，并预示了AI与工业融合的广阔前景 [1][4][8] 行业现状与痛点 - 中国是全球锂离子电池生产与应用第一大国，2024年出货量达1214.6GWh，同比增长36.9%，占全球总出货量的78%，行业市值超1万亿元 [3] - 但行业研发环节长期受制于低效的“手搓试错”传统模式，依赖调配方反复实验，效率低下 [3] - 锂电池研发是“复杂系统工程”，核心挑战在于“跨尺度、长流程、多因素”三大特性 [3] - 当前商业化锂电池能量密度接近极限，新一代电池（如锂金属、全固态电池）面临科学与工程难题，难以商业化 [3] - 传统研发周期冗长（电芯从设计到定型需1至数年），成本高昂，例如仅中试制浆环节，传统模式需投数十锅料，每锅料投入数十万元，单项耗费达数百万元 [3] BDA软件的技术创新 - 北京大学新材料学院联合屹艮科技提出BDA概念，构建以“跨尺度模拟+AI算法”为核心的全流程智能化平台 [4] - 核心创新在于“物理仿真+AI”双轮驱动模式，类比“中西医结合”：物理仿真（西医）有明确科学原理，AI（中医）通过黑箱模型耦合复杂因素 [4] - 该模式精准破解传统研发三大难题：AI加速模拟进程，解决物理仿真速度慢的问题；通过实验与仿真数据构建模型，处理数十个自变量的非线性耦合关系；依托跨尺度参数传递技术，实现从原子尺度到系统层级的全链条覆盖 [4] BDA软件的应用成效 - 已服务宁德时代、比亚迪、广汽、贝特瑞等多家新能源头部企业 [6] - 效率提升：传统电芯1-2年的研发周期有望被压缩至半年，材料实验从数月缩短至数日 [6] - 成本降低：通过计算机模拟推荐配方，制浆等环节仅需1-2锅料即可达标，帮助企业降低30%-40%的研发成本，终极目标是降低90%以上 [6] - 性能优化：AI的精准预测间接提升电池安全性能，某头部车企自研电芯循环寿命提升20%，安全测试通过率显著提高 [6] BDA软件的扩展应用 - 应用边界已突破锂离子电池，可通用至固态电池、钠电池、燃料电池、氢能电池等领域，因底层算法不依赖具体电池材料 [7] - 已成功延伸至显示材料、半导体材料等领域，与京东方、飞凯新材等龙头企业达成合作 [7] - 未来最具落地潜力的细分领域包括：精细化工（塑料、胶粘剂、橡胶等）、光电信息材料、半导体材料、磁性材料、复合材料、燃料电池、氢能电池及工业催化相关材料等 [8] AI与工业融合的未来展望 - 未来3-5年，AI将给工业生产与研发带来两大根本性变化 [8] - 研发端：从“实验试错”全面转向“数字仿真+精准预测”，电池研发工程师可能从车间转向写字楼，通过数字化工具完成设计 [8] - 生产端：从“标准化大规模制造”向“定制化精准智能制造”转变，企业能基于用户需求快速优化材料配方和工艺 [8] - 变革正推动企业竞争格局重塑，促使工业企业自研核心材料和部件，掌握核心技术话语权，AI工具是核心支撑 [9] - 锂电池行业目前尚处“小学生阶段”，未来低空经济、智能机器人、家庭和工业储能、电动船舶等场景将带来更广阔市场空间，可能超越芯片行业规模 [9] - 参照EDA软件200亿美元的市场规模，BDA软件发展潜力巨大，将成为产业链必不可少的一环 [9] 面临的挑战与机遇 - 人才储备不足：AI工业软件需要物理、化学、材料、计算机交叉学科人才，这类人才在国内极为稀缺，高校尚无对应专业和课程体系，屹艮科技70余人团队中80%是研发人员，前几年招人异常困难 [11] - 行业认知培育需时：部分企业文化保守，对数字化工具接受度不高，或习惯传统试错模式，对AI赋能信任需时间积累 [11] - 数据安全问题：工业企业重视核心研发数据，屹艮科技采用私有化部署模式的重要原因 [11] - 政策支持有待完善：目前缺乏针对AI工业软件等基础核心领域的定向扶持，研发补贴多是“大锅饭”，生态建设需完善 [11] - BDA软件的研发成功是立足世界科技前沿、面向经济主战场的实践，为新能源产业升级提供新质生产力工具，推动产业从“规模制造优势”向“核心技术优势”跨越 [11]

行业与公司 * 纪要涉及的行业为商业航天产业，特别是航天测控管理与数字仿真领域[2] * 纪要涉及的公司为星图测控公司[1] 核心观点与论据 公司投资逻辑与竞争优势 * 公司实际控制人是中国科学院空天院，核心技术团队来自国家航空航天测控单位，具备承担国家战略级航天任务的能力[3] * 公司在航天动力学、太空信息分析和卫星健康管理等领域掌握核心技术，成功研发洞察者系列产品，逐步实现对国际主流航天分析软件STK的国产替代[2][3] * 公司长期特种领域项目经验可便捷向民商领域转化，截至2024年下半年已实现民商领域大型复杂项目收入，客户包括欧比特、时空道宇科技等，订单储备充足[2][3] 行业发展趋势与市场机遇 * 全球商业航天企业加速卫星互联网星座建设，例如SpaceX的Starlink计划建设4.2万颗卫星，亚马逊的Kuiper计划部署3,236颗卫星[2][5] * 中国商业航天企业数量已超过400家，卫星互联网建设稳步开展，为航天产业带来多元应用机会[2][4][5] * 航天产业发展趋势包括低轨资源争夺激烈、特种领域支出适度增长，以及北斗导航、载人航空等新兴技术对数字仿真需求迫切[2][7] 公司业务与财务表现 * 公司主营业务为覆盖航空器全生命周期的航天测控管理和数字仿真，应用领域包括特种领域、商业航空和民用航空[8] * 2025年上半年，公司实现收入近1亿元，同比增长22%；归母净利润3,226万元，同比增长24%[3][12] * 收入主要来源于技术开发与服务（7,700余万元，占比约7成），软件销售毛利率高达88%[3][12] * 上半年特种领域营收6,803万元，占比约7成；民商领域营收3,115万元，占比约3成[12] 其他重要内容 核心技术定义与重要性 * 航天测控管理是航空器与地面通信的重要链路，是提升太空资产使用效能、降低成本及保障安全的关键[2][6] * 数字仿真是通过构建数学模型对航空任务进行模拟实验和分析，为任务规划及运行方案提供验证平台[2][6] 客户情况与竞争对手 * 公司客户涵盖民用、商用及特种领域，2023年成为中国星网供应商，并与吉林一号、东方慧眼等国内商用卫星企业合作[11] * 主要竞争对手包括美国分析图形有限公司（AGI）、瑞典空间公司（SSC）和挪威康斯伯格卫星服务有限公司（KSAT）[10] 未来发展战略 * 公司未来战略包括扩大地面站网规模，加强太空感知星座建设[3][13] * 推进太空云产品体系下智算平台建设，融合AI、大模型等技术，打造全场景智能化太空管理产品体系[3][13]