文章核心观点 - 人工智能（AI）正被应用于航天推进这一传统领域，通过优化设计、实时控制和任务管理，为核热推进、等离子体推进等前沿方案带来突破，旨在提升深空探测的效率、安全性与灵活性 [1] AI在航天推进设计优化中的应用 - AI通过机器学习，在数字空间进行数亿次模拟测试，以“试错”方式从复杂参数中寻找最优解，赋予机器类似“直觉”的专业能力 [3] - 在热流传递优化中，AI利用数字孪生技术克隆发动机，智能优化核反应堆核心与推进剂之间的热流路径，大幅提高热传递效率 [3] - 在核热推进系统设计中，强化学习能同时分析材料热导率、中子吸收截面及超高温流体动力学，优化材料选择和复杂几何配置（如陶瓷球床、微细通道），从而提升热交换效率、发动机比冲并减轻系统重量 [4][5] AI在核聚变推进技术中的应用 - AI的强化学习技术能以微秒级速度控制聚变反应堆磁场，精准捕捉并补偿等离子体细微波动，维持高能等离子体稳定，助力实现自持聚变反应 [6] - AI通过优化磁场线圈布局，正推动更小、更适合航天器的“紧凑型聚变”设备（如多面势阱装置）发展，使其有望成为未来核动力飞船的基础 [6] AI在航天器在轨管理与任务规划中的应用 - 在航天器进入太空后，AI角色从“设计师”转变为“大管家”，通过持续学习飞行数据，在复杂引力场中实时计算最省燃料的飞行路线 [7] - AI能实时监控系统健康状态，甚至在零件出现微小震动时预判潜在风险，提前调整参数以避免故障，应对不可预测的燃料需求（如中途变更任务） [7]