摘要：摘要在数字化与智能化转型的浪潮中，生成式模型凭借其在自然语言处理与计算机视觉领域的突破性应用，已崛起为新一代智能技术基础设施，并逐步成为推动飞行器技术智能化升级的核心驱动力。本文系统梳理了生成式模型赋能飞行器技术的研究进展。首先，从技术演进视角回顾了生成式模型
摘要
在数字化与智能化转型的浪潮中，生成式模型凭借其在自然语言处理与计算机视觉领域的突破性应用，已崛起为新一代智能技术基础设施，并逐步成为推动飞行器技术智能化升级的核心驱动力。本文系统梳理了生成式模型赋能飞行器技术的研究进展。首先，从技术演进视角回顾了生成式模型架构的发展脉络，重点解析了变分自编码器（VAE）、生成对抗网络（GAN）、扩散模型（Diffusion Models）及Transformer架构的数学原理、关键改进方向及其在复杂工程场景中的适应性优化。其次，聚焦飞行器设计全链条，归纳了生成式模型在空气动力学优化、智能航迹规划与高精度目标检测等领域的创新应用：
最后，从模型创新与应用拓展双维度展望了未来研究方向：在方法论层面，提出构建面向航空航天场景的可解释生成式大模型，突破黑箱模型局限性；在应用层面，建议深化垂直领域定制化开发，推动生成式AI与数字孪生、边缘计算等技术的交叉融合。同时，针对数据隐私、算法可靠性等挑战，提出了伦理规范与技术安全协同发展的建议。
关键词：生成式人工智能；飞行器智能设计；气动优化建模；航迹预测与控制；多模态目标检测；生成对抗网络；Transformer架构；数字孪生技术
2022年11月，OpenAI推出基于GPT-3.5架构的ChatGPT聊天机器人，标志着生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence, GAI）技术的爆发式增长。该技术通过大语言模型（LLM）实现人机交互，并迅速拓展至文本生成、图像合成、代码开发等多领域，形成以数据驱动为核心的内容创作范式。此后，OpenAI相继发布DALL-E文生图模型、Codex代码生成工具、GPT-4o多模态大模型及采用思维链技术的GPT-o1，持续推动技术边界扩展。全球科技企业如谷歌、微软、Stability AI、百度、华为、阿里、腾讯等纷纷布局生成式AI领域，加速技术产业化进程。在算力、数据与算法的协同驱动下，生成式AI被视为通向通用人工智能（AGI）的关键路径，其社会影响力日益显著。
技术演进与治理框架
生成式AI的快速发展引发全球治理响应。2023年1月，美国国防信息系统局（DISA）将生成式AI纳入“技术观察清单”，强调其国家安全意义。同年5月，微软发布《人工智能治理：未来蓝图》，呼吁政府构建适应生成式AI的监管体系。6月，世界经济论坛（WEF）《2024年十大新兴技术》报告指出，生成式AI正加速科学发现，并在医疗、教育等领域引发颠覆性变革。8月，美国国防部成立“利马”生成式AI工作组，统筹军事领域技术整合与应用探索。10月，Gartner将“全民化生成式AI”列为2024年首要战略技术趋势，凸显其产业变革潜力。12月，中国信息通信研究院启动“人工智能大模型工程化技术及应用公共服务平台”建设，推动技术标准化与生态构建。
军事应用与安全部署
2024年1月，OpenAI调整模型使用条款，解除军事应用限制，引发技术伦理讨论。2月，美国商务部成立人工智能安全研究联盟，聚焦生成式AI的安全部署。4月，美国国防部“利马”工作组计划启用“虚拟沙盒”环境，支持军事人员开展受控实验；同期，美国陆军启动生成式AI试点项目，探索合同管理、数据分析等场景的智能化应用。7月，世界知识产权组织（WIPO）《生成式AI专利态势报告》显示，2017年以来全球相关专利数量激增7倍，覆盖生命科学、交通运输等关键领域。10月，诺贝尔化学奖授予AlphaFold 2团队，表彰其在蛋白质结构预测中的突破性贡献，验证生成式AI的科研价值。
技术特性与产业落地
与传统UGC（用户生成内容）、PGC（专业生成内容）及AIUGC（人工智能辅助用户创作）模式不同，生成式AI基于数据驱动架构，可自主生成文本、图像、视频、音频等多模态内容，成为推动新质生产力发展的核心引擎。其技术演进呈现三大特征：
航空航天领域的应用突破
生成式AI与飞行器技术的交叉融合正引发设计范式变革：
未来展望与挑战
生成式AI与飞行器技术的深度融合将朝以下方向演进：
同时，技术治理需兼顾数据隐私、算法偏见与伦理风险，通过国际合作建立负责任的AI创新生态。生成式AI正以颠覆性技术力量，重塑飞行器技术研发与应用模式，为航空航天领域带来前所未有的变革机遇。
01
生成式模型核心架构解析
生成式模型在人工智能领域具有深厚的历史积淀，其发展历程可追溯至20世纪50年代。2014年，生成对抗网络（GAN）的提出标志着该领域取得重大突破。同期，深度学习技术的迅猛发展极大推动了生成式模型在音频、视频、图像、拓扑优化、微观结构设计、2D/3D外形生成、生物工程、材料设计等领域的广泛应用。展望未来，生成式模型将持续为人工智能领域注入创新活力，催生更多突破性成果。
当前主流的生成式模型架构涵盖：变分自编码器（VAE）、生成对抗网络（GAN）、扩散模型（DPM）、Transformer、基于能量的模型（EBM）、基于流的模型（FBM）、神经辐射场（NeRF）及对比语言-图像预训练模型（CLIP）等。本文将聚焦VAE、GAN、DPM与Transformer四种核心架构，系统阐述其技术原理与演进脉络，发展历程如图2所示。
1.1 变分自编码器（VAE）
2013年，Kingma与Welling提出变分自编码器，该模型在数据降维、压缩、文本生成、异常检测及图像分类等领域展现出显著价值。VAE与自编码器（AE）架构相似，均由编码器与解码器构成，但其核心创新在于引入概率框架，通过变分推断（VI）估计隐变量的概率分布，架构如图3所示（μ为隐变量均值，σ为标准差，ε为辅助参数）。
与AE直接映射输入至编码空间不同，VAE假设隐变量服从先验分布（通常为高斯分布），并通过编码器预测均值μ与标准差σ，结合辅助参数ε采样生成隐变量，最终经解码器重构样本。其损失函数包含两部分：
然而，VAE的生成样本存在质量不足与多样性受限问题，且对复杂高维数据的特征提取能力较弱。针对此，研究者提出多项改进：
损失函数优化：Higgins等提出β-VAE，通过可调参数β平衡重建与正则化损失，增强潜在空间表达能力；LSVAE采用最小二乘损失作为正则化项，WAE引入Wasserstein距离提升分布拟合能力。架构创新：Sohn等提出条件VAE（CVAE），将条件信息融入编码器与解码器以控制生成样本；Bao等进一步构建CVAE-GAN，引入判别器提升生成质量；Shen等设计多层级VAE（ml-VAE），采用多编码器与解码器结构，如图4所示。潜在空间改进：Li等提出物理可解释VAE（PIVAE），将隐变量分为物理编码与数据编码；van den Oord等基于矢量量化提出VQ-VAE，避免“后验崩溃”，架构如图5所示；Razavi等在此基础上扩展为VQ-VAE-2，通过多层架构提取全局与局部特征，如图6所示。1.2 生成对抗网络（GAN）
2014年，Goodfellow等基于博弈论提出GAN，现已成为应用最广泛的生成式模型之一，在文本、图像、视频生成等领域表现卓越。GAN架构如图7所示，由生成器G与判别器D构成：
GAN通过零和博弈训练：固定生成器优化判别器，再固定判别器优化生成器，最小化真实分布与生成分布的JS散度，直至纳什均衡。然而，原始GAN存在模式崩溃、梯度消失及训练不稳定等问题。为此，研究者提出多项改进，如表1所示：
目标函数优化：基于f-散度：如LSGAN采用Pearson χ²散度，EBGAN引入能量函数；基于IPM：如WGAN采用Wasserstein距离，WGAN-GP加入梯度惩罚项，LS-GAN限制损失函数满足K-Lipschitz条件。架构创新：条件生成：如CGAN引入条件信息，InfoGAN拆分输入变量为噪声与隐变量；多生成器/判别器：如StackGAN设置双生成器，CycleGAN用于风格迁移；网络结构改进：如AdaGAN加权混合弱生成器，MADGAN采用多生成器学习不同特征；跨模型融合：如DC-GAN结合CNN，VAE-GAN融合VAE，SAGAN引入自注意力机制。相较于VAE，GAN在生成质量上具有显著优势，但训练复杂度更高。随着技术演进，GAN已成为最成熟的生成式模型之一。
1.3 扩散模型（DPM）
2015年，Sohl-Dickstein等基于非平衡热力学提出扩散概率模型，Ho等于2020年进一步提出去噪扩散概率模型（DDPM）。扩散模型本质为基于变分推理的马尔可夫链过程，包含前向加噪与反向去噪阶段，如图8所示：
扩散模型采用类U-Net结构，结合跳跃连接与时间编码机制。主要改进方向包括：
去噪效率提升：DDIM提出非马尔可夫过程，允许跳步采样；LDM引入潜在空间编码与注意力机制，如图9所示；IDDPM通过Noise Schedule优化噪声预测。条件生成：Classifier Guidance利用分类器梯度指导生成；Classifier-Free Guidance直接在训练中融入条件信号，突破分类器限制。基于分数匹配：NCSN通过对数概率密度建模实现样本生成；SMLD基于随机微分方程（SDE）构建前向与反向过程。1.4 Transformer架构
2017年，Vaswani等提出基于注意力机制的Transformer架构，如图10所示，包含编码器与解码器模块。编码器由自注意力层与前馈网络构成，解码器额外加入交叉注意力层。
Transformer凭借其长距离依赖建模能力、多模态融合性能及可解释性优势，在自然语言处理领域取得突破。随后，研究者将其拓展至视觉领域：
ViT（Vision Transformer）：将图像分割为块并线性嵌入，结合MLP头实现分类，在大规模数据上超越CNN性能；Swin Transformer：提出层次化架构与移位窗口机制，通过局部自注意力与跨窗口连接提升效率，支持多尺度建模且计算复杂度线性相关于图像尺寸。02
空气动力学领域研究进展
随着人工智能技术的突破性发展，深度学习等方法正逐步成为理论分析、数值计算与实验分析之外的重要空气动力学研究手段。传统空气动力学与人工智能学科的深度融合催生了智能空气动力学这一新兴领域。本文聚焦生成式模型驱动飞行器气动设计变革的核心趋势，系统梳理了生成式智能模型在飞行器外形参数化建模、气动特性评估、流场预测、反设计及流场超分辨率重建五大领域的研究现状与技术演进。
2.1 参数化建模
气动优化设计流程包含外形参数化建模、网格变形、流动求解与优化四个关键步骤，其中参数化建模是设计优化的基础与核心。传统参数化方法（如贝塞尔曲线、B样条、NURBS、Hicks-Henne方法、PARSEC方法、FFD方法及CST方法）通过曲线方程参数控制外形变化，但面临“维度灾难”挑战：设计变量增加虽能提升几何表征精度，却导致无效样本增多、优化成本上升。
为解决此问题，研究者提出基于降维技术的参数化方法，包括线性降维（如PCA、POD）与非线性降维（如随机森林、AdaBoost、SOM、Isomap）。其中，生成式模型凭借编码器-解码器架构在特征提取与低维表征方面展现优势。基于VAE的参数化方法通过概率框架实现物理可解释的隐变量表征，例如Kang等利用β-VAE提取翼型弯度与厚度特征，Swannet等仅用6个参数实现翼型几何低维表征。针对特定设计需求，Xie等基于CVAE与VAE提出几何约束方案，限定设计空间搜索范围。
在生成式模型中，GAN架构的应用最为广泛。为避免原始GAN的自由生成问题，研究者多基于InfoGAN开展参数化建模，并通过引入Bezier层、B-Spline层保证生成外形的平滑性。例如，Bezier-GAN生成的翼型相较InfoGAN更为平滑，且潜在变量可控制物理特性。针对三维外形建模，Chen等基于WGAN引入FFD层实现三维外形生成，Li等则利用DC-GAN直接生成翼型离散点坐标。此外，VAE-GAN结合两种模型优势，支持创新设计探索。针对GAN的模式崩溃问题，Wei等提出基于扩散模型的DiffAirfoil，在采样效率与质量上显著优于传统GAN。
2.2 气动预测模型
气动性能评估是飞行器设计的关键环节。传统工程算法（如面元法、涡格法）计算速度快但精度不足，而CFD方法精度高但成本昂贵。基于代理模型的气动预测成为研究热点，其中生成式模型凭借其强大的非线性拟合能力受到广泛关注。
针对气动布局参数与飞行状态参数的数据类型差异，研究者提出多任务学习GAN（MLG），通过子任务划分与上下文网络融合提升预测精度。此外，基于RBF-GAN的模型在稀疏数据下预测误差降低30%。针对多学科耦合需求，陈树生等构建MCGAN模型，实现气动/隐身性能的高精度预测，为多学科优化设计提供支持。
2.3 流场预测
流场预测是气动设计的核心任务之一。传统代理模型（如RBF、Kriging、ANN）精度有限，而生成式模型（如GAN、VAE）在流场重建中展现优势。
生成式模型在流场预测中的应用可分为两类：
直接预测模型：如ffsGAN通过输入翼型参数化向量直接输出高分辨率流场压力分布；PVAE通过引入参考流场信息实现非设计条件下的流场快速重构；FlowGAN则结合MLP与U-Net架构，支持任意翼型与飞行条件的流场预测。降阶模型：如基于VAE的流场特征提取与MLP映射，或结合Transformer实现非定常流场预测。针对非定常流场，Lee等基于GAN实现多时刻流场的高精度预测，惠心雨等则通过CGAN改进模型避免流场信息缺乏问题。2.4 反设计
反设计旨在通过给定气动性能指标直接生成对应几何外形，显著缩短设计周期。传统反设计方法（如保角变换、余量修正法）依赖经验设置，而生成式模型通过条件生成实现多样化样本生成。
基于GAN与VAE的反设计研究取得显著进展，如Tan等通过CGAN生成满足升阻比与翼型面积约束的新样本；吴明雨等基于CGAN实现翼型反设计，预测误差仅0.17%。针对压力分布到几何外形的映射，王超杰等提出基于注意力机制的反设计方法，实现压力分布图像到翼型坐标的高精度转换。此外，陈树生等基于CDDPM实现飞翼布局的气动反设计，显著提升高速升力与低速阻力性能。
2.5 流场超分辨率重建
高分辨率流场数据是流动分析的关键，但CFD计算成本高昂。超分辨率（SR）技术通过低分辨率（LR）图像重建高分辨率（HR）流场，成为降低研究成本的重要手段。
生成式模型在流场超分辨率重建中展现优势，如SRGAN及其改进模型ESRGAN、PIESRGAN通过感知损失与物理信息约束提升重建精度。针对三维流场，3D-SRGAN与Multi-Pass GAN实现空间分辨率提升；针对时间相干性，tempoGAN通过时间判别器保证输出一致性。此外，基于扩散模型的FlowDiffusionNet与SR3在重建误差与细节保留上显著优于传统方法。
2.6 其他应用
2.6.1 原位数据压缩
针对CFD计算中数据存储与传输的挑战，Liu等探索GAN架构在流场压缩中的应用，通过生成器-判别器架构实现数据压缩与重建，在压缩时间与重建质量上优于传统方法。
2.6.2 缺失数据补充
针对流场数据缺失问题，Buzzicotti等基于GAN提出两种重建思路：通过编码器-解码器架构捕捉上下文信息，或利用预训练GAN模型搜索最相似流场实现缺失信息补充，均取得高精度重建效果。
03
航迹预测领域研究进展
飞行器航迹预测通过融合历史轨迹数据及关联状态信息（如速度、航向、控制指令等），构建数学模型以推演未来时空坐标（经度、纬度、高度、时间）的四维轨迹。作为空域态势感知的核心技术，高效、鲁棒的航迹预测系统对提升空中交通管理效能与空战决策智能化水平具有重要战略价值。当前研究聚焦两大应用场景：
1）民用航空领域
国际航空运输协会数据显示，2024年全球航空客运总量较2023年增长10.4%，驱动空中交通管理系统加速升级。2004年，美国联邦航空管理局（FAA）启动“下一代空中运输系统（NextGen）”项目，欧洲同步推进“欧洲单一天空空中交通管理研究（SESAR）”计划，均提出从“基于指令的运行模式（CBO）”向“基于轨迹的运行模式（TBO）”转型。精确的航迹预测技术是减轻空中交通管理（ATM）系统负担的关键，可支撑流量评估、冲突检测、航迹规划及异常行为识别等核心功能，助力“智慧民航”与“绿色航空”发展，推动下一代空中运输系统、无人机系统（UAS）及城市空中交通（UAM）的构建。
2）军用航空领域
现代空战中，目标飞行器的大机动飞行（过载达8g~9g）呈现强非线性轨迹特征。高精度航迹预测是目标识别、意图推断及打击决策的基础，其技术挑战包括：①先验信息缺失；②对抗环境下的意图欺骗；③极短的决策响应窗口。这些挑战对军用航迹预测技术提出更高要求。
常用航迹预测方法
航迹预测方法可分为知识驱动与数据驱动两大类：
1）知识驱动方法
基于运动学方程和动力学模型，包括：
2）数据驱动方法
基于智能模型学习历史数据分布特征，包括：
生成式模型在航迹预测中的突破性应用
生成式模型（如GAN、Transformer）在复杂数据建模中展现优势，具体应用包括：
1）基于历史数据的单目标实时预测
GAN架构：Wu等基于WGAN-GP提出Conv1D-GAN、Conv2D-GAN和LSTM-GAN模型，将轨迹序列转换为图像以发挥GAN的视觉建模能力，其中Conv1D-GAN预测效果最佳；Xiang等将社会生成对抗网络（Social-GAN）应用于无人机着陆轨迹预测，误差低于高斯混合回归（GMR）方法；陈玉立等在Social-GAN中引入注意力机制，平均位移误差降低20%。Transformer架构：凭借全局依赖捕捉能力，Transformer在无人机、高超声速滑翔飞行器（HGV）及大型民机轨迹预测中精度超越LSTM。Silvestre等采用时序融合Transformer（TFT），Luo等则增设轨迹稳定模块以应对长期预测的不稳定性。2）基于要求的单目标完整航迹预测
LSTM编码器-解码器：Liu和Hansen结合飞行计划与天气信息（气温、风速、对流天气）预测航迹。CGAN框架：Pang和Liu提出基于三维卷积和LSTM的条件GAN模型，输入天气特征与飞行计划条件生成轨迹，性能优于传统LSTM。迁移学习增强：Yeh和Du基于回归GAN（regGAN）实现电动垂直起降飞行器（eVTOL）的航迹预测，并通过迁移学习提升泛化性能。3）协同航迹预测
针对多目标编队飞行场景，Wang等基于GAN架构设计交互模块，通过外部注意力机制和全局池化提取邻近无人机依赖特征，预测精度较无交互信息模型提升45%。
4）航迹预测误差补偿
张百川等提出基于Transformer的误差补偿模型（TFPEC），输入历史轨迹数据与基准预测值，结合MLP输出补偿值，并通过离散傅里叶变换（DFT）动态优化补偿精度。实验表明，TFPEC可显著提升PBTT-LSTM、CAPM等算法的预测精度。
未来展望
尽管生成式模型（如Transformer）已取得突破性进展，但现有模型多依赖位置与速度信息，未充分融合邻近交通、飞行员行为及飞行意图等多模态数据。未来研究需聚焦以下方向：
①多模态数据融合（如气象参数、认知负荷）；
②模型可解释性增强；
③先进智能模型应用；
④泛化性能与鲁棒性提升，以实现航迹预测的变革性突破。
04
无人机目标检测领域研究进展
目标检测作为计算机视觉的核心任务，通过多层级特征提取与模式识别实现图像中目标的分类与定位，是图像语义分割与场景理解的基础。随着无人机技术的快速发展，针对遥感图像与航拍图像的航空目标检测技术受到广泛关注，并在遥感影像解析、动态场景感知等领域展现出独特价值。
1）技术演进与应用背景
早在1997年，美国国防部高级研究计划局（DARPA）便启动视觉监控项目，通过机载摄像机检测地面目标。2006年，DAPRA发布基于无人机的监控系统COCOA，实现车辆、行人等多类目标的自动检测。在民用领域，目标检测技术广泛应用于城市交通监控、电力巡检、灾情评估及资源勘探等场景，是推进无人机自主飞行与决策的关键技术。在军事领域，实时、精准的目标检测则支撑情报侦察与目标监视等任务，成为指挥决策系统的重要组成部分。
2）传统方法与瓶颈
传统基于机器学习的目标检测流程包括“滑动窗口-特征工程-分类器”三阶段：首先通过滑动窗口生成候选框，再利用HOG、DPM、LBP等手工特征提取信息，最后基于SVM、AdaBoost等分类器完成目标识别，并通过NMS优化边界框。然而，传统方法存在三大瓶颈：①特征提取能力弱；②模型泛化性能差；③对复杂场景适应性不足。
3）基于深度学习的突破
深度学习，尤其是CNN的引入，颠覆了目标检测范式。根据是否需要候选区域，基于CNN的方法可分为两类：
4）生成式模型的应用与创新
生成式模型通过数据驱动建模突破传统限制，在航空图像目标检测中展现优势。根据检测对象，可分为静态目标检测与变化检测：
航空图像具有大尺寸、多尺度、目标密集及易受光照/天气影响等特点，尤其小目标检测难度大。针对此，生成式模型的改进策略包括：
1）多尺度特征融合
CGAN框架：Zhang等提出基于条件GAN的飞机类型识别模型，通过生成多分辨率图像并融合多尺度特征，提升分类精度。加权特征融合：Li等结合卷积下采样与注意力机制（CBAM），通过编码器-解码器网络融合全局与局部特征，使目标检测的准确率、召回率及mAP均显著提升。2）超分辨率增强
RSRGAN：Ren等提出区域超分辨率GAN，通过区域上下文网络（RCN）结合目标周围信息，解决小目标特征分布失真问题，生成轮廓更清晰的图像。EESRGAN：Rabbi等引入边缘增强网络（EEN），生成无噪边缘信息并与HR图像融合，提升检测精度。CFM-GAN：Wang等针对高压输电线路故障检测，设计多尺度生成器与判别器，结合蒙特卡罗搜索（MCS）丰富纹理细节，在低分辨率图像中仍可生成清晰目标。3）数据增强
针对小目标样本匮乏问题，研究者通过生成式模型扩展数据集：
未来展望
尽管生成式模型在目标检测中取得显著进展，但航空图像的特殊性（如小目标、复杂背景）仍需进一步突破。未来研究可聚焦以下方向：①多模态数据融合（如红外、多光谱）；②模型轻量化与实时性优化；③对抗性鲁棒性提升；④跨域迁移学习能力增强，以推动无人机目标检测技术的实战化应用。
05
生成式模型赋能飞行器技术发展展望
生成式人工智能已在空气动力学、航迹预测及目标检测等领域展现显著应用价值，相较传统方法实现了性能跃升。然而，其应用于飞行器技术仍面临多重挑战。以气动优化设计为例，生成式模型作为智能代理时，超参数调优成为关键瓶颈。超参数设置直接影响模型训练稳定性，不当取值可能导致模型崩溃或梯度异常，进而阻碍优化进程。因此，亟需研发高效、稳健的超参数优化策略，需兼顾模型结构复杂度与任务特性，以保障模型可靠性。
此外，样本质量与数量对生成式模型性能具有决定性作用。尽管训练后的模型可生成海量虚拟样本支持设计优化，但其自身训练仍依赖高质量真实数据。尤其在数据稀缺场景下，模型泛化能力对样本筛选与预处理提出更高要求。需通过异常值剔除、数据清洗及智能算法优化样本集构成，以确保模型在有限数据下仍能保持稳定性能。
随着生成式模型在生物学、认知科学等领域的颠覆性突破，其在飞行器技术中的应用正迎来爆发式增长，未来将在方法创新与应用拓展层面持续演进。
5.1 生成式模型方法创新
1）结合强化学习的生成式模型
传统GAN等模型虽具备样本多样性生成能力，但难以按需定制输出。强化学习（RL）通过环境交互与奖励机制实现目标驱动决策，在无人机机动控制、路径规划等领域已展现潜力。通过融合生成式模型与强化学习架构，可基于环境反馈动态优化生成策略，满足多样化任务需求。
2）泛化能力强的通用模型
现有生成式模型在跨领域任务中性能显著下降，需针对特定场景构建专有模型。当前解决方案包括：①迁移学习：复用已有模型知识解决相关问题；②“预训练基座模型+指令微调”：构建垂直领域大模型以提升泛化性。
3）海量参数的大模型
依托算力提升与行业数据整合，构建超大规模参数模型成为趋势。此类模型可捕获更复杂数据分布，为认知激活与涌现机制研究提供基础。
4）小样本学习技术
飞行器领域数据获取成本高，需发展数据增强、多保真度融合等技术，以有限样本实现高效建模。
5）可解释的生成式模型
可解释人工智能（XAI）是下一代模型的核心方向。提升模型可解释性可从三方面切入：①嵌入物理约束：融合航空航天领域知识构建知识-数据双驱动模型；②引入思维链（CoT）与思维树（ToT）：显式输出推理过程以增强透明度；③因果解释：分析输入参数对模型决策的影响路径。
5.2 应用领域拓展
5.2.1 生成式模型赋能指挥控制
为应对复杂战场环境与海量信息，指挥控制决策系统成为各国军事竞争焦点。美国DARPA先后启动RSPACE、ASTARTE、SCEPTER等项目，探索生成式模型在作战规划、态势感知与自主决策中的应用。2024年，美国陆军实验室与OpenAI联合开发COA-GPT框架，实现作战方案自动生成。此类系统（如Hermes、Donovan、Maven）通过生成式模型提升决策效率，强化战场优势。
基于OODA（观察-判断-决策-行动）循环理论，生成式模型可赋能指挥控制全流程：
态势感知：通过图像识别、目标检测等技术实时获取战场信息。威胁研判：利用航迹预测、异常检测等技术快速评估战场形势。自主决策：基于模型推演与约束优化生成最优决策方案。攻击执行：通过智能反馈优化行动指令与效果评估。5.2.2 生成式模型赋能飞行器全生命周期设计
当前生成式模型已成熟应用于气动布局设计（如外形参数化、气动特性预测），显著提升设计效率。未来可进一步拓展至飞行器全生命周期：
06
结论
生成式人工智能作为驱动生产力变革的核心技术，已在多领域实现广泛应用。系统梳理生成式模型在飞行器技术中的应用进展，对航空航天领域的技术创新与工程实践具有重要指导意义。本文以生成式模型驱动飞行器技术发展为背景，详细阐述了典型模型架构原理，综述了其在空气动力学、航迹预测及目标检测等领域的技术突破与应用趋势，并对未来研究方向提出建议。主要结论如下：
1）主流生成式模型的技术演进
当前主流生成式模型包括VAE、GAN、DPM及Transformer四大类，其改进方向集中于损失函数优化与模型架构创新。例如，VAE通过引入β调节项提升潜在空间解耦能力；GAN借助谱归一化（Spectral Normalization）与梯度惩罚（Gradient Penalty）稳定训练过程；Transformer则通过局部注意力机制（Local Attention）与稀疏编码降低计算复杂度。此类改进显著增强了模型在复杂数据分布建模中的表达能力。
2）空气动力学领域的革命性影响
生成式模型已深度渗透空气动力学全链条：
相较传统CNN方法，生成式模型在特征提取效率与高维数据建模能力上展现显著优势，推动气动设计周期缩短50%以上。
3）航迹预测技术的多维突破
实时、精确的四维航迹预测对民用ATM与军用空战决策均具有战略价值。基于生成式模型的预测方法可划分为四大类：
4）目标检测技术的性能跃升
针对航空图像目标尺度差异大、密集排列等挑战，生成式模型通过三大策略实现检测精度突破：
5）未来研究方向展望
为进一步推动生成式模型与飞行器技术的深度融合，建议重点发展以下方向：
生成式人工智能与飞行器技术的融合，正从单一任务优化向全系统智能变革演进，将为航空航天领域带来革命性技术突破。
来源：华远系统一点号