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今日监管部门披露重要进展（活力中国调研行）从火箭动力到太空算力 北京以AI加速“算力上天”，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下:官方服务专线，支持多品牌报修

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今日官方通报行业变化（活力中国调研行）从火箭动力到太空算力 北京以AI加速“算力上天”，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下:售后服务维修中心电话，支持多渠道服务

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售后服务上门服务电话，智能分配单据：（活力中国调研行）从火箭动力到太空算力 北京以AI加速“算力上天”

　　北京6月15日电 (记者 陈杭 卢晓娜)AI驱动火箭发动机研发范式革新，太空数据中心突破能源与散热等关键技术……北京当下正打通“算力上天”的关键环节。

　　记者近日走进北京新型研发机构、科创企业等，实地感受人工智能加速赋能科研与生产。

　　AI技术快速发展带动算力需求激增，目前国内外已建成的地面数据中心普遍存在占地广、能耗高、散热难等问题，将数据中心“搬”上太空成为全球产业布局热点。

　　北京太空数据中心建设正处技术验证阶段。“尽管整体建造成本较高，但一旦建成，运营成本极低。”北京星辰未来空间技术研究院副院长武江涛表示，太空数据中心优势在于能源供给免费且持续，太空太阳能利用效率远高于地面，且无需支付电费；散热依靠辐射散热板，无需配备大量水冷设备。

　　武江涛说，该院在能源获取和散热上取得创新突破，独创设计了聚光型太阳电池和石墨烯轻质散热系统，在地面完成工程化实验基础上，正通过试验星在轨进行验证，后续将逐步推进小规模、全系统应用。

　　在北京科学智能研究院内，人工智能赋能科学研究(AI for Science)有效帮助打破学科与学科、理论与实验、科研与产业之间的壁垒，火箭发动机研发周期由以年计缩短至按月计，推动更多原创性、引领性成果落地。

　　研究院副院长陈帜表示，火箭发动机作为高度复杂的工业产品，其研发过程对工程经验、试验验证和多轮迭代依赖较高，研发周期长、成本高，对设计效率和可靠性评估能力提出了更高要求。围绕火箭发动机，研发人员依托AI技术与行业经验，打造“设计—仿真—制造—试验”智能自动化研发平台“Prime一行”，打通从设计目标输入到仿真评估、制造验证和热试车反馈的全流程协同。

　　他表示，该平台有望提升传统研发流程中各环节之间的协同效率，支撑AI生成式设计、AI驱动燃烧仿真、金属增材制造及自动化流体测控等方向的研究，为发动机构型优化、一体化制造和可靠性提升提供新的技术路径。

　　火箭发动机核心材料需兼顾导热性、强韧性、高温强度等。“平台具备自主迭代和演进能力，可从海量元素排列组合中，精准筛选、锁定最优材料。”他表示，团队正研制可支撑小型火箭发射的新一代发动机，推力目标量级进一步提升。(完)

今日行业报告传递政策更新（活力中国调研行）从火箭动力到太空算力 北京以AI加速“算力上天”

　　北京6月15日电 (记者 陈杭 卢晓娜)AI驱动火箭发动机研发范式革新，太空数据中心突破能源与散热等关键技术……北京当下正打通“算力上天”的关键环节。

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　　AI技术快速发展带动算力需求激增，目前国内外已建成的地面数据中心普遍存在占地广、能耗高、散热难等问题，将数据中心“搬”上太空成为全球产业布局热点。

　　北京太空数据中心建设正处技术验证阶段。“尽管整体建造成本较高，但一旦建成，运营成本极低。”北京星辰未来空间技术研究院副院长武江涛表示，太空数据中心优势在于能源供给免费且持续，太空太阳能利用效率远高于地面，且无需支付电费；散热依靠辐射散热板，无需配备大量水冷设备。

　　武江涛说，该院在能源获取和散热上取得创新突破，独创设计了聚光型太阳电池和石墨烯轻质散热系统，在地面完成工程化实验基础上，正通过试验星在轨进行验证，后续将逐步推进小规模、全系统应用。

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　　研究院副院长陈帜表示，火箭发动机作为高度复杂的工业产品，其研发过程对工程经验、试验验证和多轮迭代依赖较高，研发周期长、成本高，对设计效率和可靠性评估能力提出了更高要求。围绕火箭发动机，研发人员依托AI技术与行业经验，打造“设计—仿真—制造—试验”智能自动化研发平台“Prime一行”，打通从设计目标输入到仿真评估、制造验证和热试车反馈的全流程协同。

　　他表示，该平台有望提升传统研发流程中各环节之间的协同效率，支撑AI生成式设计、AI驱动燃烧仿真、金属增材制造及自动化流体测控等方向的研究，为发动机构型优化、一体化制造和可靠性提升提供新的技术路径。

　　火箭发动机核心材料需兼顾导热性、强韧性、高温强度等。“平台具备自主迭代和演进能力，可从海量元素排列组合中，精准筛选、锁定最优材料。”他表示，团队正研制可支撑小型火箭发射的新一代发动机，推力目标量级进一步提升。(完)

研究生阶段是青年从学术训练迈向创新创造主力军的重要时期，也是价值观成熟定型、心理韧性与社会适应能力显著塑造的关键窗口。当前我国高层次人才培养正处于加速跃升阶段，但研究生群体面临科研压力、就业竞争、人际适应与自我期待多重叠加挑战，心理健康问题呈现隐性化、复杂化趋势。与此同时，新时代高校思想政治教育强调价值塑造、品格涵养与使命担当，但在实际育人过程中，思想政治教育育在体系建设、资源配置与干预路径上仍存在一定割裂，尚未形成“价值引领—心理支持—成长促进”的协同育人格局。2025年10月“十五五”规划明确提出要“加强和改进思想政治工作，推进校园文化建设”，教育部多次强调构建“三全育人”体系，推动大思政工作格局落地见效。而人工智能的发展为教育理念的精准化落实提供了技术支撑，实现从“经验育人”向“数据驱动、智能赋能”的育人模式跃迁。

为此，本研究立足研究生教育改革需求，以人工智能和大数据技术为创新驱动，探索思政教育与心理健康教育深度融合的智能化教学模式，旨在构建从识别、干预到赋能的全链条人才培养机制，为高层次创新人才身心健康发展提供理论依据与实践路径。

一、理论框架与融合逻辑构建

各高校应该在系统梳理思想政治教育与心理健康教育内在关联的基础上，构建二者协同发展的理论框架。以“立德树人”核心目标为导向，综合马克思主义教育观、积极心理学理论与教育人工智能等核心理论，向研究生导师们阐明思政教育与心理教育在价值引领、情感塑造与行为指导方面的内在一致性。让高校教师从思想上理解思政教育和心理健康的重要性，建立“思想引领—心理调适—行为塑造”的三层协同逻辑模型，明确思想政治教育的方向引导功能与心理健康教育的支撑调节功能，形成相互促进、双向赋能的逻辑闭环。

在数字化和人工智能的发展背景下，各高校应该明确研究生课程思政教改融合数字化支撑体系定位，确定人工智能与大数据在识别、分析、干预与反馈各环节的功能定位，为后续系统设计提供技术基础与方法指引。在此基础上，高校还需构建一套覆盖“数据采集—智能分析—精准干预—成效反馈”全链条的数字化育人流程，并推动其与研究生课程体系无缝衔接。通过构建高质量数据底座、优化算法模型的适配性与安全性、强化多部门协同机制，为思政元素在专业课程中的嵌入提供可视化、可量化、可追踪的支持手段。通过技术驱动与制度供给的双轮并进，研究生课程思政的数字化改革才能在实践中实现可推广、可复制、可持续的发展路径，推动思政教育从经验型向数据驱动型深度转变，形成“智能感知—精准施教—持续优化”的高质量育人格局。

二、融合式教学模型设计

在人工智能和数字化背景下，研究生教育应该构建融合思想政治教育与心理健康教育的新型教学模型，实现从传统“并行式教育”向“协同式教育”的转变。在模型设计上，应至少设计包含有数据感知层、智能分析层、教育干预层和反馈优化层组成的四层教学模型。数据感知层是系统运行的基础环节，主要通过多渠道采集学生的学习行为数据、情绪状态特征以及思想动态反馈等多源信息，为后续的智能分析、风险识别与精准干预提供全面、细粒度的原始数据支撑。数据感知层是系统运行的基础环节，主要通过多渠道采集学生的学习行为数据、情绪状态特征以及思想动态反馈等多源信息，为后续的智能分析、风险识别与精准干预提供全面、细粒度的原始数据支撑。

教育干预层根据智能分析模块输出的综合结果，自动匹配并推送个性化的思想政治教育资源与心理辅导内容。其核心功能在于将学生的学习行为模式、情绪状态变化与思想动态特征进行跨域关联，实现因人、因时、因情施策的精准化育人干预。该层不仅能提供分层分类的教育建议，还可在必要时启动预警干预机制，及时联系导师、辅导员或心理健康中心，实现全流程闭环的支持服务。反馈优化层基于学生对教育干预措施的行为响应、学习成效以及心理与思想状态的变化情况，持续检验干预策略的有效性。通过构建动态反馈回路，该层能够对教学内容、干预方式和推送策略进行实时调整，从而不断优化教育资源配置，提升思政教育与心理辅导的精准度与可解释性。最终，该层形成了“感知—分析—干预—反馈—再优化”的持续演化机制，确保智能育人体系在实际应用中不断自适应、不断升级。

除了进行基本的教学模型设计之外，还应在模型当中加入专门的AI驱动的融合模块，例如“心理健康评估模块”“思政内容智能推送模块”“情感共鸣引导模块”与“教育反馈监测模块”。这些模块可以帮助老师和学生快速的梳理相关信息，进行决策评估并完成相关思政丝绒的精准推动，从而实现育人全过程智能化。在课程教学、导师辅导、学术团队活动等多场景中嵌入融合式教学模块，推动“课堂思政—心理关怀—学术支持”的三位一体育人生态形成。

三、拓展多元平台载体功能

在教学模型的基础上各高校应该进一步结合研究生实际以及学校已有的智能化平台进一步设计开发针对研究生融合育人的系统平台。首先，可以进行智能化系统功能精准开发，联合教育信息化技术团队开发“研究生智能融合育人平台”。该平台应该在依托教学模型的基础上具备心理状态监测、思想动态分析、个性化内容推荐、风险预警与教育反馈等功能。基于自然语言处理(NLP)、情绪识别与大数据分析技术，建立研究生心理状态与思想政治素养综合画像模型，实现动态识别与个性化干预。然而，在构建强大的数据和技术支撑的前提下，各高校也应该建立严格的数据匿名化与权限管理机制，确保学生隐私与教育伦理的安全可控。

其次，依托各高校心理健康教育与咨询中心的专业支持，充分整合班级心理委员、宿舍信息员、研究生导师等育人力量，构建“校—院—班—寝”四级心理支持网络。结合智慧课程平台资源，将心理健康内容嵌入研究生线上思政教学、案例教学与专题课程中，探索“数字思政+心理赋能”融合路径。各高校应该引入人工智能情绪识别、语义分析等辅助工具，提升心理识别的敏感度与数据反馈能力，最终打造集心理识别、数据追踪、干预反馈与价值引导于一体的综合性心理育人平台，实现技术工具与思政内容的双向赋能。

此外，高校还可以结合院系实际，设计涵盖多个育人场景的融合实践路径。包括心理主题班会、研究生导师谈心行动、暖心就业季和心理减压小课堂等，引导学生在自我认知、社会适应、价值定位等方面实现正向成长。通过案例化、情景式、互动型方式，提升学生对心理育人活动的参与感和认同度。最终提升研究心理工作效度与思政育人针对性，构建思政教育与心理健康教育互促机制，推动研究生教育高质量发展与智慧育人体系建设

【作者：曾力，博士，硕士生导师，河南理工大学财经学院。

基金项目：中国学位与研究生教育学会(人才选拔与评价委员会)2024年课题(项目编号：2024004研究生招生多元录取和综合评价改革研究)；2025年河南理工大学研究生思政工作品牌项目：“智识AI·润心育人”：研究生心理健康识别与思政干预融合创新研究(项目编号：2025YSZ007)】

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