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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)

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大皖新闻讯12月3日，大皖新闻记者从中国科学技术大学获悉，该校分子精密光谱研究团队在温度基准测量领域取得重要进展。研究团队采用全频域测量方法，实现了无线型模型依赖的ppm级精度多普勒展宽测温（DBT）。该项DBT研究成果与研究团队近期在《科学进展》上发表的线强度比测温法（LRT）工作形成互补，创造了光谱学温度计量精度的国际新纪录。

温度是国际单位制中最后一个被重新定义的基本单位，目前开尔文的定义直接基于玻尔兹曼常数。多普勒展宽测温法（DBT）作为一种重要的原级测温方法，通过测量原子或分子热运动导致的谱线展宽来直接反演温度。然而，分子碰撞效应和传统光谱测量方法的局限性一直是制约其精度提升的关键因素。

研究团队采用腔模色散光谱技术（CMDS），实现了从“光强测量”到“频率测量”的范式转变。研究团队采用模式线宽仅为0.6kHz的高精细度光学腔，选择最简单的双原子分子一氧化碳R(10)(3-0)跃迁作为测量对象，在2-17Pa的低气压条件下记录光谱数据。实验采用低气压测量与零压外推的策略，有效剥离了分子碰撞对谱线展宽的干扰。而高精细度光腔的使用，使得测量灵敏度大幅提高，在低气压下还能获得足够的探测信噪比。

不同线型拟合结果下的DBT温度（TDBT）与热传感器读数（T₉₀）的对比

值得注意的是，即使采用不同的线型模型（高斯、Voigt或速度依赖Voigt模型）进行分析，压力外推后结果都呈现出良好的一致性，表明该方法摆脱了对线型模型的依赖。

记者了解到，该项工作得到审稿人的高度评价：“这是从20年前提出DBT方法以来最重要的概念性突破”。这项工作建立的测量平台不仅为温度计量提供了新标准，还将应用于分子碰撞物理研究、大气环境遥感监测等多个领域。特别值得一提的是，该技术为验证分子碰撞理论提供了前所未有的高精度平台，对大气遥感、气体计量等学科发展具有重要意义。

大皖新闻记者魏鑫鑫

编辑王翠

(标配三电)机动力系统Alpi：neA390官图发布