在科技飞速发展的当下，人工智能（AI）正成为科研创新的关键力量，空气动力学这一传统学科也迎来了智能化转型的绝佳契机。航天科技集团十一院敏锐捕捉到这一趋势，果断推动人工智能与空气动力学的深度融合，全面开启行动计划。

为保障计划顺利推进，十一院迅速组建专班队伍。这支队伍汇聚了人工智能领域的科研精英，他们专业背景多元，却都怀揣着同一个目标——将人工智能深度融入空气动力学研究，推动学科迈向新高度。专班的成立打破了以往分散的科研模式，大家统一目标、协同作战，为项目推进筑牢了坚实基础。

数据基石：从散乱到有序的蜕变

数据堪称人工智能时代的“石油”，在空气动力学领域，历史数据更是科研工作的重要财富。

然而，长期以来，这些数据难以实现二次利用。项目负责人朱工曾无奈表示：“我们拥有大量历史数据，却难以有效利用。”

面对难题，专班团队没有退缩。他们采用分级、分类的管理模式，对海量风洞试验数据进行细致梳理。团队成员小李回忆道：“那几个月，我们天天泡在数据里，逐个文件查看、分类，眼睛都看花了。”

在整理一批年代久远的数据时，大家发现文件格式混乱，很多数据缺失关键信息。小李和几位同事没有放弃，他们四处寻找当年的实验记录，与参与过实验的老前辈们反复沟通，逐步还原数据的真实面貌。经过连续几周的加班加点，这批数据终于被成功修复并分类归档。

在整合不同来源的数据时，团队遭遇了数据标准不统一的问题。不同部门记录的数据格式、单位各异，给整合工作带来极大困难。

负责数据整合的小王主动担当，带领团队成员深入研究各个数据源特点，制定了一套统一的数据标准。在实施过程中，部分数据无法按照新标准转换，小王没有气馁，他查阅大量资料，请教多位专家，最终找到折中方案，成功完成数据整合。

经过数月奋战，团队成功构建空气动力学数据资产目录，涵盖10万余车次的风洞试验数据，还初步建立了包含1000余条气动外形的核心数据库。这一改变，让沉睡的历史数据重焕生机，为后续人工智能模型训练提供了丰富素材。

与此同时，团队在气动知识系统建立方面也取得重大突破。他们通过编写高质量问答对、思维链等内容，构建了结构化的气动知识库。数据组负责人形象地比喻：“这就像给AI装了一本‘气动百科全书’，让它能更深入地理解空气动力学。”

算力支撑：国产平台的崛起

数据准备就绪后，算力问题成了项目推进的“拦路虎”。

李工在项目例会上着急地说：“如果没有强大算力，AI模型就是空中楼阁。”于是，专班团队决定自主建设国产GPU（图形处理器）算力平台，打破技术限制。

从硬件集成到软件优化，团队成员日夜奋战。工程师小覃说：“那段时间，我们几乎住在实验室，不断调试设备、优化参数。”

在硬件集成过程中，团队遇到了设备兼容性问题。不同厂商的硬件设备之间接口不匹配、通信协议不一致，导致系统无法正常运行。小覃和团队成员与各个厂商的技术人员反复沟通，查阅大量技术文档，经过无数次尝试和调整，终于解决了设备兼容性问题，成功完成硬件集成。

在软件优化阶段，团队面临算法效率低下的问题。为了提高算法运行速度，小覃带领团队成员对算法进行深入分析和优化。他们尝试多种优化方法，不断调整参数，经过无数个日夜的努力，终于找到最优算法优化方案。

小覃兴奋地分享：“以前跑一次仿真要72小时，现在只需18小时，效率提升太明显了！”

经过不懈努力，首个国产GPU算力平台成功建成。这一平台为AI模型训练提供了坚实保障，也让团队看到了自主创新的力量。

需求引领：模型创新与应用实践

有了数据和算力的支持，专班团队开始开发AI模型。他们围绕空气动力学实际需求，结合深度学习算法，开发出智能小模型和专用智能体，搭建起空气动力学智能平台与数字化风洞原型系统。

团队成员小张一边展示气动力预示场景，一边介绍：“智能小模型的气动力预测误差控制在5%以内，能实现秒量级预测。”

在模型开发过程中，团队也遇到诸多挑战。训练一个智能小模型时，发现模型的预测结果与实际数据偏差较大。小张和团队成员仔细分析原因，发现是训练数据中存在异常值，影响了模型的准确性。

他们没有简单删除异常值，而是深入研究异常值产生原因，对训练数据进行更细致地清洗和预处理。同时，调整模型参数和结构，经过多次尝试和优化，终于提高了模型的预测准确性。

随着AI模型逐渐成熟，团队将其应用于实际科研工作。这一变革彻底改变了传统科研模式，科研人员从繁琐的计算中解脱出来，得以专注于更深入的问题研究和创新思考。

一位科研人员在体验智能工具后感慨：“现在只需输入自然语言指令，智能工具就能自动完成气动计算和分析报告，太方便了！”

一次，团队接到一项紧急的科研任务，需要在短时间内完成一项复杂的气动分析。如果按照传统的方法，可能需要数周的时间。但有了智能工具的帮助，科研人员仅用几天就完成了任务，而且分析结果更加准确和全面。

这种便捷的科研方式让项目推进更加高效，也为探索更广阔的科研领域提供了可能。回顾这段智能化转型历程，专班团队成员收获颇丰。朱工在项目会上表示：“这只是个开始，未来之路任重道远。”团队深知，用AI赋能空气动力学是一个长期且复杂的过程，需持续探索和优化。

未来，团队将继续深化人工智能与空气动力学的交叉融合研究，推动模型向“自学习、自优化、自进化”的目标发展。他们相信，随着空气动力学研究进入“智能驱动”新时代，十一院将实现研发效率倍增和核心竞争力质变，在空气动力学智能化转型道路上不断探索前行，为我国相关领域发展贡献更多力量。

（雷鸣 朱德华）