“请基于以下任务参数，生成一款无人机概念设计方案：航程1500公里，最大起飞重量260公斤……”设计师小李的手指刚离开电脑键盘，屏幕上的画面便“活”了起来——大模型先对任务可行性做出分析判断，紧接着几款飞行器构型方案接连浮现。随即，AI自主完成数轮迭代优化，一个优化后的飞行器外形跃然屏上。最后，飞行器在数字空间里稳稳“飞”了一圈，各项数据全部达标……这不是科幻电影里的特效画面，而是“书生·扶摇”平台真实走通的一次全链条演示。从输入需求到亲见一个“能飞”的飞行器外形，全程不过一盏茶的工夫。

前不久，2026年世界人工智能大会开幕。由航天科技集团十一院联合上海人工智能实验室、体系院及中国商业火箭公司共同建设的“空天飞行器气动智能联合创新平台——书生·扶摇”，入选上海人工智能实验室发布的十大“与书生共创”科学智能联合创新成果。

目前，“书生·扶摇”平台已在两个场景中完成全链条演示验证，并具备虚拟飞行验证能力，方案迭代时间达到小时级。“以前，这套流程想都不敢想。”小李说。

从“独木桥”到“多选题”

飞行器概念设计，通俗地讲就是“画一张飞得又快又稳又省力的草图”。这事听着简单，做起来却很磨人——阻力要小、稳定性要好、操纵性要灵，各种要求彼此“打架”，怎么权衡全凭设计人员脑中的“经验地图”。

“最难的不是画，是‘算它能不能飞’。”在十一院工作多年的老张回忆，“过去接一个新任务，团队先凭专家经验定下一个大致构型，然后排队做高精度仿真，一轮下来少说几周；如果结果不理想，就得改了外形再算，一来一回，一个小修改就要一个多月。更麻烦的是，一条流程走下来，往往只能‘憋’出一个方案。万一方案不行，就得几乎推倒重来。”

转机出现在“书生·扶摇”上岗之后。这个平台就像给每位设计师配了一位“AI搭档”，经验丰富、算得飞快、从不喊累，还一口气端出好几个方案让你挑。

“双重融合”，让快和准握手

这位“AI设计师”的独门功夫是一套“双重融合计算”体系。

第一重融合，让“快”和“准”握手言和。平台把多年积累的历史设计数据、仿真结果、试验记录统统“喂”给AI，让它摸清“什么外形配什么性能”的规律，练成一个智能预示模型。新构型秒级就能预估出气动性能。但光快不行，平台还能让预示模型负责海量初筛，仿真负责精细复核，各干各的强项。

第二重融合，让“算出来”和“吹出来”对答案。仿真结果还要与风洞里真实“吹”出来的实测数据联合校验，确保AI给出的每个结论都经得起检验。

有了这套底座，AI负责海量筛选，仿真负责精挑细算，风洞负责终极验收——快而不失准，准而不拖沓。

七步，跑通一个方案

在两个演示场景中，平台完整走通了七步流程，每一步都看得见、摸得着。

第一步，说需求。用户在对话框里输入任务目标。第二步，判可行性。大模型先对需求做可行性分析，让设计从一开始就不跑偏。第三步，出方案。几秒钟后，屏幕上跳出数个候选构型，而此前要做出这些方案，需要几个组画上一个月。第四步，测性能。智能预示模型随即给每个方案“打分”，各项性能优劣一目了然。第五步，自己改。AI并不满足于第一版答卷，会围绕短板自主迭代优化，改一轮、测一轮、再改一轮。第六步，出外形。数轮优化后，一份性能最优的构型外形正式生成，关键指标标注得清清楚楚。第七步，试飞一次。平台自动为这个外形安排虚拟飞行验证，让它在数字空间里把典型飞行状态“飞”个遍，确认性能达标，才算拿到“出厂证”。

“设计师从‘画图的’变成了‘出题的’。”老张笑言。目前，在两个验证场景中，该平台的方案迭代已从“以月计”跑进“小时级”，为空天飞行器研制蹚出了一条从串行试算走向智能协同的新路。

在研发团队看来，“AI设计师”的价值不止于快。它把设计师从漫长的等待中解放出来，让大家有精力去琢磨真正的创新——那些过去不敢想、也没时间试的大胆构型，如今尽可丢给AI“跑一圈”看看。

下一步，十一院将聚焦气动设计与评估的关键痛点，持续开发系列数智产品，推动平台与产品研制流程深度融合，让演示屏幕上的“一盏茶的工夫”，早日成为科研生产一线的日常。

让AI多算一步，让设计快人一程，这是“书生·扶摇”描绘的蓝图。如果每位设计师身边都站着一位不知疲倦的“AI搭档”，中国空天飞行器的翅膀将扇动得更快、更稳、更有力。

（覃建秀）