509所江世臣介绍，静止轨道微波探测卫星将微波的穿透性和静止轨道的高时效性相结合，能够穿透云层，对云雨内部结构与大气温湿度开展连续监测，为我们揭开大气变化的“隐秘细节”。在复杂多变的空间热环境中，热变形引起的天线方向图变化不仅会影响载荷观测指向，还会影响探测数据的精度。因此，更快、更准地确定在轨天线方向图，就成了让卫星始终保持高精度观测的关键所在。

静止轨道微波探测卫星不仅要能“瞄准”云雨，更要能“看准”云雨。只有把在轨天线方向图实时计算精准，观测数据才能更好地用于温湿度反演，为台风、强降水等灾害性天气的预报筑牢数据根基，提供更可靠的技术支撑。

静止轨道微波探测卫星搭载的大口径多曲面微波天线，在轨运行中要直面零下130℃至130℃的极端温差考验。为确保卫星在距地约3.6万公里的静止轨道上实现高精度定量探测，天线型面精度必须控制在百微米量级。与此同时，太阳照射、地球遮挡、结构热变形与微振动等多重因素会使天线方向图随工况持续变化，进而影响观测数据配准、辐射测量和温湿度反演精度。以静止轨道为例，哪怕仅0.1°的微小偏差，投影到地面后就可能形成几十公里的位置误差，可谓是差之毫厘，便会谬以千里。

针对这一难点，项目团队锚定星智融合创新方向，将人工智能技术深度赋能天线方向图确定环节，构建了覆盖热环境、结构变形、电磁响应等多维度关键影响因素的一体化分析体系。同时，团队立足于物理机理与工程实际，打造了面向大口径多曲面微波载荷的方向图AI预测技术路线，有助于提升方向图变化分析效率，为卫星观测数据处理链路提供更加及时、可靠的底层支撑，为航天工程与人工智能的深度融合注入全新动能。

该项目通过将人工智能方法与物理机理模型、工程约束条件相结合，推动相关技术由辅助分析向工程应用支撑延伸，为“AI+卫星”融合发展探索了新路径。

面向未来，这一技术路径有望进一步拓展到载荷定标、数据质量控制、异常诊断和任务运行优化等方面。特别是在气象、遥感等对时效性要求较高的任务中，部分信息如果能够在卫星上先完成快速计算和处理，再传回地面开展后续分析，相比完全依赖地面处理，可有效缩短处理链路、提升响应效率。随着人工智能与航天工程持续融合，卫星系统有望朝着更智能、更高效的方向发展，为提升空间观测能力和在轨服务能力提供有力支撑。