得半点马虎，每一行代码都要经得起太空环境的考验，每一次测试都要模拟极端场景，咱们要用‘零失误’的标准要求自己。”
研发团队的第一个难题，就是太空碎片规避算法的精准度。传统算法基于轨道参数预测，误差在1公里左右，而AI算法需要将误差缩小到10米以内。邹小东带着团队在酒泉卫星发射中心驻场研发，每天分析上万条太空碎片轨道数据，结合航天器的机动性参数，构建了“实时轨道预测-碰撞风险评估-规避路径规划”的三重AI模型。
但在第一次模拟测试中，模型就出现了严重失误。当模拟一块突发变轨的碎片时，AI规划的规避路径与空间站的太阳能帆板发生冲突。“太空环境不是实验室数据，碎片会受太阳风暴、引力摄动等多种因素影响，必须把所有变量都考虑进去。”航天科技集团的李院士在评审时说道。
邹小东带领团队连夜优化模型，引入量子计算的并行处理能力，同时接入国家航天局的太空环境实时监测数据，将太阳风暴、引力场变化等12种变量纳入模型。经过一个月的攻坚，第二次模拟测试中，AI成功在0.5秒内完成碎片轨道预测，规划的规避路径避开了所有障碍物，误差缩小到5米以内，远超预期标准。李院士竖着大拇指说：“这个模型，能给航天人吃颗定心丸。”
与此同时，太空资源勘探团队也取得了突破。他们开发的AI光谱分析系统，能在10秒内识别月球土壤中的氦-3、钛铁矿等资源含量，准确率达到98%。在模拟月球探测实验中，系统成功识别出一处隐藏的氦-3富集区，与后续钻探结果完全一致。
就在项目即将进入实际应用阶段时，张俊带来了一个紧急任务。“‘天枢’号空间站的一台生命维持设备出现异常波动，地面测控中心初步判断是传感器故障，但无法确定具体位置。国家航天局希望咱们的AI系统能辅助分析，找出故障点并给出修复建议。”
吴浩立刻下令启动应急响应，邹小东带着核心研发人员进驻航天测控中心。他们将空间站的设备运行数据、历史故障记录接入AI系统，通过故障树分析与异常数据比对，仅用2小时就锁定了故障点——是一个压力传感器的线路老化导致的数据波动。同时，AI系统还生成了三套在轨修复方案，考虑到了航天员的操作难度
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