通过博创软件“知识管理平台 + DeepSeek 大模型”的深度结合，航空航天企业可构建覆盖“数据-知识-决策”的全链条智能能力，实现从“经验驱动”到“数据与AI双驱动”的转型，为行业高质量发展注入核心动能。

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一、行业背景与现状

1.1 行业特点

航空航天行业是典型的技术密集型、高投入、长周期行业，具有以下特征：

• 知识高度复杂：涉及多学科交叉（如材料学、流体力学、电子工程等），技术文档、设计规范、实验数据等知识体量庞大且分散。

• 经验依赖性强：核心工艺和故障诊断高度依赖专家经验，但经验传承面临人才断层风险。

• 合规与安全要求严苛：需严格遵循国际标准（如AS9100、DO-178C）及国家安全规范，知识管理需具备高可追溯性和安全性。

1.2 当前挑战

• 知识孤岛严重：研发、生产、运维等环节数据分散在不同系统，协同效率低。

• 隐性知识流失：资深专家退休导致核心技术经验未系统化沉淀。

• 响应速度不足：传统知识管理系统依赖人工检索，难以快速匹配复杂问题解决方案。

• 智能化水平低：非结构化数据（如设计图纸、实验报告）利用率低，缺乏智能分析能力。

二、. 企业建设知识管理 + DeepSeek 的必要性

2.1 技术驱动需求

• 大模型技术突破：DeepSeek 具备多模态数据处理、自然语言理解与生成能力，可高效解析技术文档、图纸、语音记录等非结构化数据，构建动态知识图谱。

• 智能化知识服务：通过语义检索、智能问答、知识推理，实现“问题即答案”的实时响应，解决传统系统响应滞后问题。

2.2 业务价值驱动

• 加速研发创新：通过知识复用降低重复设计成本，缩短新产品研发周期（如飞行器气动优化、材料选型）。

• 保障运营安全：基于历史故障数据的智能分析，实现风险预警与快速决策支持。

• 应对人才挑战：固化专家经验，构建“数字专家”系统，缓解人才断层对业务连续性的影响。

2.3 行业竞争压力

全球航空航天企业加速布局AI技术（如波音、空客的数字化工厂），中国企业亟需通过“知识管理+AI”构建差异化竞争力。

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三、. 建设目标

3.1 核心目标

• 构建智能化知识中枢：整合研发、生产、运维全生命周期数据，实现知识“一站式”管理与应用。

• 打造AI赋能的决策引擎：通过DeepSeek实现知识自动萃取、推理与推荐，支持复杂场景下的快速决策。

3.2 量化指标

• 知识检索效率提升70%（传统系统需10分钟→AI系统3秒内响应）；

• 重复设计工作量降低40%；

• 故障诊断准确率提升50%；

• 专家经验沉淀覆盖率90%以上。

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四、. 应用场景

4.1 研发设计辅助

• 场景：飞行器结构优化设计。

• 方案：

• DeepSeek 解析历史设计文档、仿真数据与实验报告，生成参数化设计建议；

• 基于知识图谱推荐相似案例，自动匹配材料性能与工艺约束。

• 价值：缩短设计迭代周期，降低试错成本。

4.2 故障诊断与维修

• 场景：航空发动机异常振动分析。

• 方案：

• 接入传感器数据与维修记录，DeepSeek 结合知识库进行根因推理，生成维修方案；

• 通过AR设备推送可视化维修指引。

• 价值：维修响应时间缩短60%，减少停飞损失。

4.3 供应链协同优化

• 场景：多级供应商技术标准对齐。

• 方案：

• DeepSeek 自动解析国际标准（如NASA技术规范），对比供应商提交文档的合规性；

• 智能生成差异报告并推荐改进方案。

• 价值：降低供应链沟通成本，确保交付质量一致性。

4.4 培训与知识传承

• 场景：新员工快速掌握复杂装配工艺。

• 方案：

• 基于专家操作视频与手册，DeepSeek 生成交互式3D培训课件；

• 通过智能问答模拟专家“手把手”指导。

• 价值：培训周期从6个月缩短至2个月。

4.5 项目管理与协同

• 场景：跨部门协同开发卫星载荷。

• 方案：

• DeepSeek 实时追踪项目文档、会议纪要与任务进展，自动生成风险预警；

• 通过知识关联推荐协同方历史经验。

• 价值：项目延期率降低30%。

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五、. 实施路径

• 知识资产盘点：梳理现有文档、数据、经验，制定分类与标准化规则。

• 平台搭建：部署企业级知识库，集成DeepSeek 多模态能力接口。

• 场景试点：优先在故障诊断、研发设计等高频场景验证价值。

• 全面推广：建立知识贡献激励机制，推动全员参与知识生态建设。