硬核讀「天問」——火星探測背景下的IT技術

作為中國首個火星探測任務，「天問一號」火星探測是2021年備受矚目的航天大事件之一。2021年5月15日上午，天問一號著陸器確認成功降落火星北半球的烏托邦平原。「天問一號」一次任務同時實施環繞探測和巡視探測，在國際上尚屬首次。之前成功全世界登陸火星的著陸器和火星車加在一起只有10個，目前還在服役的火星探測車有「好奇號」、「洞察號」和「毅力號」，它們的探測區域基本都是在火星南部高地，而「天問一號」火星車著陸在火星北部平原，將會對人類全面理解火星的演化程序做出重要補充。

天問的成功無疑是我國科技綜合實力的體現，其背後包括航天測控、太陽能電池、航天動力以及IT技術等等共同協作的系統性工程，其中有關天問的IT技術又至少包括了晶片、作業系統以及AI自動化控制等等方面，但遺憾的是目前還沒看到對於這部分專業解讀，在整理了相關資料以後，筆者發現航天的背後至少有作業系統、晶片與人工智慧三大看點，下面為各位讀者進行一下詳盡解讀。

一、Space OS-航天器背後的作業系統可不簡單

雖然並沒有公開資料顯示天問和祝融到底使用的是什麼作業系統，但是筆者認為Space OS的可能性要超過90%。Space OS中國航天科技集團公司五院的航空天器作業系統，在2006年首飛成功，2013年嫦娥三號探月任務使用的是第二代的Space OS 2。

儘管與普通家用的作業系統設計原理相似，但航空航天的作業系統為了適應惡劣太空環境，對安全性、可靠性等要求要苛刻許多。日常我們家用的計算機系統宕機可以重啟解決，壞件可以換新的，但飛行器上了天以後，根本就沒有什麼重啟換件的機會。而且作為整個航天器的大腦，航天作業系統的連續運行時間絕不能拉胯，一般來說電池背板的使用壽命可達十幾年，這也就意味著Space OS也得保證運行十幾年不出現問題。

除了穩定性的要求以外，Space OS 與日常我們所接觸到的作業系統的設計要求也不同，今天知乎上有一個特別火的問題是《祝融火星車上有沒有可能搭載鴻蒙OS或者RT-Thread》，不過筆者認為鴻蒙上火星的可能性幾乎為0，雖然沒找到Space OS的架構，但從論文《空間站有效載荷綜合處理單元設計研究》可以看到載人航天系統的功能架構圖如下：

而對比鴻蒙的架構圖

可以看到鴻蒙的首要設計理念是保證良好的使用者體驗，而Space OS則需要首先保證系統的高可用性，系統健康、電源、遙測管理等等方面，至於多媒體、分散式等等方面根本就不用考慮。

而且值得一提的是，在任務排程和記憶體管理方面，2013年搭建在嫦娥三號的SpaceOS 2可以同時做到同時管理幾十個任務，與一代Space OS的5個任務相比提高不小，相信現在用於祝融的版本可能提升更大。在探測車在星球行走時，要一邊不停地拍攝周圍環境，一邊快速儲存和處理這些資訊。同時還要密切注意外界感測器的反饋，假如前方遇到路障，需要作業系統在最短的時間內作出判斷並反應，這在火星車電源和算力均有限的情況下做到硬實時還是非常不易的。

二、能上天的晶片肯定不止CPU那麼簡單

如果說航天作業系統與普通的RTOS還有一定的相同之處，那麼航天晶片與普通日常SoC之間的差距就太大了，別的不說想要記憶體、電子器件、半導體在沒有大氣層保護的強輻射環境下運行，就是一件極其困難的任務。

因此與我們家用電腦將記憶體、CPU、網卡分成不同模組的策略不同，航天晶片更傾向於完整的片內整合。根據論文《空間站有效載荷綜合處理單元設計研究》，integrated processing unit(IPU)的架構如下：

這款晶片實際是將記憶體、光纖RapidIO等外設以及CPU、FPGA等核心元件完全整合到一塊晶片上了。

目前我們比較成熟的航空航天器專屬的晶片，大多是軒宇空間的CPU-SoC 20xx系列的，其中第一代SoC 2008首次應用於2012年10月發射的實踐-9B衛星星載計算機的主份核心晶片，是國內第一款在軌飛行的SoC晶片。該晶片基於SPARC V8體系結構，面向空間應用的高效能、低功耗的32位抗輻射片上系統晶片，計算效能超過86MIPS@100MHz。

第二代產品SoC2012是一款4核CPU處理器，內部整合四個SPARC V8核心，效能超過了300MIPS 80FLOPS@100MHz，功耗不大於2瓦，基於SoC2012設計的新一代抗輻射加固星載計算機，其體積、重量和功耗只有同類傳統星載計算機產品的一半，效能是現有產品的20~60倍，可以滿足衛星對高效能、高可靠、小型化的進一步需求。截至2016年年底， 共有 200套以上 SoC2012 片上系統用於二代導航衛星、探月衛星等的控制計算機、敏感器等電子產品中。

第三代產品是SoC2016晶片是一款異構多核晶片，除了整合SPARC V8架構高效能LEON4處理器核以外，還在片內集成了DSP數字訊號處理器、浮點處理器、1553B匯流排、CAN匯流排、SpaceWire匯流排、DMA控制器等模組，SoC2016計算效能超過800MIPS 200MFLOPS@200MHz，功耗不大於3瓦，效能指標達到國際先進水平。

當然軒宇空間自身也提供了一些SiP也就是微系統產品，比如SiP2113型通用星載計算機模組，就在SoC 2008的基礎上集成了記憶體、Flash和1553B匯流排等模組，提供一體化解決方案。

三、想上天還得指望強化學習

雖然天問和祝融是否使用人工智慧技術並沒有明確的資料顯示，但是我國的月球探測器嫦娥五號肯定是有AI技術的加持，在2019軟體定義衛星高峰論壇上中國科學院院士、中國探月工程首任首席科學家歐陽自遠表示「嫦娥五號仍採用軟著陸。這實際上是人工智慧的自主決策。」其實火星和月球探測車並無本質區別，都需要解決探測車的著路與航線控制等問題。

如果超遠距離的通訊，通訊延時過長几乎是一種必然會遇到的問題，如果探測車所有動作完全依靠遙控的話可能會有一定的潛在問題，而用歐陽自遠院士的話講，「它一直在邊走邊找，最後作出判斷和決策。」這其實是向我們說明了星球探測科技的背後應該是強化學習。

我們知道在目前人工智慧領域分為深度學習模型和強化學習模型兩種流派。其中深度學習模型以深度神經網路模型為主，在影象及自然語言識別、分類以及生成等方面都有不錯的成績。而強化學習從目前公開的資料來看，當屬GPT-3之父Open AI的實力比較強。深度學習比較合適根據海量的資料推測資料之間規律和關聯，而強化學習主要用於探索未知領域，所以由本次天問和祝融要執行的火星探測任務來看，由於火星表面的資料匱乏，使用深度學習的可能微乎其微，如果有AI技術的應用也幾乎可以肯定應該是強化學習的模型。

強化學習（reinforcement learning，RL)技術，要做是一系列基於時間序列的決策。它先假定每個問題都對應一個Environment,這時每一個Agent在Environment中採取的每一步動作都是一個Action，做出Action之後，Agent從Environment中得到observation與reward，再不斷迴圈這個過程，以達到總體reward最大化。其原理圖如下：

所以從RL的原理中也能看出，RL是一種在不確定且複雜的環境中通過不斷試錯，並根據反饋不斷調整策略，最終完成目標的AI， 目前雖然RL的應用還不如深度學習那樣普遍，但是在一些具體的場景中例如，控制步進馬達、電子競技方面還是取得了不錯的成績，強化學習的確是比較適合在由機器自主實現某些目標。

這和天問和祝融的火星任務非常的契合。因此筆者預測祝融探測車上應用初步強化學習成果的可能不低。

十年飲冰，難涼熱血，百年回首,自請長纓，千載暗室，一燈即明。相信在天問與祝融的鼓舞下，中國科技將重搭主心骨，只要給我國半導體業以時間，那麼必能補齊短板，終成大業。

參考連結：

http://zhuanti.spacechina.com/n561816/n562345/n563069/c605321/content.html

https://mall.cnki.net/magazine/Article/ZRHT201904018.htm

http://www.sunwisespace.com/index.php?m=content&c=index&a=show&catid=113&id=6&mid=81

https://developer.harmonyos.com/cn/docs/documentation/doc-guides/harmonyos-overview-0000000000011903

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1638445425486054052&wfr=spider&for=pc