航天器故障若发生在测控区外，常因不能及时发现处理而造成业务中断甚至整器失效。中国人工智能学会这份白皮书给出了系统性答案：以云边协同替代远程集中，以联邦学习实现数据安全共享，以数据增强、状态监测、异常检测、故障诊断、健康评估、寿命预测六大技术构建闭环运维体系。从NASA的Livingstone系统到中国空间站的工程实践，从可诊断性理论到边缘智能装置——智能精准运维正在推动航天器从“自动化”走向“自主化”的跨越。

航天器智能精准运维是指通过人工智能、大数据分析等新兴技术与机理模型、专家知识的深度融合，利用数据增强、状态监测、异常检测、故障诊断、健康评估、寿命预测等核心技术，发现航天器系统中的异常行为及潜在问题，并提供相应处置策略。其目标是实现航天器运行管理与故障维护的自主化和无人化。

内涵涵盖五大自主能力：自主状态感知、自主故障定位、自主评估预测、自主任务决策、自主学习更新。传统运维依赖人工干预，智能运维仅依靠数据驱动，而智能精准运维则强调人工智能与机理知识的有机融合，实现自主性更强、具备自主学习与进化能力的运维全过程。

白皮书提出基于云边协同的航天器智能精准运维环境，分为中心云层、边缘层与现场层三个层级。中心云层由地面测控基站搭建，负责健康评估与寿命预测；边缘层提供基于联邦学习的模型聚合与参数更新；现场层由部署在航天器上的智能精准运维模块构成，提供分系统级的状态监测、异常检测与故障诊断。联邦学习驱动下，现场层进行本地模型训练，边缘层聚合更新后下发，实现数据安全与共享兼得。

六大关键技术形成闭环自修正体系：数据增强提供质量提升的输入基础；状态监测关注实时运行状态；异常检测识别异常行为；故障诊断实现定位与隔离；健康评估量化分析当前状态；寿命预测量化剩余寿命为决策提供依据。

数据增强技术包括不完整数据增强（机理填充、AI填充）和不均衡样本增强（重采样、生成对抗网络）。状态监测分为基于模型（失效物理模型）和数据驱动（ARMA、Petri网、SVM、LSTM等）。异常检测分为信号处理、解析模型和数据驱动三类。故障诊断涵盖解析模型（观测器/滤波器）、信号处理（小波/EMD）和人工智能（神经网络、定性模型、数据挖掘）。可诊断性与可重构性理论从系统设计之初量化诊断能力，从根本上提升自主水平。健康评估和寿命预测分别从当前状态和未来趋势两个维度提供决策支撑。

应用方面，美国NASA的Livingstone系统、IMS系统、RSV项目，欧洲XMM-Newton、SPOT、SMART-1，日本HAYABUSA的ISACS-DOC，中国的“资源一号”到“天宫”空间站，均验证了智能运维的工程价值。

面向星群星座管控，需建立天基协同分布式运维机制，实现一星多用、协同感知、自主管控。面向深远空间探测，地面设计阶段需通过可诊断性理论指导资源配置与算法优化，在轨阶段需构建闭环反馈策略实现自适应调整。四大关键技术方向：天基协同分布式运维、跨时空跨平台数据增强、通用化边缘装置研制、高动态自适应模型轻量与算法优化。