在当今科技飞速发展的时代，生成式 AI 正以前所未有的态势渗透到各个领域，教育领域也不例外。为了进一步推动生成式 AI 在学与教中的多元应用，一场别开生面的培训活动：教育新纪元：生成式 AI 实务培训系列二之“从教室到太空：生成式 AI 在学与教的多元应用探索” 成功在香港举办。

此次活动特别邀请到了《中国航天》理事会常务理事单位，星链航天控股 (深圳) 有限公司香港区总经理陈颖萍女士 (Ms.Georgina Chan )，为大家解构 AI 技术在中国航天领域的实际应用，为教育工作者带来了一场跨界融合的知识盛宴。

陈颖萍女士在活动中深入剖析了 AI 技术在中国航天领域的广泛应用。在卫星导航方面，AI 技术的融入使得卫星导航的精度和可靠性得到了极大提升。通过对海量数据的实时分析和处理，AI 能够快速准确地计算卫星轨道，及时修正偏差，从而为全球用户提供更为精准的定位服务。例如，在一些复杂的地理环境或恶劣的天气条件下，传统的卫星导航可能会受到干扰而出现信号不稳定的情况，而借助 AI 技术，卫星可以自动调整信号传输策略，增强信号的抗干扰能力，确保导航信号的稳定和准确。

在自主飞控领域，AI 技术赋予了飞行器更高的自主性和智能决策能力。传统的飞行控制系统在面对复杂多变的飞行环境时，往往需要飞行员凭借丰富的经验进行判断和操作，这在一定程度上限制了飞行的安全性和效率。而 AI 驱动的自主飞控系统，能够实时感知飞行器的状态和周围环境信息，通过深度学习算法快速做出最优决策，实现飞行器的自主导航、避障以及故障诊断与修复等功能。比如，当飞行器遭遇突发的气流扰动或设备故障时，AI 自主飞控系统可以在瞬间计算出最佳的应对方案，调整飞行姿态和参数，保障飞行器的安全飞行。

图像识别与资料优化处理也是 AI 技术在航天领域的重要应用场景。在卫星拍摄的大量图像数据中，AI 图像识别技术能够快速准确地识别出各种目标物体，如地形地貌、建筑物、农作物等，为地理测绘、资源勘探、环境监测等提供有力支持。同时，AI 还可以对图像资料进行优化处理，提高图像的清晰度和分辨率，挖掘图像中隐藏的信息。在处理遥感图像时，AI 可以通过对不同波段图像数据的分析，提取出更丰富的地物特征，帮助科研人员更好地了解地球表面的变化情况。

陈颖萍女士的讲解不仅让大家深入了解了 AI 技术在中国航天领域的实际应用，更启发了教师们对 AI 跨界融合潜力的深入思考。在教育教学中，我们也可以借鉴航天领域中 AI 技术的应用思路，将其与学科教学进行有机融合。利用 AI 的数据分析能力，教师可以对学生的学习行为数据进行深入挖掘，了解每个学生的学习特点和需求，从而为学生提供个性化的学习方案和指导；借助 AI 的图像识别和模拟仿真技术，可以为学生创造更加生动、直观的学习情境，帮助学生更好地理解抽象的知识概念。

此次 “从教室到太空：生成式 AI 在学与教的多元应用探索” 活动，通过陈颖萍女士对 AI 技术在中国航天领域应用的精彩解读，为教育工作者打开了一扇跨界融合的新窗口，为生成式 AI 在教育领域的深入应用注入了新的活力和思路，相信在未来的教育教学中，AI 技术将发挥更加重要的作用，推动教育事业迈向新的高度。