《中国科技信息》2026年4期内容推荐（选登）

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01

上海民航职业技术学院

杨赛 谢丽 张晓燕

概要：本文以上海市为例，研究低空空域与航线划设的关键问题。针对虹桥、浦东两场航班密集、空域资源紧张的现实，提出在确保不影响民航运输、军事活动及现有通航运行的前提下，重点从四个方面规划：严格避开机场起降空域、保持与进离场程序的垂直（≥300m）和侧向（≥8km）安全间隔、适配最低监视引导高度（MVA）、确保障碍物安全超障。研究识别出青浦、金山、奉贤、松江等区域为可重点划设空域。该研究为上海及全国低空空域精细化管理和低空经济高质量发展提供了技术路径和参考依据。

02

中国飞行试验研究院

张雨琦

概要：本文以AG600水陆两栖飞机为研究对象，构建了驾驶舱评估试飞技术体系。基于适航条款与人-机-环理论，识别出水面反光、火场烟雾等特殊影响因素；通过典型任务剖面分析与动作要素分解，形成验证场景矩阵；引入正交试验法优化试飞架次，提升验证效率；提出广义任务绩效测量法，从任务效率、精度、负荷与错误四个维度量化评估。该方法已在AG600试飞中应用，可系统暴露驾驶舱设计缺陷，为型号取证与飞行员训练提供支撑，并可推广至其他机型。

03

中国民航信息网络股份有限公司

张俊卿 彭靖玮 张儒逊 常亮

概要：本文介绍了一款基于大语言模型的民航运维小助手，旨在解决云化系统运维中平台复杂、学习周期长、经验传承难等问题。该助手集成智能体与检索增强生成技术，支持自然语言交互，可自动查询系统运行指标、检索运维知识库，大幅提升运维效率。通过真实场景验证，查询效率提升显著。作为可配置、可管理的“智能资产”，它不仅助力民航系统稳定运行，也为未来多行业智能运维提供了可行路径。

04

江西省网络安全研究院；

江西省智慧交通运输事务中心

樊荣 邓昭晖 廖坤 罗致民 刘尧新川

概要：本文提出了一种基于模型自我检查修正的工具调用方法，旨在解决大语言模型在高温参数下调用外部工具时易出错、输出不稳定的问题。该技术通过让AI在生成工具调用指令后自我检查、自动修正错误工具，在不牺牲灵活性的前提下显著提升准确率。实验表明，在高温场景下，工具调用准确率可提升近一倍，回答准确率也同步提高。该技术适配多种模型，成本低、普适性强，有望成为提升AI可靠性的核心资产，推动金融、医疗、企业服务等领域智能化应用落地。

05

湖北中烟卷烟材料厂

周炫羽 郑曼 陶璐

概要：本文提出一种人工智能驱动的数据备份预测与恢复策略，旨在解决传统备份周期固定、恢复效率低等问题。通过采集备份历史、业务场景与系统状态数据，采用线性回归预测数据量增长（误差率<8%），结合异常检测识别备份风险。在恢复环节，引入强化学习规划最优恢复路径，利用GAN、GNN等模型修复损坏数据，并建立闭环反馈机制持续优化。实验表明，该策略可缩短RTO 40%以上，提升数据还原率，为企业数据安全提供了从“被动响应”向“主动预测”转型的可行路径。

06

江苏国信临海风力发电有限公司

邵泽骏

概要：本文聚焦光伏接入对并网点电压稳定与绝缘性能的影响，针对光伏出力波动引发的电压越限、谐波超标、设备故障等实际问题展开研究。通过仿真建模与案例分析，揭示了接入容量、线路长度对电压波动的影响规律，并识别出5次、7次谐波是导致绝缘故障的主要因素。研究提出从设备改造、谐波抑制到智能监测的一体化解决方案，在真实案例中实现了谐波抑制率超90%、电压波动显著降低的效果。该技术有助于提升光伏并网稳定性，保障用电安全，推动光伏产业高质量发展。

07

垣曲县供电公司

余晋生

概要：本文介绍了配网自动化技术在电力系统中的应用，重点阐述其“感知—决策—执行”闭环机制。通过搭建主站层、子站层、终端层的三层架构，集成分布式故障定位、自愈控制、负荷预测与调度优化、设备状态监测等核心技术。实验表明，该技术将故障定位精度提至98.5%，隔离时间缩短至2分钟，年平均停电时间减少84.3%，运维成本降低32%，每年节约成本1580万元。配网自动化有效提升了供电可靠性、运维效率和经济效益，为现代智能电网建设提供了坚实支撑。

08

国华(江苏)风电有限公司；

南京大学环境规划设计研究院集团股份公司

尹杰 常天昊 周万 曹军 申兴龙 施啸 曹海琳

概要：本文针对沿海光伏电站受互花米草入侵导致发电效率下降、桩基受损等问题，构建了集物理防控、生态治理与智能监测于一体的协同治理技术体系。通过优化机械刈割、应用浅水淹没抑制互花米草生长；筛选本土植物进行生态替代修复；融合遥感与物联网技术实现动态预警。在江苏如东光伏项目应用显示，互花米草复发率仅0.12%，生物多样性提升，治理效率显著提高。该体系为沿海新能源开发与生态保护的协同提供了可推广的技术路径。

09

北京市智慧水务发展研究院

高涵 田晓宇 王港

概要：本文针对山洪灾害人工监测效率低、预警滞后等问题，提出一种基于YOLOv5与SAM模型融合的山洪智能识别方法。该技术采用“先检测后分割”的串联架构：YOLOv5快速定位水体区域，SAM基于边界框提示进行像素级精细分割，有效克服背景干扰和样本稀缺难题。研究构建6万余张多样化数据集，在北京市多场次强降雨中验证，模型识别准确率达89%。该技术已集成至智慧水务平台，形成“感知-分析-预警”闭环，为山洪防御“四预”工作提供智能化支撑，显著提升监测响应时效与决策科学性。

10

武汉船用电力推进装置研究所；

中船奥蓝托无锡软件技术有限公司；

中国船舶科学研究中心

陈浩 苏明明 许方

概要：本文提出一种基于改进YOLOv5s的船舶推进器叶片损伤智能检测技术，解决人工检测效率低、微小损伤易漏检问题。通过引入ODConv动态卷积模块作为“自适应放大镜”，增强对裂纹、腐蚀等多形态损伤的特征提取能力；同时设计NWD-IOU组合损失函数作为“精准量尺”，提升亚毫米级微小缺陷的定位精度。实验表明，改进后算法平均精度达78.8%，较原始模型提升8.3个百分点，计算复杂度降低45%，单帧检测仅需25毫秒。该技术为船舶航行安全与航运智能化升级提供了可靠支撑。

责编：许若西

审核：王汝霖

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