智能航空發動機作為21世紀航空動力領域最具革命性的技術方向之一，其基本概念可以定義為采用人工智能技術的航空發動機，使航空發動機系統能夠在一定程度上模仿或代替人類的思維活動，對獲取的內外部信息進行綜合分析、判斷和處理，并自主制定決策以產生特定功效和作用。具體而言，智能航空發動機是指能夠從預判、感知、決策、執行和維護的全流程實現自主最優化的航空動力系統。與傳統航空發動機相比，智能航空發動機的最大區別并不在于結構和工作原理上的根本改變，而在于通過智能手段對數據利用的廣度、深度和速度的質的飛躍。這一本質特征決定了智能航空發動機的技術發展路徑與傳統發動機有著根本性的區別。

一、智能航空發動機的概論

智能航空發動機的概念起源可以追溯到21世紀初美國實施的通用經濟可承受先進渦輪發動機（VAATE）計劃，該計劃將智能發動機技術列為重點領域的核心內容，最初主要集中于先進控制技術的探索。隨后，在2016年美國啟動了自適應發動機過渡（AETP）計劃，旨在實現三流道自適應發動機從技術原型機到工程驗證機的過渡，相比F135發動機技術水平，預期推力增大10%，燃油效率提高25%，航程延長30%。這些里程碑事件標志著智能航空發動機技術從概念探索逐步進入工程驗證階段。

從國際發展態勢來看，全球航空動力巨頭紛紛布局智能發動機技術。美國在先進發動機領域處于國際領先地位，不僅在超燃沖壓發動機、火箭發動機等航空航天動力中應用了大量先進人工智能技術，還持續推進自適應發動機的研發與測試。羅羅公司提出了"智能引擎"概念，旨在借助交互通信和支持網絡，開發出更加安全高效的智能飛機發動機，該概念被視為其"全面護理"服務的一種延伸。印度Q-Alpha航空公司也宣布成功研制出新型AI驅動渦輪噴氣發動機QAL-J10，該發動機的特點是具有高度的"系統感知能力"，能夠實時監測自身性能并根據環境條件進行調整。這些進展充分表明，智能航空發動機技術已成為全球航空動力領域競爭的焦點。

二、智能思維與傳統機械思維的差異分析

要深入理解智能航空發動機的技術內涵，必須首先厘清智能思維與傳統機械思維之間的本質區別。機械思維是在智能時代之前主導工程技術領域的一種思維方式，其核心特點是認為一切物理現象和行為均可公式化，任何問題都可以通過追本溯源找到確定的因果關系來解決。在機械思維模式的慣性驅動下，傳統航空發動機的設計、制造、生產與維護無不處處體現著這種技術思路——工程師們力圖尋求發動機推力、耗油率、穩定裕度、推重比等性能參數與發動機設計參數、制造參數間的精確因果關系；努力追求振動參數與部件零件加工公差、裝配公差、熱運行數據間的精確映射關系，從而達到盡善盡美快速提升發動機性能指標的目的。

然而，隨著航空發動機系統復雜性的不斷增加，以及使用環境日益嚴苛多變，機械思維模式的局限性逐漸凸顯。航空發動機作為一個極其復雜的系統，包含數以萬計的零部件，工作過程中涉及氣動、熱工、結構、控制等多物理場的緊密耦合，其運行狀態受到飛行條件、環境因素、部件退化等多重因素的影響。在這種高度復雜的系統中，試圖通過簡單的因果關系來完全描述系統行為變得異常困難，甚至不可能實現。這正是機械思維在應對復雜系統時所面臨的根本性挑戰。

與之形成鮮明對比的是，智能思維在分析現象時，由追求因果性轉變為追求相關性。這類追求相關性的智能思維模式不再拘泥于探究每一個現象背后的精確因果關系，而是通過分析大數據、多維度、高實時性下的多源異構信息之間的關聯關系，來發現隱藏在復雜系統中的規律和模式。具體到智能航空發動機的技術實踐中，智能思維追求挖掘氣路、空氣、滑油、附件、控制、結構、材料等數據的相關性；追求發現地面試車、高空臺、試飛數據間的相關性；追求發掘設計、加工、裝配、試驗、運行和維護參數信息的相關性；同時也追求發掘不同類型發動機之間的參數相關性。這種思維模式的轉變，使得智能航空發動機能夠在常規技術水平下發揮出最佳性能，在新技術的匹配下更能實現發動機的性能跨越。

思維模式轉變的重要性在工業實踐中已得到正反兩方面的驗證。GE公司推出的互聯網數字平臺Predix一直困難重重，甚至一度面臨崩潰，其中一個重要的原因被歸結為"沒有從產品思維過渡到數據服務思維"。這一案例清晰地表明，如果僅僅將數字化、智能化技術嵌入傳統的產品思維框架中，而不從根本上改變技術思維模式，就很難真正釋放智能技術的潛力。對于航空發動機這樣的復雜系統，思維模式的轉變不僅僅是技術進步的伴隨現象，而是技術能否取得突破的先決條件。

智能思維在航空發動機中的應用，本質上是要讓發動機系統具備一定程度的"思考能力"，能夠呈現出人類的智能行為，包括學習、感知、思考、理解、識別、判斷、推理、證明、通信、設計、規劃、決策和行動等活動。基于智能行為的全流程分析，我們可以將智能定義為：能有效地獲取、傳遞、處理、再生和利用數據信息，從而在任務環境下成功達到預定目的的能力。這一定義強調了數據和信息在智能行為中的核心地位，也指明了智能航空發動機技術發展的基本方向——圍繞數據信息的全流程價值挖掘構建發動機的技術能力。

三、智能航空發動機的三大核心問題探討

在智能航空發動機的技術發展過程中，三個核心問題始終困擾著航空發動機領域的工程師們，也成為業內專家學者爭論的焦點。這三大問題分別是：智能化能提升什么、智能化的核心技術是什么以及智能化靠什么實現。準確理解和回答這三大問題，是把握智能航空發動機技術發展方向的關鍵。

3.1 功能效用問題：智能化能提升什么

智能航空發動機的功能效用主要體現在三個層面：性能層面、可靠性層面和適用性層面。在性能層面，智能航空發動機通過實時感知工作狀態、自主調整運行參數，能夠在全部工況和全壽命周期內保持最優的性能和機動性。美國自適應發動機過渡計劃（AETP）的數據顯示，自適應發動機相比傳統F135發動機，推力增大10%，燃油效率提高25%，航程可延長30%。這些性能提升主要來源于發動機對飛行環境的自適應調節能力，如通過可調幾何部件、智能燃燒室等技術實現不同工況下的最優循環參數。

在可靠性層面，智能航空發動機通過智能監測和診斷系統，實時追蹤發動機健康狀態，預測潛在故障，并在問題發生前采取緩解措施或調整維護計劃。普惠公司推出的發動機智能維修品牌EngineWise，利用預測性人工智能技術為8,000多臺在翼發動機提供健康數據分析，不僅提高了運行可靠性，還將燃油經濟性提高了15%，并顯著縮短運營中斷和停機時間。這種預測性健康管理能力極大改善了發動機的可用性和維護成本。

在適用性層面，智能航空發動機具備更強的環境適應性和任務靈活性。通過智能感知和控制技術，發動機能夠根據不同的飛行條件、任務需求和自身狀態，柔性調整工作模式，在寬泛的工況范圍內保持穩定高效運行。例如，智能燃燒室采用柔性型面、智能燃料噴注等技術，能夠實現燃燒室的智能運行，從而獲得更高的燃燒效率、更低的污染排放、更寬的工作范圍和更長的壽命。這種適應性使得同一發動機平臺能夠更好地滿足多種飛行器的動力需求，提高產品的市場適應性。

3.2 核心技術問題：智能化的核心技術是什么

智能航空發動機的核心技術是數據驅動下的關聯性挖掘，即從追求確定性因果關系轉變為探索多源異構信息之間的關聯關系。這種技術路線的轉變意味著，智能航空發動機不再試圖建立精確描述發動機行為的物理模型，而是通過大數據分析、機器學習等人工智能技術，從海量運行數據、維護數據和設計數據中發現影響發動機性能、可靠性和壽命的關鍵因素及其復雜關聯。

實現關聯性挖掘的核心技術包括：多源異構數據融合技術、實時數據挖掘與分析技術，以及自主決策與執行技術。多源異構數據融合技術要解決的是如何將氣動、熱工、結構、控制等不同物理域的數據，以及設計、制造、試驗、運行、維護等不同階段的數據進行有效整合，形成統一的發動機數據視圖。實時數據挖掘與分析技術則專注于從融合后的數據中快速提取有價值的信息和模式，支持發動機的實時狀態感知和智能決策。自主決策與執行技術則負責將分析結果轉化為具體的控制動作和維護建議，實現發動機的自主優化運行。

西北工業大學與國內多家研究機構合作開展了數字化飛行試驗、數字化試車試驗、數字化高空臺試驗、部件數字化試驗的研究工作。研究表明，數字化試驗響應時間可以控制在1 ms，小于物理測試響應時間，滿足測試頻率要求；數字化試驗與物理試驗非穩態結果平均偏差可以控制在1%以內（偏差峰值可以控制在2%以內），滿足測試精度要求。（a）、（b）分別為渦扇、渦軸發動機整機數字化試車與整機物理試車無量綱數據對比，（c）為數字化飛行試驗與實際飛行試驗無量綱化排氣溫度對比。（d）為葉片腐蝕數字化試驗與物理試驗的效率對比。

3.3 實現路徑問題：智能化靠什么實現

智能航空發動機的實現依賴于三大技術基礎：數字化建模與仿真、智能傳感與執行，以及智能算法與計算平臺。數字化建模與仿真技術為智能發動機提供了虛擬空間中的數字映射，使發動機的設計、測試和優化能夠在數字環境中進行。航空發動機數字孿生工程通過整合全生命周期內各階段數據與模型，達到研制過程中多學科協同、局部整體協同、設計制造協同、虛實試驗協同、多主體協同的"五協同"正向閉環研制模式。這種數字孿生技術為智能發動機的實現提供了重要的方法論和工具支持。

智能傳感與執行技術是智能發動機與物理世界交互的接口。新型光學診斷方法、多參數融合傳感技術等先進感知手段，為發動機提供了更加豐富和精確的狀態信息。同時，智能執行機構，如磁性軸承、內裝式整體起動/發電機、可調幾何作動器等，為發動機提供了靈活的執行能力。這些智能成附件是智能發動機實現自主調節的物理基礎。

智能算法與計算平臺則是智能發動機的"大腦"。基于深度學習的發動機燃燒不同物理場下全維數值模擬技術，能夠通過對多個計算和試驗樣本的學習，大幅度縮減發動機燃燒CFD的經濟及時間成本、提高計算精度和預測能力。專用硬件平臺，如FPGA和ASIC，為智能算法在發動機環境中的高效運行提供了計算基礎，這些專用硬件在能耗效率上顯著優于通用處理器。

四、智能航空發動機的功能效用分析

智能航空發動機的功能效用體現在多個維度，這些功能共同決定了智能發動機在實際應用中的價值和潛力。從整體來看，智能航空發動機的功能效用可以通過自主感知與認知、智能決策與協同控制，以及預測性健康管理三個方面來闡述。

4.1 自主感知與認知功能

智能航空發動機具備強大的自主感知與認知能力，能夠實時獲取并理解發動機內部狀態和外部環境信息。這一功能的基礎是多種先進傳感技術的融合，包括傳統物理傳感器和新型光學診斷方法。通過在多維度上感知發動機的工作參數，如壓力、溫度、振動、流量等，智能發動機能夠構建對自身狀態和外部環境的全面認知。

在感知的基礎上，智能發動機利用深度學習等先進算法對獲取的數據進行解析和理解。例如，基于深度學習的燃燒場分布和行為預測技術，將機器學習方法應用到燃燒場的參數分布預測、狀態檢測中，并進一步進行燃燒場演化的行為預測。這種認知能力使得發動機能夠"理解"當前狀態的含義，識別異常工況，并預測狀態發展趨勢。利用發動機在各種刺激源下的響應開展主動危險感知和減緩技術研究，使得發動機能夠在安全工作在燃燒極端邊界下，大幅度提高發動機性能、延長壽命。

智能發動機的認知能力還表現在對復雜工況的理解和適應上。例如，在粉末爆轟發動機的氣壓驅動式供給系統中，通過對粉末流化輸送過程中的供給系統壓力、粉末質量流量以及位移等數據進行同步實時監測，能夠識別供粉的不同階段（壓力建立、不穩定供粉、穩定供粉以及供粉結束），并確定最佳點火時刻為活塞開始運動時刻，最佳工作階段為穩定供粉階段。這種階段識別和能力評估是智能發動機認知功能的重要體現。

4.2 智能決策與協同控制功能

在感知和認知的基礎上，智能航空發動機能夠進行自主決策與協同控制，這是其區別于傳統發動機的核心功能之一。智能決策指的是發動機根據當前狀態、任務需求和環境條件，自主選擇最優的工作模式和參數設置。例如，在渦輪發動機中，通過智能控制律根據飛行員操縱指令，協同控制發動機主燃油、加力燃油、幾何作動位置等，產生預期推力響應?？刂坡蓸嬓偷暮脡囊约翱刂茀档膬灹?，直接決定發動機性能是否充分發揮，控制品質是否兼顧靈敏性和魯棒性。

協同控制功能則體現在多系統間的配合上。隨著飛機作戰性能的提高，對現代航空發動機的性能要求越來越高，可調部件愈發增多，從20世紀40年代第一代發動機的1~2個控制變量，發展到現在變循環發動機的將近20個控制變量。這種多變量的協同控制，需要智能發動機具備高度的系統整合和能力。下一代第六代戰機呈現出智能化、高效能的發展態勢，為了兼顧巡航階段降低油耗、機動階段提升推力的技術需求，自適應變循環航空發動機成為最佳動力形式。這種發動機要求控制系統能夠智能調整發動機的工作循環，在不同飛行條件下自動選擇最優的涵道比和壓比，實現性能的最優化。

智能決策與協同控制還體現在飛/發一體化控制上。第五代戰機突出隱身、超聲速巡航、超機動及超感知的"4S"能力，戰斗機超機動要求發動機控制系統在提升發動機推力控制品質的基礎上，具備推力矢量及飛/發一體化控制功能。這種跨系統的協同控制，要求發動機智能系統能夠與飛機飛行控制系統進行深度交互，共同完成復雜的飛行任務。

4.3 預測性健康管理功能

預測性健康管理是智能航空發動機的另一重要功能效用，它通過持續狀態監測和智能故障預測，實現對發動機健康的主動管理。這一功能的基礎是對發動機氣路、滑油、振動等參數的實時監測，以及基于歷史數據和物理模型的故障預測算法。

傳統的健康管理主要依靠定期檢查和事后維修，這種方式既不能有效預防突發故障，也難以優化維護計劃。而智能發動機的健康管理系統通過實時診斷和預測分析，能夠提前識別潛在故障，預測剩余使用壽命，并優化維護計劃。羅羅公司提出的"智能引擎"概念，允許發動機與其他發動機、支持服務以及航空公司互相通信，利用大數據、機器學習以及視覺化，了解發動機的環境和操作狀況。這不僅可以讓它學習到什么，還可以預見到需求并做出相應的改變——比如應對天氣變化而做出調整——從而提升效率和可靠性、同時降低風險和成本。

數字孿生技術在預測性健康管理中扮演著重要角色。通過構建發動機的數字孿生體，工程師能夠在虛擬空間中對發動機進行模擬和預測，識別潛在問題并優化維護策略。印度Q-Alpha航空公司開發的AI驅動渦輪噴氣發動機QAL-J10，就應用了數字孿生技術，使得工程師能夠對發動機進行虛擬模擬，從而優化設計并提高可靠性。這種基于數字孿生的預測性健康管理，能夠顯著提高發動機的可用性，降低維護成本，延長使用壽命。

五、智能航空發動機的關鍵技術發展方向

智能航空發動機的技術發展呈現出多領域、多維度交叉融合的特點，其關鍵技術方向涵蓋了從基礎材料到系統集成，從設計方法到維護策略的廣泛領域。這些技術方向的突破將共同推動智能航空發動機從概念走向工程實踐。

5.1 基于數字孿生的全生命周期技術

數字孿生技術作為智能航空發動機的核心使能技術，其目的是構建物理發動機在虛擬空間中的全維度映射，實現產品全生命周期的數字化管理。航空發動機數字孿生工程通過整合設計、制造、運維等全生命周期各階段數據和經驗，為原型迭代設計及再設計優化、設計方案評估和虛擬驗證等提供數字孿生模型及數據，以優化產品設計過程。這種基于數字孿生的方法，能夠將設計與驗證活動前移，顯著提升研發效率，提高研發質量，降低研制成本。

數字孿生技術在航空發動機中的應用體現在多個方面：在總體設計階段，通過數字孿生模型對航空發動機系統的大小、外形、重量等參數進行虛擬仿真和優化；在氣動設計階段，基于數字孿生模型優化風扇、壓氣機、渦輪等零部件的氣動性能；在熱力設計階段，融合大數據和有限元分析等技術建立熱力學數字孿生模型，跟蹤燃燒結果和排放的實時測量值；在可靠性設計階段，建立可靠性數字孿生的虛實映射模型，預測和預防各種潛在故障和隱患。

數字孿生技術的進一步發展面臨著模型精度、數據完整性和實時性等挑戰。當前，數字孿生模型的保真度尚不能完全滿足工程應用的需求，尤其是在多物理場耦合、非線性動力學等復雜場景下。同時，由于數據采集和傳輸的限制，數字孿生體往往難以獲取物理實體的完整數據。此外，對于高頻率的動態過程，數字孿生技術的實時性仍是一大挑戰。這些技術難點的突破將是數字孿生技術未來發展的重點。

5.2 自適應循環與多維度流場控制技術

自適應循環發動機是智能航空發動機的重要形態，它通過可調幾何部件，使發動機能夠在不同飛行條件下自動選擇最優的工作循環，從而兼顧高空高速和低空低速的性能需求。美國自適應發動機技術研發（AETD）項目正在研發有史以來第一個"自適應發動機"，這種發動機能夠實現運轉模式在高驅動力和更遠里程之間的無縫切換。傳統噴氣發動機要么實現飛機速度最大化，要么使燃料利用效率最優化，卻不能兩者兼顧，而自適應發動機通過第二個外涵管道和可調整扇葉控制氣流，能夠在飛機起飛和加速階段最大限度提高動力，并在飛機巡航時實現燃油效率最優化。

自適應循環發動機的實現依賴于多變量協調控制技術。隨著可調幾何部件的增加，發動機控制變量的數量也從20世紀40年代第一代發動機的1~2個，發展到現在變循環發動機的將近20個控制變量。這種多變量系統的控制，需要智能發動機具備高度的系統整合和協調能力，確保各個控制變量能夠按照最優策略協同工作。

多維度流場控制技術是智能航空發動機的另一重要技術方向。例如，在超聲速進氣道中，激波/邊界層干擾（SWBLI）是常見的流動現象，其誘導產生的分離往往會導致進氣道氣動性能嚴重下降。針對這一問題，研究人員提出了一種新型的基于轉子式抽吸-射流激勵器的控制方法，通過周期性的抽吸-射流效應，實現與外部流場的動量交換，達到減小分離區尺度、提高流場品質的控制效果。這類流動控制技術是智能發動機實現寬域工作的重要保障。

5.3 新材料與智能材料集成技術

新材料與智能材料是智能航空發動機發展的物質基礎。高溫合金、陶瓷基復合材料、碳碳復合材料等新材料的應用，使得發動機能夠在更高溫度下工作，從而提高熱效率和推重比。熱部件技術能夠提高發動機效率的耐高溫材料，為自適應發動機項目的成功做出了重要貢獻。這些耐高溫材料使得發動機能夠工作在更高的渦輪前溫度下，從而提升發動機的整體性能。

智能材料的應用則為發動機的狀態感知和主動控制提供了新的技術途徑。形狀記憶合金、壓電材料、磁致伸縮材料等智能材料，能夠根據外部刺激（溫度、電場、磁場等）改變自身的形狀、剛度或其他物理特性，從而實現結構的主動變形和控制。例如，智能燃燒室的柔性型面技術，很可能就是基于智能材料的變形能力，實現燃燒室形狀的主動調節，優化燃燒過程。

增材制造技術（3D打?。?/strong>也為智能發動機的發展提供了重要支撐。增材制造技術允許設計師創建更加復雜的內部結構和輕量化組件，這些結構通過傳統加工方法難以實現。例如，通過增材制造技術可以制備帶有內部冷卻通道的渦輪葉片，或者一體化集成的復雜部件，這些結構能夠改善發動機的冷卻效果，減少零件數量，提高可靠性。同時，增材制造技術也為快速原型制造和個性化定制提供了可能，加速了智能發動機的研發進程。

六、智能航空發動機的未來發展路徑與挑戰

隨著數字化、智能化技術與航空動力技術的深度融合，智能航空發動機正朝著高度自主、深度協同和全生命周期優化的方向發展。在這一發展過程中，智能航空發動機面臨著多條技術路徑的選擇和諸多挑戰的克服。

6.1 從數據驅動到智能體的演進路徑

智能航空發動機的技術發展正在經歷從數據驅動到自主智能體的演進過程。最初級的階段是數字化與連接，主要實現發動機數據的采集和傳輸；中間階段是分析與優化，通過大數據分析和機器學習算法，實現發動機狀態的診斷和性能的優化；最高階段是自主與協同，發動機系統能夠作為自主智能體，與其他系統協同完成復雜任務。

在這一演進過程中，智能算法的發展將是關鍵推動力。基于深度學習的發動機燃燒不同物理場下全維數值模擬，通過對多個計算和試驗樣本的學習，大幅度縮減發動機燃燒CFD的經濟及時間成本、提高計算精度和預測能力。這類智能算法的發展，將使得發動機能夠更準確地理解和預測自身狀態，為智能決策提供更可靠的基礎。

同時，智能行為的抽象和推理能力也將是未來發展的重要方向。智能航空發動機不僅需要具備感知和診斷能力，還需要具備一定的推理和聯想能力，能夠從有限的數據中推斷出系統的潛在狀態，并預測未來的發展趨勢。智能表現在對數據信息的抽象推理能力，展示了智能系統如何從原始數據中提取有價值的信息，并通過推理生成智能行為。這種抽象和推理能力是智能發動機實現高級智能行為的基礎。

6.2 邊緣計算與專用硬件部署

智能航空發動機的發展還依賴于計算技術的進步，特別是邊緣計算和專用硬件的發展。由于航空發動機對實時性和可靠性的要求極高，很多智能算法需要在發動機本地實時運行，而不是依賴于云計算。這種需求推動了邊緣計算在智能發動機中的應用，旨在將計算能力盡可能靠近數據源，減少數據傳輸的延遲和帶寬需求。

專用硬件的發展則為智能算法在發動機環境中的高效運行提供了物質基礎。FPGA和ASIC等專用硬件在能耗效率上顯著優于通用處理器。例如，CPU、FPGA和ASIC能耗對比可以看出，專用硬件在能效比上的優勢非常明顯。這種能效優勢對于空間、重量和散熱能力都受限的航空發動機來說至關重要。

6.3 標準化與開放性挑戰

智能航空發動機的發展還面臨著標準化和開放性的挑戰。隨著發動機系統的智能化和互聯程度不斷提高，系統之間的接口標準化和數據交換標準化變得愈發重要。缺乏統一的標準會導致系統集成困難，增加研發成本和風險。

在航空發動機數字孿生工程中，基于數字主線整合所有發動機仿真過程中產生的數據、文件，形成統一的數字管理平臺。這種數字主線的構建就需要統一的數據標準和接口規范，確保不同來源、不同格式的數據能夠被有效整合和利用。標準化工作將涉及數據格式、通信協議、模型接口等多個層面，需要產業鏈各方的共同參與。

另一方面，開放性也是智能發動機發展面臨的重要挑戰。目前，各大航空發動機制造商都有自己的技術體系和標準，這導致了技術壁壘和封閉生態系統的形成。如何在保護知識產權的同時，促進技術的開放和共享，是智能發動機技術發展中需要平衡的問題。Predix和GTlab等數字孿生工業平臺的實踐，為智能發動機的開放性提供了有益的探索。這些平臺通過提供開放的接口和標準化的環境，促進了不同系統之間的集成和協作。

智能航空發動機作為航空動力技術的未來發展方向，正在引領一場從機械思維到智能思維的技術革命。通過大數據、多維度、高實時性下的多源異構信息關聯性分析，智能航空發動機能夠在常規技術水平下發揮出最佳性能，在新技術的匹配下更能實現發動機的性能跨越。我國在航空航天發動機領域與發達國家還有很大差距，按當前狀態趕上世界先進水平極其困難，需要調整思路、換道超車，智能發動機正是其中一個跨越性發展的思路。渦輪發動機、超燃沖壓發動機、液體/固體火箭發動機、空間發動機乃至空天發動機等都需要向智能發動機方向演化。這一技術變革將對我國發展超聲速/高超聲速飛機、天地往返運輸系統、深空探測等提供可柔性工作、具有最優性能和機動性的先進動力系統，大幅度提升我國在相關領域的技術地位。

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