头部商业航天公司是怎么落地 AI 的

为什么高大上的航天公司，只用最基本的提示词+RAG+工作流，就能做到数倍提升工作效率？

今天到银河航天做评委，看了他们内部 AI 应用挑战赛进入决赛的12个项目。

这些项目基本都没用什么高大上的技术，就是提示词+RAG+工作流，但在卫星设计、测试、故障检测、运维，以及供应链管理和行政人力方面，都做出了能落地的成果。

为什么能成功？我总结了三点因素：

一、业务自己干

业务主导的项目，明显解决的是真问题。业务再能自己拆工作流，搭知识库和调提示词，就可以非常直接高效。

再叠加上 AI 编程，可以做出未必好看但绝对好用的界面。演示的时候，我都能感受到他们用起来的幸福感。

二、让 AI 做人不想干但不得不干的事

有一个项目建了非常复杂的专家知识库和工作流，基本上是把专家都掏空了。

我问，专家不怕被 AI 替代吗？他们笑了，说专家更愿意去做别的工作。

因为保密原因，我不能举更多更具体的例子。但总之，人不想干，嫌麻烦的事情，是最适合教给 AI 的。

三、公司提供土壤就够了

银河航天的 CEO 徐鸣就坐在我对面。我能感受到，他和我一样，是在评奖现场才知道这些项目的。也就是说，这些成果都不是自上而下，战略规划出来的。

但也能看到，公司并不是什么都没做。这个比赛，就是一个很有效的激励。公司还私有化部署了好几个满血的最新开源大模型，提供了Dify，Coze等基础设施，还举办了一些讲座，把上手的门槛降到最低。

可见，提供土壤，让一线员工自主决策做什么怎么做，AI 落地更有实效。