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咱厝科学家洪晓瑜为嫦娥四号深空护航

原标题：咱厝科学家洪晓瑜为嫦娥四号深空护航

20日，党和国家领导人在北京会见探月工程嫦娥四号任务参研参试人员代表。受会见的代表中，有一位是泉州人。他就是来自南安蓬华镇的洪晓瑜。

海峡网2月22日讯 （泉州网记者 黄耿煌 陈灵 通讯员 戴泽文 文/图）最近国产科幻电影《流浪地球》成为热门话题，也让人们把目光再度聚焦浩瀚的宇宙。

20日，党和国家领导人在北京人民大会堂会见探月工程嫦娥四号任务参研参试人员代表。受会见的代表中，有一位是泉州人。他就是来自南安蓬华镇的洪晓瑜。洪晓瑜现任中国科学院月球与深空探测总体部副主任，探月工程测控系统VLBI测轨分系统总指挥，中科院上海天文台研究员、台长、博士导师。作为探月工程VLBI测轨分系统的总指挥，洪晓瑜圆满地完成了嫦娥1号、2号、3号、4号VLBI测轨任务。

洪晓瑜

考进厦大前 天文科学家险些成木匠

1961年出生的洪晓瑜上大学之前一直都在南安生活求学。如果没有当年恢复高考，这位成功将VLBI技术应用到探月工程的专家也许将是一位出色的木匠。

1976年，因未恢复高考，从南安诗山中学高中毕业的洪晓瑜面临无学可念的境地。于是，他回到蓬华大演村，跟着村民们一起种地、犁田、插秧、学做木工。“他是一个无论做什么，认定了就不回头、喜欢钻研的人。他的木工手艺很快就拔尖了。”蓬华大演村老人协会会长洪安份说，洪晓瑜学做木匠时，每天都勤快地练习，手指磨出水泡也不休息，一心想着怎么做好。现今，大演老家里还留着他当年做的木架子、雕刻的木头花。2018年7月返乡探亲时，洪晓瑜还能拿出当年雕刻的木麒麟摆弄。

恢复高考后，洪晓瑜于1978年考入厦大物理系。从厦大毕业后，洪晓瑜又到北京大学攻读天体物理，后来到中国科学院上海天文台攻读研究生，随后就留在上海天文台工作，长期从事天文研究。

自幼向往星空 严厉家教铸就钻研品质

“他少年时就显示出对星空的向往和探索的欲望。”洪晓瑜的母亲洪婉如说，洪晓瑜读初中时，有一次看到流星划过天空，就立即和他的物理老师探讨流星发光的原理。

强烈的兴趣和家庭浓厚的学习氛围，为洪晓瑜埋下了科学梦的种子。洪晓瑜的父亲是一位教师，母亲是医药厂职工。父母对洪晓瑜的影响很大，严苛的家教让他从小就养成了实事求是、严谨自律、刻苦钻研的品质。洪晓瑜回忆起儿时的一件事，“当时我还小，向同学借了4分钱买了一个乒乓球。父亲发现后，觉得我不应该有钱买乒乓球。问明我是借钱买的后，马上给钱让我拿去还，跟我说要懂得自律，要做力所能及的事”。

没人想到，在这样的品质引领下，洪晓瑜最后做“力所能及的事”，竟是深空探测，为我国的探月工程进行VLBI测轨。

组网超级望远镜 能定位嫦娥四号还能导航

卫星发射后进入深空，飞到哪里，飞行路线是否合乎预定轨道，中途是否需做调整，这些关键信息都需要精密测控。这时，VLBI测轨分系统就作为测控系统不可或缺的一部分，与我国航天测控网一起精密测定轨道，为卫星保驾护航。

VLBI是甚长基线干涉测量技术的缩写。简单地讲，就是把几个望远镜联合起来，达到一架更大望远镜的观测效果。这是因为，虽然射电望远镜能“看到”光学望远镜无法看到的电磁辐射，实现进行远距离和异常天体的观测，但如果要达到足够清晰的分辨率，就得把望远镜的天线做成几百公里，甚至地球那么大。VLBI是现代天文观测中分辨本领最高的观测手段之一，洪晓瑜长期从事VLBI天文研究工作，并作为主要的推进者之一成功地将VLBI技术应用到我国的探月工程。

“四姑娘”嫦娥四号飞往月球并着陆在月球背面进行探测。为实现与地面站的通信，科学家们在太空里“布”了一个通信站——中继星“鹊桥”。此次，洪晓瑜所在的中科院上海天文台用65米口径的天马望远镜，再次与北京密云站、云南昆明站、乌鲁木齐南山站的射电望远镜携手组成甚长基线干涉测量（VLBI）网——其测量精度或测量分辨率等效于口径3000多公里的“超级望远镜”。

“我们通过接收卫星信号、宇宙射电源互相交叉观测的校准，并对电离层等误差予以修正，可以精准定位其空间位置。”嫦娥四号VLBI测轨分系统总指挥洪晓瑜介绍。从射电望远镜接收数据，到位于佘山科技园的指挥中心处理、计算出结果，只需不到1分钟——比嫦娥一号、二号时的速率提升了十多倍！

在“四姑娘”从地球飞往月球的路上，洪晓瑜带领上海天文台的科研人员们通过VLBI网及时看清她的轨迹，并预报她后续轨道，为其“导航”，确保她能顺利抵达月球预定轨道，并安全软着陆月球背面。

“作为天文学家，就是要探索空间科学的长远方向。”洪晓瑜说，空间科学要有大的发展，月球探测只是初期的一步。而天文专家参与探月工程，可以得到很多科学研究的数据，为我们将来把目光投向更遥远的天体，开展火星、金星乃至更远的宇宙空间探测作准备。

AI NAS进入智能体新阶段 英特尔携伙伴共建本地AI生态

智能体AI已经成为AI NAS的新增长引擎。面对本地高算力、低延迟与高隐私需求，英特尔正持续迭代AI NAS平台，以第三代酷睿Ultra及酷睿处理器推动智能体AI在NAS端落地，并联合生态伙伴共同创新。

PChome 2026年5月8日消息，5月7日至8日，以“智存无界 芯联未来”为主题的英特尔AI NAS与Thunderbolt雷电解决方案峰会日前在厦门举行。会上，英特尔集中展示了基于第三代英特尔酷睿Ultra、酷睿处理器以及英特尔锐炫Pro显卡打造的AI NAS平台与解决方案，并联合绿联、MINISFORUM铭凡、铁威马、极空间、威联通、畅网、冰鲸等生态伙伴，进一步推动智能体AI在NAS端的落地应用。

随着生成式AI和智能体AI快速发展，NAS正在从传统存储设备演变为融合本地算力、数据管理与智能应用的新型平台。相比云端AI，本地AI在隐私保护、低延迟推理以及数据可控性方面具备天然优势，而这也成为AI NAS市场加速增长的重要驱动力。

英特尔副总裁、中国区软件工程和客户端产品事业部总经理高嵩表示，“智能体AI已经成为AI NAS的新增长引擎。面对本地高算力、低延迟与高隐私需求，英特尔正持续迭代AI NAS平台，以第三代酷睿Ultra及酷睿处理器推动智能体AI在NAS端落地，并联合生态伙伴共同创新。”

围绕不同AI应用需求，英特尔此次构建了覆盖主流到旗舰级的完整本地算力矩阵。针对中小企业、设计工作室及小型算力中心，第三代英特尔酷睿Ultra处理器搭配英特尔锐炫Pro B系列独立显卡，最高可提供367 TOPS AI算力，可支持本地8B至35B参数规模大模型的高吞吐推理，适用于企业本地知识库、行业数据分析以及办公智能体等场景。 

面向主流消费级与中小企业市场，搭载12Xe核心的第三代英特尔酷睿Ultra X处理器可提供最高180 TOPS AI算力；第三代英特尔酷睿Ultra处理器则覆盖16核、8核等多种配置，最高可达100 TOPS AI算力，可支持8B至35B参数模型的本地AI推理，在性能与功耗之间实现平衡。

而针对更强调成本控制的轻量级AI应用，第三代英特尔酷睿处理器通过6核配置即可提供40 TOPS AI算力，可实现8B以下参数规模模型的本地推理，适用于家庭数据管理、轻量AI助手等入门级AI NAS场景。

除硬件平台外，英特尔也在同步完善AI NAS的软件生态。此次公布的软件栈参考设计，围绕本地XPU异构算力、模型部署、低时延响应与隐私保护等核心需求展开，覆盖从模型部署、检索增强到感知交互与性能优化的完整链路。

其中，英特尔通过CPU、GPU与NPU协同调度机制，实现异构算力的高效利用；同时结合容器化与虚拟化方案，帮助AI应用在NAS平台快速部署，并通过硬件辅助虚拟机技术强化智能体运行安全性与可靠性。对于NAS厂商而言，这意味着AI能力的开发门槛将进一步降低，也有利于推动更多端侧智能体应用快速落地。

在应用层面，英特尔正在推动AI NAS从单一存储设备向本地AI中枢升级。面向个人用户，AI NAS可实现智能相册管理、家庭视频检索、AI助手等功能；面向企业，则能够支持本地知识库、文档分类、多媒体处理以及轻量智能体任务，在提升数据安全性的同时降低AI部署成本。

峰会上，多家生态伙伴也展示了基于英特尔平台打造的AI NAS新品。

绿联iDX6011 Pro搭载第三代英特尔酷睿Ultra 7处理器，可提供最高96 TOPS AI算力，并通过本地大语言模型实现照片管理、文件分类与AI助手等功能，所有AI推理均在本地完成。

威联通QAI-8300 Pro则搭载第三代英特尔酷睿Ultra X7 358H处理器，最高可提供182 TOPS AI算力，并集成英特尔Helicon Search智能检索技术，面向专业创作者与中小企业私有云场景。

MINISFORUM铭凡推出基于第三代英特尔酷睿Ultra与酷睿处理器打造的Agent NAS系列，通过MinisAI Plus混合AI架构与MinisCloud OS，实现NPU与GPU协同加速；铁威马则计划推出采用英特尔酷睿Ultra 255H处理器的AI NAS新品，并结合全新TOS 7系统强化智能体AI应用。

此外，极空间、畅网以及冰鲸ZimaOS等合作伙伴，也分别围绕智能体AI部署、移动AI NAS以及Agent原生操作系统等方向展开探索。其中，冰鲸ZimaOS基于Qwen 3.5与Intel Arc实现纯本地推理，并提出“Agent设备，即本地执行中枢”的理念，进一步拓展AI NAS的应用边界。

从行业发展趋势来看，AI NAS正在成为端侧AI的重要落地方向之一。过去NAS更多承担数据存储与备份角色，而随着本地大模型能力提升，AI NAS已经逐步演变为家庭与企业的数据智能中心。相比传统云端方案，本地部署不仅具备更好的隐私安全性，也能减少网络依赖与长期推理成本。

对于英特尔而言，其此次围绕第三代酷睿Ultra平台构建完整AI NAS生态，核心意义不仅在于提供更强的本地AI算力，更在于通过开放的软件栈与生态协同，加速智能体AI从概念走向实际应用。PChome认为，随着越来越多NAS厂商开始引入本地AI能力，未来AI NAS市场的竞争重点，也将从单纯硬件性能转向AI应用体验、软件生态与智能体协同能力的综合比拼。