编者按:“未来之问”系列报道,是新华网数字经济频道联合苇草智酷、中国科技新闻学会推出的年度深度观察专题。从科技、社会、经济等维度向时代提问,逾百位科学家、学者、企业家参与,聚焦技术发展带来的长期性、结构性社会议题,推动前沿思考与公共讨论。为这个急速变化的时代,安装一套“思想减震器”和“伦理导航仪”,让每一次技术飞跃,都不脱离人类价值的引力场。

张峻屹:日本工程院外籍院士、东南大学首席教授
新华网南京1月9日电(曹素妨 夏鹏)近地轨道正变得前所未有的拥挤,数以万计的卫星与碎片交织成一张高速运转的网。商业航天的蓬勃发展虽为太空经济带来曙光,却也使轨道资源陷入“公地悲剧”的风险之中:频谱争夺加剧、碎片碰撞隐忧浮现、国际规则的制定滞后于技术迭代的速度。
未来之问:在全球日益激烈的太空竞争与资源开发博弈中,人类如何在走向深空的同时避免陷入失序?能否建立起一套既促进创新又保障可持续性的治理框架?
本期“未来之问”继续聚焦太空经济与轨道秩序,邀请日本工程院外籍院士、东南大学首席教授张峻屹,从系统科学与生命智能的视角进行深入探讨,并提出构建“轨道免疫网络”的新治理思路。他认为,太空治理不应仅是规则与技术的简单叠加,而应借鉴生物免疫系统的智慧,构建一个具备自我识别、动态平衡与进化学习能力的分布式协同生态系统。
新华网:当前的太空治理面临多重挑战,许多专家呼吁建立更有效的全球治理体系。您提出的“轨道免疫网络”治理思路,与传统治理模式相比有哪些不同?
张峻屹:近地轨道空间面临环境与治理双重危机,碎片激增威胁航天安全,规则缺失导致资源分配与冲突预防滞后,现有国际框架执行乏力。正如免疫系统需服务同一机体,人类也需达成太空命运共识,否则资源争夺与轨道崩溃将引发系统性灾难。
基于人体免疫的智能治理核心在于建立具有自我识别、动态平衡与进化学习能力的太空轨道生态系统。通过分布式共识机制形成“轨道基因身份”,使合法物体在多中心验证下确立责任边界,异常行为自动触发分级响应,在无全球权威的公域中建立基于行为共识的秩序框架。
新华网:“轨道免疫网络”如何应对太空中海量碎片和复杂环境带来的不确定性?
张峻屹:面对海量不可追踪碎片与复杂轨道环境,系统通过融合多样性识别机制与轨道免疫记忆能力进行应对:前者针对未知风险构建多样化响应预案,后者基于历史事故数据优化预测模型,从而实现对可预见风险的规避与未知威胁的预适应,在动态变化的太空环境中保持持续有效的安全响应。
治理需体现免疫的克制与平衡智慧,通过大国协调机制抑制对抗性反应,对低风险目标保持战略容忍。同时构建三层防御:国际规则作为先天屏障,全球监测网络作为快速响应层,AI自主决策作为自适应免疫层,各层通过数据协议实现有机协同。
新华网:在资源分配和碎片治理这些具体议题上,“轨道免疫网络”能提供哪些创新解决方案?
张峻屹:为实现轨道可持续性,需将轨道使用的负外部性内部化,建立基于共同风险认知的调节机制,把碎片监测、避撞及清除服务等环境成本转化为共同安全投资。同步发展碎片资源转化技术,形成轨道物质循环。
太空治理的本质是构建去中心化的轨道免疫网络,每个参与者既是潜在抗原,也是免疫细胞,在开普勒定律的物理边界内,通过免疫智能规则实现自主协同。唯有当人类文明以生命共同体的智慧对待太空,我们才能在这个新领域实现可持续的文明拓展,避免将地球的纷争与短视带入星辰大海。
新华网:您曾提出人类需要与AI建立共生免疫系统,这与太空治理中的“轨道免疫网络”有何相通之处?两者能否相互借鉴?
张峻屹:AI时代,我们面对四类深层病症:自主武器与基础设施攻击构成的生存威胁,深度伪造与算法价值观渗透引发的系统破坏,技术垄断与数字殖民导致的结构失衡,以及信息茧房与认知操纵催生的退化危机。这些并非孤立病症,而是系统性免疫缺陷的集中显现。
未来的治理智慧蕴藏在人体免疫系统中。对于生存威胁,调用自我识别与自我更新智能,建立全球AI武器伦理基因库与高危系统淘汰机制;面对系统破坏,运用耐受与调控智能,构建社会信息免疫训练与算法偏见透析体系;针对结构失衡,启动资源管理与生态交互智能,设计社会经济社会再投资调节框架与人类核心能力保障区;应对认知退化,强化分工与环境感知智能,立法保护关键决策领域的人类自主性。
记忆智能与学习进化智能贯穿始终,将治理经验编码为可遗传的防御基因,使系统能根据新威胁动态重组响应模式。这种分层协同的治理架构,使社会在面对AI武器化风险时能快速隔离,遭遇深度伪造时能精准识别,面临就业冲击时能平稳转型,应对认知侵蚀时能有效防御。
真正的未来在于构建动态平衡的共生系统,不是追求绝对安全的静态管控,而是培育具备韧性、适应性与进化能力的数字生态系统。正如生命体在病原体挑战中强化免疫,人类文明也将在与AI的深度互动中,发展出更智慧的共生免疫系统。这不仅是技术治理的升级,更是文明形态的进化:当人类学会与AI相互守护,我们将共同走向一个更具韧性的未来。




