当前，空间信息技术作为国家战略科技力量的重要组成部分，正经历着从数据采集到智能服务的范式转变。中科院空间应用工程与技术中心在计算机应用技术领域的研究，始终聚焦于空间信息全链条处理的关键技术突破，形成了"基础理论-共性技术-应用验证"三位一体的创新体系。在轨卫星星座数据日均处理量已突破PB级，时空基准构建精度达到厘米级，智能算法在遥感解译中的准确率超过92%，这些成果标志着我国空间信息处理技术进入国际第一梯队。

在多源异构数据融合方面，团队研发的时空立方体架构实现了卫星遥感、航空影像、地面传感数据的统一时空表达，通过动态权重分配算法有效解决了不同分辨率数据融合的精度衰减问题。以"风云四号"气象卫星数据为例，该架构将辐射校正误差从传统方法的15%降至3.2%，显著提升了大气垂直剖面反演的可靠性。在智能算法优化领域，基于Transformer的时空序列预测模型在行星探测数据预处理中取得突破，通过注意力机制实现了对火星表面多光谱数据的特征级关联分析，使异常目标识别响应时间缩短至0.8秒。

高精度时空基准构建技术是支撑空间信息服务的基石。团队提出的"天-地-站"协同校准方法，创新性地将量子钟与原子钟的混合时间基准引入空间测控系统，在"实践二十号"卫星任务中实现了轨道参数实时修正精度达5毫米级。分布式计算架构的优化更是显著提升了系统处理效能，基于SDN的弹性计算网络在应对"悟空号"暗物质探测数据洪峰时，成功将单节点处理吞吐量提升至120TB/小时，资源调度效率提高40%。

在应用验证层面，计算机技术已深度融入国家重大工程。在灾害应急响应体系中，基于知识图谱的灾情推演系统可自动关联历史灾害数据、实时卫星影像和地面传感器信息，在2023年京津冀洪涝灾害中，成功预测了3处潜在堰塞湖风险，预警时效较传统模式提前72小时。农业精准管理方面，团队研发的作物生长智能诊断系统通过多光谱遥感数据与气象模型的深度耦合，使东北黑土地区的化肥使用量降低18%的同时，增产幅度达9.3%。在深空探测领域，"嫦娥五号"月壤样本的智能分类算法实现了矿物成分识别准确率98.7%，为地外地质研究提供了新的技术范式。

面对技术发展新趋势，研究团队正着力突破三大核心瓶颈：针对空间数据"小样本、多模态"特性，探索基于元学习的跨域迁移算法，已在"天问一号"火星数据预处理的验证中取得阶段性成果；其次，构建面向6G通信的星地一体化计算架构，通过边缘计算节点与星载处理器的动态协同，将火星探测器图像传输时延压缩至8秒以内；最后，研发量子加密的太空数据中台，在"实践二十九号"卫星上成功实现星间链路数据传输的密钥分发效率提升5倍。

未来研究将重点布局三个方向：一是推进类脑计算技术在空间智能体中的应用，构建具备自主决策能力的深空探测机器人；二是深化数字孪生技术在近地轨道空间站运维中的实践，实现设备故障预测准确率突破95%；三是探索空间信息与脑机接口的融合创新，为太空长期驻留研究提供新的技术路径。通过持续攻克关键核心技术，团队力争在2030年前建成全球首个覆盖"轨-星-站-地"全链条的智能空间信息处理系统，为我国空间科学研究和应用创新提供核心支撑。