“黑客与画家”三人组：两个老兵和一个00后，给航天工程师做了个AI副驾

22年前，保罗·格雷厄姆写了一本叫《黑客与画家》的书，成为一代年轻人的创业圣典。这位硅谷顶级创业孵化器Y Combinator（简称YC）创始人，另一个广为人知的身份，是OpenAI创始人萨姆·奥尔特曼人生最重要的伯乐和创业导师。

最近，世界人工智能开源大赛（GOAI）公布决赛名单，一支名叫“黑客与画家”的团队闯进决赛圈，这支由三人组成的创业小团队，参赛项目是给航天工程师做了一个Copilot（副驾）。

9月22日至23日，世界人工智能开源大赛（GOAI）总决赛及GOAI DAY将在杭州举行。届时，70支决赛团队将围绕新智基座、无界应用、前沿探索、具身未来四大赛道展开最终比拼。

“黑客与画家”团队参加的是无界应用赛道。他们想解决的，是一个非常具体的问题：当AI进入商业航天这样的复杂工程场景，它究竟应该怎样帮助工程师完成判断，而不是替工程师做决定？

两个老兵和一个00后

组建创业小团队

在保罗·格雷厄姆笔下，黑客和画家都属于构建世界的创作者，区别在于：一个用的是代码，另一个用的是画笔。

和很多创业者一样，周华睿也是这本书的忠实读者，收藏了好几个版本，并且用它注册了公司。

除了书，团队和项目的诞生，与杭州这几年的AI氛围分不开。

作为队长，周华睿学的是计算机和金融工程，毕业后选择了量化投资。在资本大潮里经历过大风大浪的洗礼之后，他决定跳出量化投资圈开启AI创业，这一站选择了杭州。

周华睿最常出没的地方是良渚文化村，这里聚集着来自全国各地充满创业梦想和创意的年轻人。他还有一个拍档：高中同学吕工，一个在航天工程领域干了十几年的技术极客。

在良渚，他们又偶遇了“画家”，同样来自上海的00后张同学。

张同学做的是商业航天投资，脑洞大开的她习惯像马斯克一样用第一性原理去思考问题。周华睿意外发现，00后的出现正好补上了团队最缺的那一块：把复杂系统里说不清的状态，变成能被看见、被对齐和讲清楚的能力。

比如关于卫星并行研制，按照老工程师的经验，需要先查资料，再比差异，然后专家逐项评审，而老专家对AI的信任度很低。不过张同学觉得，既然输入和输出都相对固定，不一定要让AI充分发挥“猜”的能力，而是让AI辅助关键节点判断，用工程化去实现。

周华睿和张同学

三个人年龄虽然差了一轮多，但聊得很投机，一拍即合。

如果说，吕工是团队的“黑客”，负责把链路跑通，那么00后张同学就是“画家”，主要负责把问题呈现清楚。而周华睿把自己定义为中间的那个“与”，负责的是把人和场景、杭州和上海、现场痛点和工程实现连接。

“一边是技术，一边是场景，中间是真正要被解决的问题。”周华睿说。

给航天工程师做一个Copilot

“黑客与画家”三人团队做的项目叫质链Agent，简单说，是给航天工程师做一个Copilot。

虽然大模型和工具几乎每周都在迭代，不过拥有商业航天背景的他们亲身经历过的业务场景里，痛点一直没有解决：商业卫星并行研制里，材料、版本、工况对不上，上一发任务的验证结论能不能用到这一发，往往要靠人在PLM、ERP、MES之间来回翻、来回问。AI 跑得很快，现场却还很慢。

特别是最近几年，商业航天领域发展迅猛，商业卫星制造正在从一年造一颗变成一天造一颗。

周华睿举了个典型的例子，如果卫星制造过程中换了不同批次的反作用飞轮，究竟能不能保证不出错？

“卫星又不像充电宝，不能抽检。在制造过程中，老师傅们要反复查资料、比差异、审版本、追溯源，大量时间花在烦琐的文档比对和流程流转上。”周华睿说。

质链Agent就像一位会追根溯源的“卫星研制资料助手”：它把当前卫星的实际状态与历史试验、仿真等证据逐项对照，帮助工程人员判断旧证据还能不能用。比如针对反作用飞轮，它会核对型号、软件版本和试验工况，把需要补充或重新验证的地方列清楚，最终由专业人员确认。

做中国版细分赛道的Palantir

“有点类似于商业航天这个垂直细分领域的Palantir。”周华睿认为。

说到Palantir这家公司，就不得不提到彼得·蒂尔，硅谷投资圈另一位教父级人物，PayPal和Palantir的联合创始人，也是《指环王》的重度粉丝。Palantir这家公司的名字，就来自书里的“真知晶球”。

Palantir最早服务政府情报和国防，后来延伸到工业领域。它的核心能力，是把分散、异构的数据连成一张可追溯、可推理的关系网，让决策者在复杂系统里看清全局。也就是说，它本身不替人做决定，而是把证据链摆到人面前。

“黑客与画家”团队结合各自擅长的业务场景，把AI真正用到了曾经做过、踩过、熬过的那些环节里：质链Agent把材料定位、版本与工况核验、工作单生成和人工审查串起来，辅助判断既有验证结论能否适用于当前任务，并和既有系统协同。

周华睿说，希望通过这个项目，让并行研制里那些“看起来已经验证过，却不敢直接复用”的判断，变得可追溯、可核验、可协同。除了商业航天领域，未来这套系统还可以复制到更多的高端制造领域。

9月22日，这套面向真实工程场景的AI方案，也将在GOAI杭州总决赛现场接受进一步检验。

文字 | 沈积慧

编辑 | 童蔚

审核 | 梁应杰 陈欣文

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