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李航，男，1963 年生，1993年毕业于南京农业大学获硕士学位，2000年毕业于西南农业大学获博士学位。西南大学教授、博士生导师。主要从事界面化学与土壤化学领域的研究工作。现担任“土壤有机/无机/生物界面相互作用实验室”主任，美国化学会会员，美国农学会和美国土壤学会会员，加州大学Riverside分校博士后与访问学者。现任《土壤学报》和《土壤》杂志编委，10余种国际著名刊物特约审稿人。长期在资源环境科学和物理学与化学的交叉领域开展研究工作，主持国家级、省部级科研项目近20项，发表论文60余篇，其中在物理学、化学和土壤学的国际顶级刊物发表论文30余篇。申请国际发明专利2项，国家发明专利4项，新型实用专利1项。
研究方向包括统计学习，自然语言处理，信息检索及数据挖掘。一直活跃在自然语言处理及相关领域，并在重要的国际学术杂志和国际学术会议上发表过多篇论文。在NEC任职期间，他从事的文本数据挖掘研究的成果成功地转换为NEC的产品。现在他在微软继续从事文本数据挖掘，信息抽取等方面的研究与开发。1. John A. Bateman and Hang Li .The Application of Systemic-functional Grammar to Japanese and Chinese for Use in Text Generation Proceedings of the 1988 International Conference on Computer Processing of Chinese and Oriental Languages, pp.443-447, 1988. 2. Naoki Abe, Hang Li, and Atsuyoshi Nakamura .On-line Learning of Binary Lexical Relations Using Two-dimensional Weighted Majority Algorithms Proceedings of the 12th International Conference on Machine Learning (ICML’95), pp.3-11, 1995. 3. Hang Li and Naoki Abe. Generalizing Case Frames Using a Thesaurus and the MDL Principle Proceedings of Recent Advances in Natural Language Processing (RANLP’95), pp.230-248, 1995. 4. Naoki Abe and Hang Li. Learning Word Association Norms Using Tree Cut Pair Models Proceedings of the 13th International Conference on Machine Learning (ICML’96), pp.3-11, 1996. 5. Hang Li and Naoki Abe. Clustering Words with the MDL Principle Proceedings of the 16th International Conference on Computational Linguistics (COLING’96), pp.5-9, 1996. 6. Hang Li and Naoki Abe. Learning Dependencies between Case Frame Slots Proceedings of the 16th International Conference on Computational Linguistics (COLING’96), pp.10-15, 1996. 7. Hang Li. A Probabilistic Disambiguation Method based on Psycholinguistic Principles Proceedings of the 4th Workshop on Very Large Corpora (VLC’96), pp.141-154, 1996. 8. Hang Li and Kenji Yamanishi .Document Classification Using a Finite Mixture Model Proceedings of the 35th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL’97), pp.39-47, 1997. 9. Hang Li and Naoki Abe. Word Clustering and Disambiguation based on Co-occurrence Data Proceedings of the 18th International Conference on Computational Linguistics and the 36th Annual Meeting of Association for Computational Linguistics (COLING-ACL’98), pp.749-755, 1998. 10. Hang Li and Kenji Yamanishi .Text Classification Using ESC-based Stochastic Decision Lists Proceedings of the 8th ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM’99), pp.122-130, 1999. 11. Hang Li and Kenji Yamanishi. Topic Analysis Using a Finite Mixture Model Proceedings of Joint SIGDAT Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and Very Large (EMNLP-VLC’00), pp.35-44, 2000. 12. Hang Li and Kenji Yamanishi. Mining from Open Answers in Questionnaire Data Proceedings of the 7th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD’01), pp.443-449, 2001. 13. Jianfeng Gao, Joshua T. Goodman, Guihong Cao, and Hang Li. Exploring Asymmetric Clustering for Statistical Language Modeling Proceedings of the 40th Annual Meeting of Association for Computational Linguistics (ACL’02), pp.183-190, 2002. 14. Cong Li and Hang Li. Word Translation Disambiguation Using Bilingual Bootstrapping Proceedings of the 40th Annual Meeting of Association for Computational Linguistics (ACL’02), pp.343-351, 2002. 15. Yunbo Cao and Hang Li. Base Noun Phrase Translation Using Web Data and the EM Algorithm Proceedings of the 19th International Conference on Computational Linguistics (COLING’02), pp.127-133, 2002. 16. Yunbo Cao, Hang Li, and Li Lian. Uncertainty Reduction in Collaborative Bootstrapping: Measure and Algorithm Proceedings of the 41st Annual Meeting of Association for Computational Linguistics (ACL’03), pp.327-334, 2003. 17. Cong Li, J-Rong Wen, and Hang Li. Text Classification Using Stochastic Keyword Generation Proceedings of the 20th International Conference on Machine Learning (ICML’03), pp.464-471, 2003.招生方向：招生专业：计算机软件与理论 招生方向：网络搜索与文本挖掘兼职及荣誉· 微软亚洲研究院研究员 · Journal of Computer Science and Technology编委。
在 《浅谈智能搜索和对话式OS》 中，提到过，人机对话系统的常见场景有三种，分别为： 闲聊型（Chatbot） 、 问答型（QA） 、 任务型（VPA） 。本篇文章所关注的解析方式主要适用于QA系统中的封闭域问答，也即： 将用户问句解析为库中存在的标准问句 。
这里讲的七种方法均为我个人阅读文献后归纳整理而来，并不都是成熟稳定可以商业化的做法，目的只是提出思路以作参考。
基于规则的方法通常在缺乏训练数据的情况下采用，由于与后面的基于统计的方法区别较大，所以记为第零种方法。
基于规则的解析系统通常由两部分构成：一个是『规则库』，解析规则通常为 CFG 上下文无关文法；另一个是『同义词库』，记录了一些标准词的常见同义词。
整个解析就是一个上下文无关文法归约的过程。首先进行自动分词，接着将用户问句中的词依照『同义词库』归约为标准词，然后再将词归约后的问句与『规则库』中的解析规则比对，一旦比对成功，即该条用户问句被成功归约到该条解析规则所对应的标准问句上。
举个例子，同义词库中有这样两条记录：『失败：不上去、不进去、不成功、错误』『登录：登陆、登录』，规则库中有这样一条规则：『账号登录失败：[账号][登录][失败]』。
有一条用户问句是这样的『我账号怎么登陆不上去了』。首先假定分词正确，分词结果为『我|账号|怎么|登陆|不上去|了』；之后进行词归约，归约结果为『我账号怎么登录失败了』；接着与规则『账号登录失败：[账号][登录][失败]』比对，发现比对成功。该条用户问句被成功归约为标准问句『账号登录失败』，我们将系统中『账号登录失败』所对应的标准答案提供给用户，完成交互流程。
这样做在一定程度上能够解决问题，但缺点也特别严重。首先『规则库』与『同义词库』需要人工构建，这需要巨大且长期的人力资源投入。因为语言的表达方式理论上是无限的，而能想到的规则和同义词总是有限的；且随着语言的发展，或是业务的变动，整个规则库和同义词库的维护也需要持续的人力资源投入。
其次，编写规则库需要丰富的经验，对于人员素质的要求极高。因为解析规则的抽象程度相当高，在这样高的抽象程度上，即便编写者具有较丰富的经验（如果没经验会更糟），不同解析规则之间的冲突也是不可避免的，也即同一条用户问句会与多条标准问句的解析规则比对成功，这种情况下的标准问句选择/评分问题，又需要另一套系统来解决。
换个角度，我们可以将依照用户问句找到标准问句的过程看做是输入 Query 得到 Document 的搜索过程。
我们可以尝试采用传统搜索引擎中使用的检索模型来进行用户问句解析。 《浅谈搜索引擎基础（上）》 中提到，BM25 是目前效果最好的检索模型，我们就以 BM25 模型为例来分析。
BM25 模型的计算公式如下：
BM25 模型计算公式融合了 4 个考虑因素： IDF 因子 、 文档词频 、 文档长度因子 和 查询词频 ，并利用 3 个自由调节因子（k1、k2 和 b）对各种因子的权值进行调整组合。
其中，N 代表文档总数，n 代表出现对应单词的文档个数，f 指文档中出现对应单词的词频，qf 是查询语句中对应单词的词频，dl 是文档长度。
利用 BM25 模型可以有三种思路，分别把标准问句、标准问句及标准答案、历史中曾经正确匹配过该标准问句的用户问句集作为 Document，利用公式计算其与用户问句的相似度，然后利用相似度进行排序，取出评分最高的标准问句作为解析结果。
对于这个思路我没有做过实验，不过我推测，这种方法虽然节省了大量的人力，但在这种封闭域的 QA 系统中，其表现应当是不如上一种基于规则的方法，基于检索模型的方法在开放域中的表现会更好。
此外，基于传统检索模型的方法会存在一个固有缺陷，就是检索模型只能处理 Query 与 Document 有重合词的情况，传统检索模型无法处理词语的语义相关性。在上一种方法中，通过人工搭建的同义词库，一定程度上解决了语义相关性的问题。
上文提到，完全基于检索模型的方法无法处理词语的语义相关性。
为了在一定程度上解决这个问题，我们可以利用 LDA/SMT 等方法通过语料挖掘词之间的同义关系，为每个词自动构建一个同义度高于阈值且大小合适的同义词表。在代入检索模型公式进行计算的过程中，若文档中发现所查找关键词的同义词，可以依据同义程度乘以一定权重后纳入到关键词的词频计算之中。
《浅谈智能搜索和对话式OS》 中有对 LDA/SMT 的介绍。
简单的说，LDA 可以合理的将单词归类到不同的隐含主题之中；并且通过计算两篇文章主题向量 θ 的 KL 散度（相对熵），可以得到两篇文章的相似性。SMT 模型出自微软之手，目的即是将翻译模型引入传统检索模型，提高检索模型对语义相关词对的处理能力，该模型也曾被百度采用过以提高搜索引擎返回结果的质量。
word embedding 将词表示为 Distributed Representation，也即低维向量空间中的一个词向量，Distributed Representation 下的词可以利用余弦距离来计算词之间语义的相关关系。与 one-hot Representation 相对应，one-hot Representation 下的词向量的维数与单词表的维数相同，不同词的词向量之间均正交。传统的词集模型（SOW）和词袋模型（BOW）采用的即是 one-hot Representation。
我们可以采用深度学习的方法来得到词 Distributed Representation 的词向量。比如训练一个普通的神经概率语言模型，就可以得到词的词向量，或者参考 word2vec 中的方式，训练 CBOW 或者 Skip-gram 模型。神经概率语言模型、CBOW 以及 Skip-gram 的介绍在 《浅谈智能搜索和对话式OS》 均有提及。
借助百度这张图来讲，利用 DNN 建模的思路如下：
我们需要使用一批 用户问句-标准问句对 的正例和反例作为训练语料，借助上面的方式，同时将正例和反例进行 word embedding 后送入 DNN 中，并采用 Pairwise ranking loss 的方式来建模正例和反例之间的语义差别。
上一种基于 DNN 的方法，在一定程度上已经可以解决词的语义相关性的问题，但对句子中的短距离依赖关系并没有做恰当的处理，比如无法区分『甲到乙』和『乙到甲』。
根据百度的评测结果，CNN 在处理短距离依赖关系上拥有更好的表现。
该图出自李航博士 Convolutional Neural Network Architectures for Matching Natural Language Sentences 中的 ARC-1：
其做法的基本思路是：将问句中的每个词，都做 word embedding，得到每个词所对应的固定长度的词向量，我们将问句表示成一个二维矩阵，每一行代表问句中相应词所对应的词向量。将这个二维矩阵进行多次卷积池化（卷积核的宽度与词向量维数相同，高度多为 2-5），最后得到一个一维特征向量，我们用 CNN 同时处理用户问句和标准问句，得到用户问句和库中标准问句所对应的特征向量。之后将这两个向量拼接起来送入多层感知机，由它来计算两个问句之间的匹配程度。
另外，有人指出，直接将两个特征向量拼接起来送入 MLP 会丢失边界信息，所以我们同时将特征向量 a、特征向量 b 和 aTb 同时送入 MLP 来计算相似度。
ARC-2 结构同样出自李航博士的上述论文：
ARC-2 相较于 ARC-1 的改进在于，ARC-2 尝试让两个句子在得到像 ARC-1 结果那样的高层抽象表示之前就进行相互作用，不再先分别通过 CNN 结构得到各自高层抽象表示。
在 ARC-1 模型中，一张 feature map 仅仅是一个列向量，或者说是一个一维矩阵，若干个列向量并在一起形成了 ARC-1 示意图中的模样（二维），而在 ARC-2 中，一张 feature map 成为了一个二维矩阵，若干个二维矩阵叠在一起形成了 ARC-2 示意图中的模样（三维）。
再之后的卷积、池化过程就与 CV 中 CNN 的卷积、池化过程类似了。与上一种方法类似的，在进行 1D convolution 时，涉及到两个词向量的连接，同样可以采用之前提到的做法来避免边界信息的丢失。
同样有人提出，在 ARC-2 结构中，直接采用传统的 word embedding 方法得到的词向量组成句子作为输入并不是最佳方案，最佳方案是采用已经过了 LSTM 的 hidden state。
我们可以采用 LSTM 结构训练一个 RNN 语言模型，如下图（以普通 RNN 为例）：
从图中可以发现，当输出为『e』时，hidden layer 向量中第三分量最大，而输出为『l』时，第一分量最大，输出『o』时，第二分量最大。我们可以将 RNN 的 hidden state 当做 Distributed Representation 的词向量来使用，将其作为 CNN（ARC-2）的输入，经测试可以得到更好的结果。
一个可信度高的分词结果是进行后续解析步骤的基本前提。
在 《浅谈自然语言处理基础（中）》 中，我介绍了一些经典的分词方法，不过都是些较早的研究成果。CRF方法是目前公认的效果最好的分词算法。
CRF 方法的思想非常直接，就是将分词问题看作一个序列标注问题，为句子中的每个字标注词位：
CRF 分词的过程就是对词位标注后，将 B 和 E 之间的字，以及 S 单字构成分词。网上有很多公开的基于 CRF 的分词工具。
至少存在四个角度可以在已有模型的基础上进一步提高解析质量，包括：问句归一化、用户状态、强化学习、多轮对话。
问句归一化的目的是对用户的输入具有较好的容错性。
简单的一些比如：简繁体归一化、全角半角归一化、标点符号处理和大小写归一化。复杂一些的比如汉语错别字的纠正。错别字自动纠正技术的应用非常广泛，而且在提高系统用户体验上能够发挥很大的作用，可以说性价比极高。
错别字纠正通常的做法是训练噪声信道模型。
我们可以对用户状态提取特征，在训练和解析时将其作为附加信息一并作为神经网络的输入。
可以被考虑的用户状态至少包含：
其次可以采用强化学习的方法，通过设计合理的奖赏机制，让解析系统在与环境互动的过程中自主进行策略更新。
强化学习与普通的监督学习方法相比存在两个明显的优点：一个是强化学习策略更新所需要的数据主要来源于与环境的交互/采样，而不是昂贵的人工标记数据；另一个是强化学习所产生的策略是根据奖赏机制自主迭代更新的，会有一些创新的做法，而不仅仅是模仿人类提供的『标准』做法。
QA 问句解析中虽然不像游戏一样拥有『策略\创新玩法』这样的概念，但仍然可以在解析优化中帮助大量节省数据的人工标记开销。
应用强化学习方法的核心问题之一就是奖赏机制的设计，在 QA 的场景下设计奖赏机制，至少可以考虑以下几个角度：
多轮对话技术可以进一步提高与用户对话的连贯性。
我倾向于将多轮对话划分为『封闭域』和『开放域』两个场景，不同场景的实现思路也应该不同。
封闭域场景多轮对话的特点是：系统能解决的问题是一个有限集，多轮对话的目的是将用户引导到我们可以解决的问题上。
而开放域场景多轮对话的特点是：系统需要解决的问题是一个无限集，多轮对话的目的是依照上下文更准确的理解用户的需求。
在这样的指导思想下，封闭域多轮对话的核心思路应该是『填槽』，而开放域多轮对话的核心思路是『上下文替换』和『主体补全』。
《浅谈智能搜索和对话式OS》 中介绍了百度利用 slot filling 技术来做 NLU，并利用『上下文替换』和『主体补全』来提高其 DuerOS 的对话能力的。
而更进一步的，填槽、上下文替换和主体补全的技术基础都是『序列标注』，这里给出百度的两张 PPT：
根据百度的 PPT，采用双向 LSTM + CRF 做序列标注，是一个商业上可行的方法。
选择合适的人工接入时机同样是提高 QA 系统整体表现的方法之一，其核心问题在于平衡用户体验与投入成本。人工接入的越早，用户体验越好，但成本也越高。
这里简单提供蚂蚁金服小蚂答的做法：若系统连续提供给用户三次相同的回答，显示人工接入按钮；若用户连续询问两次客服类问题（比如『我要人工』、『你们客服电话多少』），显示人工接入按钮。
QA 系统的另一个重要组成部分是答案库。
答案录入的优化至少可以从三个角度来思考：
答案形式的多样性非常容易理解，比如小蚂答就支持包括文本、链接、图片、视频在内的多种答案形式。
个性化问题在上文解析优化中已有涉及（考虑用户状态的解析优化），上文的分析思路同样可以应用于答案录入，我们可以对不同注册时长、付费金额不同、进入路径不同等等的用户提供不同的个性化答案。
答案对用户的帮助看起来比较抽象，但也很容易理解。通俗的，我个人以『地图级』、『导航级』、『专车级』来为 QA 系统的答案进行分级：
依照文章最初的人机对话系统场景分类，提供『专车级』答案的 QA 系统，可以被称为 VPA 了。
对于答案库的优化，在答案完备录入（答案形式足够丰富、针对不同用户提供个性化的回答）的前提下，至少存在两个优化点：
上文解析优化中强化学习方法奖赏机制的设计思路也可以被用来发现答案库中存在的问题，因为大多数时候我们还很难明确的区分用户的负面反馈是针对解析系统还是答案本身。
除了从用户负面反馈中发现问题，针对上面的两个优化点，我们还应该有一些预防机制来提前避免这些问题的发生。
比如第一点『答案库中标准答案存在错误』，如果不是录入人员的素质问题，最大的可能性就来源于答案的时效性，也即我们提供给了用户过期的答案。针对这个问题，我们可以在录入答案时特别添加『临时』标签，以标明该答案具有较强的时效性，需要及时更新。
而针对第二点『答案库中缺失某些问题的答案』，最大的可能性来源于突发事件以及业务的变动。比如系统服务宕机、系统上了新版本或者组织了一些运营活动，我们都应该针对这些可能引发用户疑惑的变动，提前准备一些 FAQ 并录入到答案库之中。
此外，当我们录入新问题及其标准答案的时候，需要注意新录入问题与原解析系统的适配性，以避免出现新录入的问题较难被解析系统解析到的情况。可采用的方法比如在录入新问题的同时，主动录入一些不同的问法作为初始训练语料（网易七鱼云客服的做法）。
李航：（本名：王立乾）电台医疗讲师，咨询培训师。发表：【医疗咨询技巧】【医疗成功学】【医疗营销】等多篇论文。
李航，男，1963 年生，1993年毕业于南京农业大学获硕士学位，2000年毕业于西南农业大学获博士学位。西南大学教授、博士生导师。主要从事界面化学与土壤化学领域的研究工作。现担任“土壤有机/无机/生物界面相互作用实验室”主任，美国化学会会员，美国农学会和美国土壤学会会员，加州大学Riverside分校博士后与访问学者。现任《土壤学报》和《土壤》杂志编委，10余种国际著名刊物特约审稿人。长期在资源环境科学和物理学与化学的交叉领域开展研究工作，主持国家级、省部级科研项目近20项，发表论文60余篇，其中在物理学、化学和土壤学的国际顶级刊物发表论文30余篇。申请国际发明专利2项，国家发明专利4项，新型实用专利1项。
研究方向包括统计学习，自然语言处理，信息检索及数据挖掘。一直活跃在自然语言处理及相关领域，并在重要的国际学术杂志和国际学术会议上发表过多篇论文。在NEC任职期间，他从事的文本数据挖掘研究的成果成功地转换为NEC的产品。现在他在微软继续从事文本数据挖掘，信息抽取等方面的研究与开发。1. John A. Bateman and Hang Li .The Application of Systemic-functional Grammar to Japanese and Chinese for Use in Text Generation Proceedings of the 1988 International Conference on Computer Processing of Chinese and Oriental Languages, pp.443-447, 1988. 2. Naoki Abe, Hang Li, and Atsuyoshi Nakamura .On-line Learning of Binary Lexical Relations Using Two-dimensional Weighted Majority Algorithms Proceedings of the 12th International Conference on Machine Learning (ICML’95), pp.3-11, 1995. 3. Hang Li and Naoki Abe. Generalizing Case Frames Using a Thesaurus and the MDL Principle Proceedings of Recent Advances in Natural Language Processing (RANLP’95), pp.230-248, 1995. 4. Naoki Abe and Hang Li. Learning Word Association Norms Using Tree Cut Pair Models Proceedings of the 13th International Conference on Machine Learning (ICML’96), pp.3-11, 1996. 5. Hang Li and Naoki Abe. Clustering Words with the MDL Principle Proceedings of the 16th International Conference on Computational Linguistics (COLING’96), pp.5-9, 1996. 6. Hang Li and Naoki Abe. Learning Dependencies between Case Frame Slots Proceedings of the 16th International Conference on Computational Linguistics (COLING’96), pp.10-15, 1996. 7. Hang Li. A Probabilistic Disambiguation Method based on Psycholinguistic Principles Proceedings of the 4th Workshop on Very Large Corpora (VLC’96), pp.141-154, 1996. 8. Hang Li and Kenji Yamanishi .Document Classification Using a Finite Mixture Model Proceedings of the 35th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL’97), pp.39-47, 1997. 9. Hang Li and Naoki Abe. Word Clustering and Disambiguation based on Co-occurrence Data Proceedings of the 18th International Conference on Computational Linguistics and the 36th Annual Meeting of Association for Computational Linguistics (COLING-ACL’98), pp.749-755, 1998. 10. Hang Li and Kenji Yamanishi .Text Classification Using ESC-based Stochastic Decision Lists Proceedings of the 8th ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM’99), pp.122-130, 1999. 11. Hang Li and Kenji Yamanishi. Topic Analysis Using a Finite Mixture Model Proceedings of Joint SIGDAT Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and Very Large (EMNLP-VLC’00), pp.35-44, 2000. 12. Hang Li and Kenji Yamanishi. Mining from Open Answers in Questionnaire Data Proceedings of the 7th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD’01), pp.443-449, 2001. 13. Jianfeng Gao, Joshua T. Goodman, Guihong Cao, and Hang Li. Exploring Asymmetric Clustering for Statistical Language Modeling Proceedings of the 40th Annual Meeting of Association for Computational Linguistics (ACL’02), pp.183-190, 2002. 14. Cong Li and Hang Li. Word Translation Disambiguation Using Bilingual Bootstrapping Proceedings of the 40th Annual Meeting of Association for Computational Linguistics (ACL’02), pp.343-351, 2002. 15. Yunbo Cao and Hang Li. Base Noun Phrase Translation Using Web Data and the EM Algorithm Proceedings of the 19th International Conference on Computational Linguistics (COLING’02), pp.127-133, 2002. 16. Yunbo Cao, Hang Li, and Li Lian. Uncertainty Reduction in Collaborative Bootstrapping: Measure and Algorithm Proceedings of the 41st Annual Meeting of Association for Computational Linguistics (ACL’03), pp.327-334, 2003. 17. Cong Li, J-Rong Wen, and Hang Li. Text Classification Using Stochastic Keyword Generation Proceedings of the 20th International Conference on Machine Learning (ICML’03), pp.464-471, 2003.招生方向：招生专业：计算机软件与理论 招生方向：网络搜索与文本挖掘兼职及荣誉· 微软亚洲研究院研究员 · Journal of Computer Science and Technology编委。
我的航天技术论文在过去半年中，接连发生了两起重大航天灾难。尽管人们备感痛惜，但这些挫折并不能阻挡人类进军宇宙的步伐。 既然航天活动风险如此之大，为什么人类依然不放弃进军宇宙的梦想呢？从长期看，地球的资源是有限的，人类总有一天必须走出自己的摇篮；从中短期看，航天活动可带来巨大回报，是一个国家综合国力的体现。进军宇宙是人类现在和未来的一项伟大事业。于是，载人航天成为现代航天科技发展的重中之重……中国载人航天技术的发展及其意义和前景俗话说，天高任鸟飞，海阔凭鱼跃。人类在漫长的社会进步中不断扩展自身的生存空间。现在，人类的活动范围已经历了从陆地到海洋，从海洋到大气层空间，再从大气层空间到太空的逐步发展过程。人类活动范围的每一次扩展都是一次伟大的飞跃。中国载人航天技术的发展历程很久以前，人类就有飞出地球、探知太空奥秘和开发宇宙资源的愿望，我国古代的不少神话故事便是突出的反映。最典型的是流传很广的嫦娥奔月，它描写一个叫嫦娥的美女，偷吃了丈夫后羿从西王母那里求得的长生不老的仙药后，身体变轻飘到月亮上去了。历史上第一个试验乘火箭上天的人是15世纪中国官员万户。1945年，美国学者基姆在他的《火箭与喷气发动机》一书中是这样描写的：万户先做了两个大风筝，并排装在一把椅子的两边。然后，他在椅子下面捆绑了47支当时能买到的最大火箭。准备完毕后，万户坐在椅子当中，然后命其仆人点燃火箭。但是，随着一声巨响，他消失在火焰和烟雾中，人类首次火箭飞行尝试没有成功。20世纪80年代，改革开放带来了航天技术的春天。1986年，中共中央、国务院批准了《高技术研究发展计划("863"计划)纲要》，把航天技术列为我国高技术研究发展的重点之一。"863"高技术航天领域的专家们对我国航天技术未来的发展进行了深入细致的论证，描绘了我国航天技术发展前景的蓝图，一致认为载人航天是我国继人造卫星工程之后合乎逻辑的下一步发展目标。1992年1月，党中央批准研制载人飞船工程。自此，我国的载人航天工程正式启动。1999年11月20日，我国成功发射了自行研制的第一艘飞船神舟1号，成为世界上第三个发射宇宙飞船的国家。此后，又分别把神舟2、3和4号送上九重天。在1992年开始研制载人飞船之前，我国"863"高技术航天领域的专家们曾为研制哪种运输器这个问题进行了几年的研究，即对从研制飞船起步和越过载人飞船直接发展航天飞机的多种技术方案进行了充分的论证、比较和分析，甚至还激烈地争论过。2003年10月15日圆了万户的梦，因为在这一天中国人民期待已久的第一艘载人飞船神舟5号顺利升空并安全返回，实现了中华千年飞天的理想。它也打破了美国和苏联.俄罗斯在这一领域的多年垄断格局，成为世界第3个独立自主研制并发射载人航天器的国家，这对世界载人航天事业的发展和振兴中华会起到巨大的推动作用。载人航天的重大意义历史上，远洋航海技术的兴起，导致了世界贸易的发展、世界市场的开辟和近代科学的一系列成就，开始了一个"全球文明"的时代。当代载人航天技术的问世，则使人类走出地球这一摇篮而到达太空，开始了一个"空间文明"的新时代。载人航天是航天技术向更高阶段的发展。不过，由于载人航天技术与无人航天技术有很大差别，主要反映在安全性、复杂性和成本高三个方面，所以从1961年第一名航天员上天到现在，它还没有表现出特别明显的用途。但从可以预见的未来来看，人类现在面临的资源枯竭、人口急增等急待解决的几大问题，只有通过开放地球、扩大人类生存空间来解决。即使在当代，发展载人航天也可以起到以下作用：首先，它能体现一个国家综合国力和提升国际威望。因为航天技术的水平与成就是一个国家经济、科学和技术实力的综合反映。载人航天是航天技术向更高阶段的发展，载人航天的突破--用本国的载人航天器将航天员送入太空并安全返回，更是一个国家综合国力强大的标志。发展载人航天需要依靠先进的技术水平、发达的工业基础和雄厚的经济实力。迄今为止，只有俄罗斯和美国实现了载人航天。其他拥有一定航天技术基础或较强经济实力的国家，虽欲染指载人航天，但因力不从心，所以只能求助于与他们合作，出钱出资，用俄、美的载人航天器将本国航天员送上太空，以图逐步加入世界"载人航天俱乐部"。邓小平同志曾经说过：没有两弹一星就没有中国的大国地位。所以，我国航天员进入太空，也能像上世纪六七十年代我国拥有"两弹一星"那样，引起全世界注视，提高我国的国际地位，振奋民族精神，增强全民的凝聚力。其次，它能体现现代科技多个领域的成就，同时又给现代科技各个领域提出新的发展需求，从而可以大大促进整个科技的发展，并将为培养和造就航天科技人才作贡献。例如，就载人航天器本身的研制和运行而言，它对通信、遥感、推进、测量、材料、计算机、系统工程、自动控制、环境控制和生命保障等技术提出了很高的要求，因而大大推动了这些技术的进步。再有，载人航天的发展能促进太空资源的开发，为地球上的人类造福。载人航天器所处的高远位置和微重力等特殊环境，可为科研提供一个理想的实验场所，它在推动生命科学与生物技术、微重力科学与应用等许多方面正发挥着重要作用，并有望在一些前沿学科上取得突破性进展，为人类带来巨大的效益。一些国家已经在太空制药、太空育种和太空材料加工等领域取得显著成果，并准备建造太空工厂，其效率和效益不可限量。另外，地球能容纳的人口是有限的，大约80亿～110亿，因此有些人已经开始研究向外空移民的方案；地球上的能源也日益紧张，那么是否可以到别的星球开发矿藏呢？这是科学家所关心的一个问题，而且不是天方夜潭，因为类似载人登月等许多过去可望不可及的神话和幻想，如今有不少都变成了现实。最后，载人航天具有巨大的军事潜力。使用载人航天器可以很好地完成侦察和监视任务；灵活部署、修理和组装大型军用卫星；安全而连续地指挥和控制地面军事力量；还能作为特殊武器的试验场。例如，早在1965年12月，美国双子星座7号飞船上的航天员就曾用红外遥感器监视和跟踪了1枚潜射导弹的发射，所获信息比潜艇上的观察人员报告的还要快。第1次、2次海湾战期间，和平号空间站与"国际空间站"上的航天员对战区进行了大量观测活动，取得了许多有用的信息。中国载人航天的未来前景中国载人航天将实施"三步走"的发展战略。中国在成功发射4艘无人试验飞船的基础上，已将首位航天员送入太空，实现了载人航天的历史性突破。然而这只是第一步。第二步除继续用载人飞船进行对地观测和空间试验外，重点包括出舱活动、空间交会对接试验和发射长期自主飞行、短期有人照料的空间实验室，以尽早建成完整配套的空间工程大系统，解决一定规模的空间应用问题。第三步是建造更大的长期有人照料的空间站。航空航天技术 为航空航天活动的顺利进行而创立的一系列高级复杂的施工作业程序。它涉及人力资源配置，设备仪器搭配与安装使用等艰深的学术作业。是国家，民族，乃至整个人类发展的高度追求。航空航天电子技术 航空航天电子技术(electronics for aeronautics and astronautics)[编辑本段]概述应用于航空工程和航天工程的电子与电磁波理论和技术。在现代航空和航天工程中电子系统是重要的系统之一。[编辑本段]组成它按功能分为通信、导航、雷达、目标识别、遥测、遥控、遥感、火控、制导、电子对抗等系统。各种系统一般包括飞行器上的电子系统和相应的地面电子系统两部分，这两部分通过电磁波传输信号合成为一个系统。和这些电子系统有关的电子理论和技术有通信理论、电磁场理论、电波传播、天线、检测理论和技术、编码理论和技术、信号处理技术等，而微电子技术和电子计算机技术则是提高各种电子系统性能的基础。它们的发展使飞行器上的电子系统进一步小型化和具有实时处理更大量数据的能力，进而使飞机的性能（机动能力、火控能力、全天候飞行、自动着陆等）大为提高，航天器的功能(科学探测、资源勘测、通信广播、侦察预警等)日益扩大。[编辑本段]特点一、航空航天飞行器上电子设备的特点是：①要求体积小、重量轻和功耗小;②能在恶劣的环境条件下工作;③高效率、高可靠和长寿命。在高性能飞机和航天器上，这些要求尤为严格。飞机和航天器的舱室容积、载重和电源受到严格限制。卫星上设备重量每增加1公斤，运载火箭的发射重量就要增加几百公斤或更多。导弹和航天器要承受严重的冲击过载、强振动和粒子辐射等。一些航天器的工作时间很长，如静止轨道通信卫星的长达7～10年，而深空探测器的工作时间更长。因此，航空航天用的电子元器件要经过极严格的质量控制和筛选，而电子系统的设计需要充分运用可靠性理论和冗余技术。二、航空航天电子技术的主要发展方向是：①充分利用电子计算机和大规模集成电路，提高航空航天电子系统的综合化、自动化和智能化水平；②提高实时信号处理和数据处理的能力和数据传输的速率；③发展高速率和超高速率的大规模集成电路；④发展更高频率波段（毫米波、红外、光频）的电子技术；⑤发展可靠性更高和寿命更长的各种电子元器件。航空航天基本知识我们知道，人类的家园是地球，而地球的外面覆盖着一层大气，如果没有水和大气以及适宜的温度和环境，生物是很难生存的。通常，在人们的眼中，“天”很高，要想冲出厚厚的大气层，进入太空非常非常困难。其实，与地球相比，大气层是很稀薄的。人们知道，地球的直径大约为12700千米，而大气层的厚度只有100 -800千米。如果将地球比作一个苹果的话，那么，我们可以把大气层看成是苹果的皮，可这层“苹果皮”本身却是变化多端的。比如最贴近地球表面的一层，叫作对流层，其高度从海平面起一直到大约11000米止，其顶界是随纬度、季节等情况而变化的，在赤道地区为17000米，在中纬度地区（如北京、天津地区）为11000米，在地球两极地区则为7000-8000米。对流层的主要特点是，空气温度随着高度的增加而降低，因而又称为变温层，平均而言高度每上升1000米，气温约下降6.5℃。与此同时，气压也随高度的增加而降低。由于地球引力的作用，在 5500米的高度范围内，包含了大气总量的一半，而整个对流层，大约占了全部大气质量的四分之三。由于几乎所有的水蒸气都集中在这一层大气内，再加上大量的微粒，因而，这里也是风云变幻最为剧烈的一层。从大约11000米的高度起，直到30500米左右，其大气温度基本不变，平均保持在-56.5℃上下，因此被称为同温层（实际情况是：在25000米以下，气温随高度的升高而上升。在同温层顶，气温约升至-43至-33℃）。同温层的气温之所以具有这样的特点，是因为该层大气离地球表面较远，受地面温度的影响较小，并且其顶部存在着臭氧，能够直接吸收太阳的辐射热等。同温层所包含的空气质量大约占整个大气的四分之一弱。在这一层大气内，没有上下对流，只有水平方向的风，所以又叫作平流层。另外，该层大气几乎不存在水蒸气，基本上没有云、雾、雨、雹等气象变化的现象，这对飞行器的平稳飞行是非常有利的。不过，由于空气密度很小，飞机在这一高度层上又不适宜机动飞行。人类的航空活动差不多都集中在对流层和同温层内。为了保证飞机和发动机的工作效率，飞机飞行的高度一般不超过30千米的界限。从30千米到80-100千米的高度范围，被称为中间层。这一层空气的特点是：以 45千米为界，温度先升后降。由于大量的臭氧存在，其气温先由同温层顶的-33℃提高到17至40℃左右；从45千米起，随着高度的升高，气温又开始下降，一直降低到-65.5℃至-113℃。中间层的空气已经很稀薄了，其空气质量约只占整个大气层的1/3000。在80千米高度上，空气的密度只有地面的五万分之一；而在100千米高度上，空气的密度仅为地面的一千万分之八。由于空气非常稀薄，并且气体开始呈现电离现象，因此，人们一般把飞行高度达到80—100千米的飞行器，看成是不依靠大气飞行的航天器。1967年10月，美国试飞员约瑟夫·沃尔克驾驶X-15A火箭飞机飞出了 7297千米/小时的惊人速度，创造了有人驾驶飞机速度的世界纪录。而且，他还曾多次飞到了80千米以上的高空，成为美国第一个“驾驶飞机的宇航员”。按照美国航空航天局规定：飞行高度超过80千米的飞行员即可称为宇航员.在中间层之上直至800千米高空的范围，称作电离层。其特点是：含有大量的带正电或负电的离子，空气具有导电性。并且，其温度随高度的增大而迅速升高，在200千米高度时，气温可达400℃。所以，这里又被人们叫作“暖层”。在电离层顶端之外，便是大气的最外层——“散逸层”了。由于地球引力的减弱，气体分子和等离子体与地球已若即若离。电离层和散逸层的空气密度极低，对太空飞行器的影响已很小，因此，人类大部分的航天活动都是在它们之内（或之外）进行的。航空与航天的区别:航空与航天是人们经常接触的两个技术名词，两者虽然仅一字之差，却被称为两大技术门类，这是为什么呢？您稍加注意即可发现，航空技术主要是研制军用飞机、民用飞机及吸气发动机，航天技术主要是研制无人航天器、载人航天器、运载火箭和导弹武器，最能集中体现两者成果的是航空器和航天器。从航空器与航天器的重大区别上即可看出两个技术领域的显著差异。第一，飞行环境不同。所有航空器都是在稠密大气层中飞行的，其工作高度有限。现代飞机最大飞行高度也就是距离地面30多千米。即使以后飞机上升高度提高，它也离不开稠密大气层。而航天器冲出稠密大气层后，要在近于真空的宇宙空间以类似自然天体的运动规律飞行，其运行轨道的近地点高度至少也在100千米以上。对在运行中的航天器来讲，还要研究太空飞行环境。第二，动力装置不同。航空器都应用吸气发动机提供推力，吸收空气中的氧气作氧化剂，本身只携带燃烧剂。而航天器其发射和运行都应用火箭发动机提供推力，既带燃烧剂又带氧化剂。吸气发动机离开空气就无法工作，而火箭发动机离开空气则阻力减小有效推力更大。吸气发动机包括燃烧剂箱在内都可随飞机多次使用，而发射航天器的运载火箭都是一次性使用。虽然航天飞机的固体助推器经过回收可以重复使用20次，其轨道器液体火箭发动机可以重复使用50次，但与航空器使用的吸气发动机比较起来，使用次数仍然是很少的。吸气发动机所用的燃烧剂仅为航空汽油和航空煤油，而火箭发动机所用的推进剂却是多种多样的，既有液体的，也有固体的，还有固液型的。第三，飞行速度不同。现代飞机最快速度也就是音速的三倍多，且是军用飞机。至于目前正在使用的客机，都是以亚音速飞行的。而航天器为了不致坠地，都是以非常高的速度在太空运行的。如在距地面600千米高的圆形轨道上运行的航天器，其速度是音速的22倍。所有航天器正常运行时都处于失重状态，若长期载人会使人产生失重生理效应，并影响健康。正因如此，航天员与飞机驾驶员比较起来，其选拔和训练要严格得多。一般人买票即可坐飞机，而花重金到太空遨游的人还必须通过专门培训。第四，工作时限不同。无论是军用还是民用飞机，最大航程计约2万千米，最长飞行时间不超过一昼夜。其活动范围和工作时间都很有限，主要用于军事和交通运输。虽然通用轻型飞机应用广泛，但每次活动范围相对更小。而航天器在轨道上可持续工作非常长时间，如目前仍在使用的联盟TM号载人飞船，可与空间站对接后在太空运行数月之久。再如航天飞机，能在轨道上飞行7-30天，约1.5小时即可围绕地球飞行一周。载人航天器运行时间最长的当属和平号空间站，它在太空飞行了整整15个年头。至于无人航天器，如各种应用卫星，一般都在绕地轨道上工作多年。有的深空探测器，如先驱者10号，已在太空飞行了32年，正在飞出太阳系向银河系遨游。航空器的优点是能多次重复使用，而航天器除航天飞机外，只能一次性使用，载人宇宙飞船也不例外。第五，升降方式不同。飞机的升空是从起飞线开始滑跑到离开地面，加速爬升到安全高度为止的运动过程。它返回地面降落时只要经过下滑和着陆即可。只有个别飞机如英国的“鹞”型战斗机采用发动机喷口转向的方式使飞机能够垂直起落，但机身并未竖起，仍处于水平位置。而至今为止的航天器发射，包括地面和海上的发射，顶部装着航天器的运载火箭都是垂直腾空的。在完成发射过程中，运载火箭要按程序掉头转向和逐级脱离，最终将航天器送入预定轨道运行。有的航天器发射，中间还要经过多次变轨，情况更为复杂。航天飞机虽然也能施放航天器，但它本身亦是垂直发射升空的。至于返回式航天器，其回归地面必须经历离轨、过渡、再入和着陆四个阶段，远比飞机降落困难。航空器的起飞、飞行和降落与航天器的发射、运行和返回，虽然都离不开地面中心的指挥，但两者的地面设施和保障系统及其工作性能与内容也是大有区别的。世界航空航天大事件:风筝起源古代中国，约14世纪传到欧洲公元前500－400年中国人就开始制作木鸟并试验原始飞行器1909年世界第一架轻型飞机在法国诞生1903年12月14日至17日,由莱特兄弟设计制造的“飞行者”1号飞机，在人类航空史上首次实现了自主操纵飞行.这次试飞成功成为一个划时代的事件，人类航空史从此进入新的纪元1947年10月14日美国著名试飞员查尔斯·耶格尔驾驶X—1飞机实现了突破音障飞行1969年7月20日22时56分20秒，阿姆斯特迈出一小步成为全体地球人类的一大步1957年10月4日前苏联发射世界第一颗人造地球卫星。半年后，美国的人造卫星上天1959年9月12日前苏联发射“月球”2号探测器，为世界上第一个撞击月球表面的航天器1961年4月12日前苏联宇航员加加林成为世界第一位飞入太空的人1969年7月20日美国宇航员阿姆斯特朗乘坐“阿波罗”11号飞船，成为人类踏上月球的第一人1970年12月15日前苏联“金星”7号探测器首次在金星上着陆1971年4月9日前苏联“礼炮”1号空间站成为人类进入太空的第一个空间站。两年后，美国将“天空实验室”空间站送入太空1971年12月2日前苏联“火星”3号探测器在火星表面着陆。5年后，美国的“海盗”火星探测器登陆火星1981年4月12日世界第一架航天飞机---美国“哥伦比亚”号航天飞机发射成功1986年1月28日美国航天飞机“挑战者”号在升空73秒后爆炸1986年2月20日前苏联发射“和平”号空间站，服役已经超期8年，至今仍在运行，是目前最成功的人类空间站1993年11月1日美、俄签署协议，决定在“和平”号空间站的基础上，建造一座国际空间站，命名为阿尔法国际空间站我国航空航天大事件:1956年10月8日，我国第一个火箭导弹研究机构———国防部第五研究院成立。1970年4月24日，长征一号运载火箭在酒泉卫星发射中心成功地发射了东方红一号卫星，我国成为世界上第三个独立研制和发射卫星的国家。1975年11月26日，长征二号运载火箭在酒泉卫星发射中心成功地发射了我国第一颗返回式科学试验卫星，并于3天后成功回收。1984年4月8日，长征三号运载火箭在西昌卫星发射中心成功地发射了我国第一颗地球同步轨道卫星———东方红二号试验通信卫星。1990年4月7日，中国用自行研制的长征三号运载火箭在西昌卫星发射中心成功地发射了亚洲一号通信卫星，这是中国长征系列运载火箭首次发射国外卫星，使我国在世界航天商业发射服务领域占有了一席之地。1999年10月，我国和巴西联合研制的第一颗地球资源卫星顺利升空，并正常运行，这是我国首次在空间技术领域进行的全面国际合作。2003年10月15日，“神舟”五号飞船成功发射，并于2003年10月16日圆满回收，使我国成为世界上第三个独立掌握载人航天技术的国家。2003年12月和2004年7月，我国与欧洲空间局联合研制并发射了“探测一号”和“探测二号”科学卫星，“地球空间双星探测计划”取得圆满成功。2004年1月23日，我国绕月探测工程正式由国务院批准立项。2005年10月12日,神六成功发射.
有本国际航空航天科学
你们才七百字啊？我们让写三千字
同学，你不要这么直接好吧，我也是在那上课的，也是上网搜就行了，唉，，，木有办法。哈哈。。。这个老师应该会让咱们过吧
中国航天事业是在50年代中期开始的，1956年，中国制定了12年科 学发展远景规划，把火箭和喷气技术列为重点发展项目。同年建立了第 一个导弹、火箭研究机构，1958年把发射人造地球卫星列入国家科学规 划，组建机构开展空间物理学研究和探空火箭研制工作，并开展星际航 行的学术活动和实验设备的筹建工作。中国航天事业在创业之初经历了 经济上、技术上的种种困难，经过艰苦奋斗，终于在1960年2月发射成 功第一枚探空试验火箭，同年11月又发射成功第一枚自制的运载火箭， 在60年代后期又研制成功中程和中远程运载火箭，为中国航天事业的发 展奠定了基础。中国于60年代中期制定了研制和发射人造地球卫星的空 间计划。1968年组建了中国空间技术研究院。1970年4月24日，中国第 一颗人造地球卫星“东方红”1号发射成功，使中国成为继苏、美、法 、日之后世界上第五个用自制运载火箭成功地发射卫星的国家。1971年 3月3日发射成功的第二颗人造地球卫星向地面发回了各项科学实验数据 ，正常工作了多年。1975年11月26日首次发射成功返回型人造地球卫星 ，中国成了继美、苏之后世界上第三个掌握卫星返回技术的国家。1980 年5月，向南太平洋发射大型运载火箭取得成功，1981年9月20日首次用 一枚大型运载火箭把三颗空间物理探测卫星送入地球轨道，1982年10月 从水下潜艇发射运载火箭成功。1984年4月，发射一颗对地静止轨道试 验通信卫星“东方红”2号，4月16日卫星定点于东经125度赤道上空， 至1985年10月，中国依靠自己的力量共发射了17颗不同类型的人造地球 卫星。这些卫星为地质、测绘、地震、海洋、农林、环境保护等国民经 济部门和空间科学研究提供了十分有价值的资料。第一颗试验通信卫星 已用于国内通信广播和电视节目传输，对改善边远地区的通信和广播状 况发挥了重要作用。通过一系列航天活动中国已建立了各类人造卫星、 运载火箭、发射设备和测量控制系统的研究、设计、试验和生产的基地 ，建成了能发射近地卫星和对地静止轨道卫星，拥有光测、遥测和雷达 等多种跟踪测量手段的酒泉和西昌航天器发射场；组成了由控制中心地 面台站和测量船构成的卫星测控网，造就了一支富有经验的航天科学技 术队伍，从而有能力不断开拓航天活动。 10月15日到16日神州5号载人飞船发射成功，是中国高科技领域继 “两弹一星”之后又一座光辉的里程碑，中国由此成为世界上继俄罗斯 和美国之后第三个有能力将航天员送上太空的国家
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航空航天是一个非常广阔的领域，包括了航空、航天、航空航天材料、气动力学、卫星导航等多个方向。如果您想要在航空航天领域发表文章，可以从以下几个方向入手：1. 技术研究：航空航天领域一直处于不断发展和创新的状态，因此您可以尝试关注最新的技术研究进展，例如新型材料、新型发动机、新型航空器等等，撰写相关的论文或者文章。2. 工程实践：除了理论研究，航空航天领域也需要大量的工程实践和应用。您可以通过对于实际项目的研究和分析，撰写相关的实践性文章和报告。3. 国家政策和发展规划：航空航天领域是一个高度关注的战略性领域，各个国家都有自己的发展规划和政策。您可以关注国家政策的动向，撰写相关的分析和评价文章。4. 国际合作和竞争：航空航天领域是一个全球化的领域，各个国家和机构之间的合作和竞争非常激烈。您可以关注不同国家和机构之间的合作和竞争动态，撰写相关的分析和评论文章。需要注意的是，航空航天领域是一个比较专业和复杂的领域，需要有一定的专业知识和背景才能够撰写相关的文章。如果您对于该领域比较感兴趣，建议您可以从学习和研究相关知识开始，积累经验和背景，进而提高自己的写作水平。
我知道你是航院的，也知道你是应付老师布置的作业，但是咱不能恁直接是不
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航空航天是一个非常广阔的领域，包括了航空、航天、航空航天材料、气动力学、卫星导航等多个方向。如果您想要在航空航天领域发表文章，可以从以下几个方向入手：1. 技术研究：航空航天领域一直处于不断发展和创新的状态，因此您可以尝试关注最新的技术研究进展，例如新型材料、新型发动机、新型航空器等等，撰写相关的论文或者文章。2. 工程实践：除了理论研究，航空航天领域也需要大量的工程实践和应用。您可以通过对于实际项目的研究和分析，撰写相关的实践性文章和报告。3. 国家政策和发展规划：航空航天领域是一个高度关注的战略性领域，各个国家都有自己的发展规划和政策。您可以关注国家政策的动向，撰写相关的分析和评价文章。4. 国际合作和竞争：航空航天领域是一个全球化的领域，各个国家和机构之间的合作和竞争非常激烈。您可以关注不同国家和机构之间的合作和竞争动态，撰写相关的分析和评论文章。需要注意的是，航空航天领域是一个比较专业和复杂的领域，需要有一定的专业知识和背景才能够撰写相关的文章。如果您对于该领域比较感兴趣，建议您可以从学习和研究相关知识开始，积累经验和背景，进而提高自己的写作水平。
航空航天是一个广阔的领域，涉及到航空工程、航空电子、航空材料、航空制造、空间技术等多个方向。以下是其中几个比较热门的方向：1. 航空制造：随着航空业的发展，航空制造业也在不断壮大。航空制造方向涉及到机身、发动机、附件、座舱等多个方面，需要掌握航空材料、加工工艺、制造工艺等知识。2. 航空电子：航空电子是航空航天工程中的一个关键领域，包括飞行控制系统、导航系统、通信系统等。航空电子方向需要掌握电子技术、通信技术、计算机技术等知识。3. 空间技术：空间技术是航空航天领域的重要组成部分，包括卫星、火箭、空间站等。空间技术方向需要掌握航天器设计、发射技术、空间探测技术等知识。以上三个方向都是航空航天领域比较热门的方向，对于想要在这个领域发表文章的人来说，可以根据自己的专业背景和兴趣选择相应的方向进行深入研究，并结合实践经验进行文章撰写。
中国航天事业是在50年代中期开始的，1956年，中国制定了12年科 学发展远景规划，把火箭和喷气技术列为重点发展项目。同年建立了第 一个导弹、火箭研究机构，1958年把发射人造地球卫星列入国家科学规 划，组建机构开展空间物理学研究和探空火箭研制工作，并开展星际航 行的学术活动和实验设备的筹建工作。中国航天事业在创业之初经历了 经济上、技术上的种种困难，经过艰苦奋斗，终于在1960年2月发射成 功第一枚探空试验火箭，同年11月又发射成功第一枚自制的运载火箭， 在60年代后期又研制成功中程和中远程运载火箭，为中国航天事业的发 展奠定了基础。中国于60年代中期制定了研制和发射人造地球卫星的空 间计划。1968年组建了中国空间技术研究院。1970年4月24日，中国第 一颗人造地球卫星“东方红”1号发射成功，使中国成为继苏、美、法 、日之后世界上第五个用自制运载火箭成功地发射卫星的国家。1971年 3月3日发射成功的第二颗人造地球卫星向地面发回了各项科学实验数据 ，正常工作了多年。1975年11月26日首次发射成功返回型人造地球卫星 ，中国成了继美、苏之后世界上第三个掌握卫星返回技术的国家。1980 年5月，向南太平洋发射大型运载火箭取得成功，1981年9月20日首次用 一枚大型运载火箭把三颗空间物理探测卫星送入地球轨道，1982年10月 从水下潜艇发射运载火箭成功。1984年4月，发射一颗对地静止轨道试 验通信卫星“东方红”2号，4月16日卫星定点于东经125度赤道上空， 至1985年10月，中国依靠自己的力量共发射了17颗不同类型的人造地球 卫星。这些卫星为地质、测绘、地震、海洋、农林、环境保护等国民经 济部门和空间科学研究提供了十分有价值的资料。第一颗试验通信卫星 已用于国内通信广播和电视节目传输，对改善边远地区的通信和广播状 况发挥了重要作用。通过一系列航天活动中国已建立了各类人造卫星、 运载火箭、发射设备和测量控制系统的研究、设计、试验和生产的基地 ，建成了能发射近地卫星和对地静止轨道卫星，拥有光测、遥测和雷达 等多种跟踪测量手段的酒泉和西昌航天器发射场；组成了由控制中心地 面台站和测量船构成的卫星测控网，造就了一支富有经验的航天科学技 术队伍，从而有能力不断开拓航天活动。 10月15日到16日神州5号载人飞船发射成功，是中国高科技领域继 “两弹一星”之后又一座光辉的里程碑，中国由此成为世界上继俄罗斯 和美国之后第三个有能力将航天员送上太空的国家