随着星载智能处理任务向高性能和自主化发展，神经网络加速器在空间辐射环境下面临单粒子翻转（SEU）所引发的计算异常与任务失效风险。传统三模冗余（TMR）虽能缓解部分故障影响，但其资源和性能代价与星载系统的受限条件存在矛盾。本文基于近年来神经网络加速器辐照实验、故障注入及冗余加固研究的结论，分析SEU从局部硬件扰动向应用级异常演化的跨层级特征，并提出面向应用可靠性的结构—功能—行为融合敏感性评估与选择性加固框架。该框架从硬件组织关系、计算任务重要性和实际运行条件三个互补视角理解故障风险，以应用输出受损程度作为保护优先级的统一依据，进一步结合资源约束进行差异化冗余配置。文献分析表明，错误能否传播及其危害程度具有明显的架构、网络与任务依赖性，因而单一结构指标或均匀加固难以充分反映保护效益。本文形成了敏感性评估与选择性加固协同设计的理论思路，可为星载神经网络加速器的低开销抗SEU设计提供方法参考，其有效性仍需通过统一故障模型下的实验评价予以检验。
 

单粒子翻转,空间智能计算,FPGA神经网络加速器,错误传播,敏感性评估,选择性加固