你能想象吗？如今的卫星不再是冰冷的太空相机，而是拥有自主决策能力的天基智能节点，从数小时的延迟到分钟级的响应，这场静悄悄的太空革命正在重塑我们与星空的关系。当我们在地面上享受着智能手机实时导航、灾害应急快速响应、环境变化精准监测等服务时，很少有人会想到，这些便捷体验的背后，是太空中无数颗 “会思考” 的卫星在日夜不停地运转与计算。

北京时间 2025 年 5 月 14 日 12 时 12 分，酒泉卫星发射中心，长征二号丁运载火箭搭载着 12 颗特殊的卫星升空。这些卫星不仅能拍摄地球照片，还能在太空中相互连接、协同计算，甚至自主分析处理数据。这就是成都高新区企业国星宇航联合之江实验室共同研制的太空计算星座，标志着中国商业航天从 “拍照片传回地面处理” 向 “在天上直接思考” 的转变。这一里程碑式的发射，不仅是中国商业航天领域的重大突破，更是全球人工智能与航天技术深度融合的生动写照，它意味着人类在探索宇宙、利用太空资源的道路上，又迈出了关键的一步。

商业航天领域正在经历前所未有的数据爆炸。随着卫星数量呈指数级增长，每天产生的遥感数据量已经达到海量级别。从低轨卫星星座的密集部署到高分辨率遥感卫星的持续发射，太空数据正以几何级数增长，单颗遥感卫星每日产生的数据量就达 TB 级。然而，卫星每次过境仅有约 5% 的时间可与地面进行通信，这意味着宝贵的数据传输窗口极为有限。传统的微波数传速率上限仅 1Gbps，即便激光通信技术已开始应用，但受气候条件等因素限制，仍无法完全解决数据传输的瓶颈问题，大量太空数据在空中无法及时回传，造成了巨大的资源浪费。

传统的卫星运作模式中，一颗遥感卫星拍摄一张高分辨率照片，数据量可达几个千兆字节到数十个千兆字节。这些原始数据需要先通过有限的星地通信窗口传回地面，再由地面数据中心进行处理和分析，整个过程往往需要十几个小时才能得到最终可用的信息。在灾害应急响应、自然资源监测等时效性要求极高的场景下，这样的延迟显然无法满足实际需求。试想当地震、洪水等自然灾害突然发生时，每一分钟的延误都可能意味着更多生命财产的损失，在森林防火工作中，若不能及时发现火情并定位，小火可能迅速蔓延成难以控制的森林大火。那么我们的卫星科学家们怎么一步步的实现将人工智能技术赋能卫星上，让其 “智慧起来” 呢？

1.核心技术突破：从地面计算到“天数天算”的飞跃

面对海量数据处理和传输的挑战，商业航天领域开始了从 “天数地算” 向 “天数天算” 的根本性转变。这一转变的核心，是将原本依赖地面的数据处理能力直接搬到太空中，让卫星具备自主计算、分析和决策的能力，从根本上解决数据传输延迟和带宽限制的问题。人工智能技术在这一转变中扮演了关键角色，星载智能计算成为解决瓶颈的关键。

以赵益晟博士团队研发的 “极光天基大模型” 为例，它能够直接在卫星上对拍摄的图像进行实时分析与理解，将数 GB 的原始图像数据转化为仅百字节级的文字描述传回地面。这一技术突破使卫星具备了 “读懂” 照片的能力，就像给卫星配备了一双 “智慧之眼” 和一个 “聪明大脑”。通过人工智能大模型，卫星可以自主识别图像中的地物特征，判断场景类别，无论是城市中的建筑物、道路，还是自然界中的森林、河流、湖泊，都能被精准识别，甚至能够检测到地物的细微变化，并将结果以简洁文本形式传回。这种从海量原始数据到关键信息的提炼，极大地提升了数据传输效率，让地面接收端能够在第一时间获取最有价值的信息。

星间协同计算是另一项重要进展，它让太空计算从 “单点智能” 迈向 “集群智能”。成都高新区企业发射的太空计算星座通过星间激光高速互联、星座稳定组网和算力分布式调度，构建起开放共享的太空计算系统。星间激光通信速率最大可达 100Gbps，这种高速通信技术为卫星之间的协同合作提供了坚实基础。不同卫星之间可以共享计算资源，协同处理复杂任务，比如当一颗卫星发现异常情况但算力不足时，可将部分计算任务分配给周边空闲的卫星，共同完成数据分析和处理。这种 “抱团取暖” 式的协同计算模式，真正实现了 “算力上天、在轨组网、模型上天” 的目标，让整个星座的算力得到最大化利用，形成了强大的太空算力网络。

之江实验室启动的 “三体计算星座” 项目更是将这一理念推向了新高度，计划协同全球合作伙伴，共建千星规模的天基智能计算基础设。该项目突破了太空计算系统的关键软硬件技术，成功研制了星载智能计算机、星间激光通信机、星载高速路由器、天基分布式操作系统和天基遥感大模型，并经过了四次太空发射验证。首发星座将实现多个 “第一次”，包括第一次实现所有卫星搭载太空计算系统，第一次开展异轨卫星互联，第一次用 3D 打印的方式研制卫星等，这些创新举措都为太空计算的发展奠定了坚实基础。

实际上，要实现 “天数天算” 并非易事，目前还有一系列技术难题需要攻克。太空环境具有高真空、高辐射、微重力、极端温度变化等特点，对算力设备的材料和电子元件提出了极高的要求。卫星面向太阳一面和背对太阳一面的温度可能相差数百摄氏度，传统风冷散热方式完全失效，必须研发特殊的散热技术；太空辐射会对芯片等核心部件造成损害，影响设备的可靠性和使用寿命，需要制造能够抵御太空辐射的专用芯片；同时，卫星搭载的太阳能受太空环境影响很大，要求计算设备进一步降低能耗。国内半导体产业的快速进步，为制造面向太空计算的专用芯片提供了可能，科研团队正通过不断创新，攻克这些技术难关，让太空计算设备既稳定可靠，又高效节能。

2. 前沿应用探索：从“安全通信”到“自主决策”

人工智能与商业航天的融合催生了一系列前沿应用场景，为产业发展提供了全新可能性，这些应用场景遍布安全通信、灾害应急、智能制造等多个领域，正在深刻改变着我们的生产生活方式。

在安全通信领域，孙冉冉博士团队研究的隐蔽通信技术将通信信号转化为与环境噪声高度相似的波形，这项技术就像给卫星通信穿上了一件 “隐身衣”，能够有效防范恶意拦截和干扰，这对于未来无人出租车调度系统、无人机协同作业、军事通信等需要高度安全保障的应用场景尤为重要，能够确保信息在传输过程中的保密性和完整性，为各类智能系统的可靠运行提供通信支撑。

在灾害应急响应中，搭载智能系统的卫星展现出了强大的实战价值。传统灾害应急响应中，从灾害发生到获取准确灾情信息往往需要数小时，这严重影响了救援效率。而如今，搭载智能系统的卫星可以自主检测火灾、洪涝等灾害迹象，并立即生成警报信息。武汉大学联合长光卫星公司研制的集成北斗 + AI 的星载在轨火灾应急响应系统，从星上发现火灾在轨处理到地面终端接收到信息共耗时 13 秒，这样的响应速度堪称 “秒级预警”。在洪涝灾害中，卫星能够实时监测洪水蔓延情况，提取分析洪水深度、堤防溃口位置等关键信息，为防洪救灾提供精准指导；在地震灾害发生后，卫星可以快速获取灾区影像，分析建筑物损毁情况，为救援队伍制定救援方案提供重要依据。相比传统模式，响应时间从数小时缩短到几分钟，为防灾减灾争取了宝贵时间，极大地提升了应急处置效率。

在智能制造方面，人工智能技术正在重塑航天制造业的生产模式。《上海航天》期刊 2025 年的研究显示，DeepSeek 等大模型可在智能制造、故障诊断、仿真测试等场景中提供支持。航天制造领域已经提出了全域数据集成框架，涵盖数据采集、处理与建模、分析与优化等关键技术，通过人工智能提高制造过程的分析能力和优化效率。在卫星生产过程中，人工智能可以对生产数据进行实时监测和分析，及时发现生产过程中的异常情况，预测潜在故障，提高产品质量；在卫星零部件的设计中，人工智能可以通过仿真测试，快速优化设计方案，缩短研发周期，降低研发成本。这种智能化的制造模式，不仅提高了航天产品的质量和可靠性，也为商业航天的规模化发展提供了有力支撑。

除了这些成熟的应用场景，人工智能与商业航天的融合还在不断拓展新的领域。在低空经济领域，“星算” 可为低空飞行器提供卫星三维导航系统，确保低空飞行的安全有序；在数字经济场景中，AI 算法通过星上即时计算将遥感二维平面影像转换为三维立体模型，可提供卫星三维数字孪生文旅、文娱、游戏等产品；在机器人场景中，还可提供具身智能全息城市训练场等。此外，在环境监测方面，卫星可以通过人工智能技术长期跟踪全球气候变化、森林覆盖率变化、海洋污染等情况，为全球环境治理提供数据支持；在农业领域，卫星能够精准监测农作物生长状况，为精准农业提供灌溉、施肥等决策依据，助力农业可持续发展。

3 全球视野：国际合作与竞争格局

人工智能与商业航天的融合已成为全球科技竞争的前沿领域，各国都在积极布局，争夺这一新兴产业的制高点。太空计算不仅是技术创新的竞技场，更是经济发展和国家安全的战略要地，全球范围内的合作与竞争正在重塑商业航天的格局。

美国在商业航天领域起步较早，占据了先发优势。其空间经济在 2023 年创造了 1425 亿美元的 GDP，占其总 GDP 的 0.5%，支撑着 37.3 万个就业岗位，这一庞大市场正在吸引全球资本的关注和投入。美国的星链、星盾等项目在卫星组网和应用方面走在世界前列，星盾卫星网络采用星链卫星平台搭载遥感载荷，进行红外频段侦察，为用户实时发送高分辨率对地遥测数据，实现了即时遥感服务，这种高实时性的应用服务在军事和民用领域都具有重要价值。

在国际合作方面，加拿大与欧盟于 2025 年 12 月签署了关于人工智能合作的谅解备忘录，承诺加速 AI 采用并促进其负责任的发展使用。双方同意在人工智能框架、标准制定、技能发展和战略经济部门的科学合作与采用方面加强合作，助力整合各方资源，共享技术成果，推动全球人工智能与商业航天融合产业的健康发展。与此同时，欧盟内部也在加强人工智能基础设施建设，欧洲投资银行集团与欧盟委员会联手支持在欧洲发展最多五个人工智能超级工厂，每个工厂将配备约 10 万个最先进的 AI 芯片。这些设施将训练最复杂、超大规模的人工智能模型，推动包括太空领域在内的多个关键领域的技术突破。

目前，中国在人工智能与商业航天融合领域已取得显著进展，形成了若干具有特色的产业集群，在全球竞争中占据了一席之地。成都高新区已聚集 191 家航空航天产业链核心企业，2024 年核心企业营收规模达 213 亿元。该区域正加速构建以航空航天为核心的现代化产业体系，推进产业 “建圈强链”，为成都打造商业航天千亿级产业集群提供支撑。这些企业不仅在规模上形成集聚效应，在技术创新上也展现出活力，国星宇航、氦星光联、天链测控等二十多家航天领军企业与高校院所、科研机构开展联合攻关，在星载智能计算、星间通信等关键技术上取得了一系列突破。

杭州的科研团队也展现出了强大的创新能力，开发出了让卫星学会 “伪装术” 的隐蔽通信技术，以及赋予卫星自主读图能力的星载智能技术。之江实验室作为科研创新的重要平台，在 “三体计算星座” 等重大项目中发挥了核心作用，推动了太空计算技术的快速发展。上海航天技术研究院等机构则在探索人工智能在航天科研生产环节的全面应用，从卫星设计、制造到测试、运维，都融入了人工智能技术，提升了航天产业的整体智能化水平。

尽管人工智能与商业航天的融合前景广阔，展现出了巨大的发展潜力和应用价值，但从技术突破到大规模商业应用，仍然面临着一系列挑战。航天遥感大模型虽具有通用化感知信息表达、融合、交互与生成能力，能够提升遥感产品自动化生产水平，但在数据、人才、算力等方面仍面临产业化挑战。数据方面，高质量、大规模的标注数据稀缺，不同卫星、不同传感器获取的数据格式不统一，数据共享机制不完善，这些都制约了大模型的训练和优化；人才方面，人工智能与商业航天的融合需要既懂人工智能技术，又熟悉航天领域知识的复合型人才，这类人才的培养周期长，供需缺口较大；算力方面，虽然太空算力网络正在快速发展，但要满足大规模、复杂任务的计算需求，仍需要持续提升算力水平，降低算力成本。

标准化和安全性也是亟待解决的问题。随着越来越多的人工智能系统部署到太空环境中，不同系统之间的互操作性需要通过制定统一的标准来实现，否则将导致 “信息孤岛”，影响整个产业的协同发展。目前，太空芯片接口规范、空天数据处理模型等核心技术与应用标准尚未统一，需要行业各方共同参与制定，推动产业规范化发展。安全性方面，确保这些系统的可靠性和抗干扰能力变得尤为重要，太空环境的复杂性和恶劣性对设备的稳定性提出了极高要求，同时，网络攻击、恶意干扰等安全威胁也不容忽视，需要建立健全的安全防护体系，保障太空计算系统和卫星网络的安全运行。

成本控制是商业航天规模化发展的关键。目前，千星级以上的大规模星座部署需数十亿美元投入，即使是可重复火箭技术可将单星发射成本不断下降，但商业回报周期仍不明确。卫星寿命通常为 5 到 10 年，寿命周期内需持续投入能源供应、轨道维持和软硬件升级费用，若算力设备故障率过高，更换成本将进一步攀升。将计算设备打到天上的成本是地面同样算力等级产品的 1000 倍，因此，提高计算效能、降低卫星制造和发射成本成为关键，需要通过技术创新和产业协同，构建可持续的商业模式。

面对这些挑战，中国的科研团队和企业并未退缩，而是积极探索解决方案。中国科学院的科学家正致力于让卫星通信实现 “隐身”，提升通信安全；成都的产业集群已将 “算力” 成功送上了天，不断提升太空计算能力；中科曙光与中科星图等企业签署合作协议，围绕技术研发、太空算网建设等课题开展合作，推动 “芯片 - 整机 - 算网 - 数据 - 应用 - 生态” 的全链路技术创新；国星宇航已经开始投入更高算力的卫星研发，“星算” 计划 02 组星座也已经进入设计研制阶段。商业航天不再只是资本的狂欢，更是智能化竞赛的新战场。随着技术的不断进步，从灾害应急响应的 “秒级预警” 到全球环境治理的 “精准监测”，从低空经济的 “安全导航” 到智能制造的 “高效生产”，人工智能与商业航天的融合将为人类社会带来更多福祉。我们心里都无比相信，让卫星更加智慧、航天数据更加精准地服务于我们美丽地球的可持续发展的目标指日可待。

本文为科普中国·创作培育计划扶持作品

作者：王大成 国家遥感工程技术研究中心研究员

审核：刘松川 中国科学院空天信息创新研究院 高级工程师

出品：中国科协科普部

监制：中国科学技术出版社有限公司、北京中科星河文化传媒有限公司

内容来自：科普中国创作培育计划

文章来源：科普中国