中国布局太空算力枢纽：从天感地算迈向天数天算

朱雀二号改进型遥四火箭在东风商业航天创新试验区点火升空，成功将10颗卫星送入预定轨道。其中8颗属于国星宇航的“星算”计划，另外2颗为蓝塔智能的光传试验星。

这次发射的核心看点不在于发射本身，而在于卫星计算范式的深刻切换：从过去的“天感地算”（卫星拍照后传回地面处理），演进为“天数天算”——在太空轨道直接完成AI计算后再下传结果。

痛点：95%的太空遥感数据被丢弃

我国在轨民商用遥感卫星数量已超过640颗，规模居世界第二。这些卫星每天都在持续拍摄农田、城市、海洋及灾害现场等海量高分辨率图像。

然而，受制于星地通信带宽瓶颈与有限的卫星过顶时间窗口，真正能够传回地面的原始数据不足5%，其余95%的数据要么经过高倍率有损压缩，要么被直接丢弃。

“天数天算”直接切中这一难题。让卫星搭载高性能计算载荷，就地完成AI模型推理，只向地面回传分析结论而非庞大的原始图像素材。例如：

• 农田监测：卫星自主判别旱情与病虫害，只回传统计结果；
• 应急救灾：卫星实时识别受损建筑与道路坍塌，直接下发救援坐标与关键图像切片；
• 远洋监控：星载算法自主锁定可疑船舶，仅回传位置与航向数据。

验证关键技术：让卫星进化为AI智能体

此次发射的“星算”计划02组卫星搭载了多项前沿载荷，涵盖支持AI模型在轨部署与推理的高性能计算载荷、高速星间/星地激光通信载荷以及微光成像相机。

为应对太空严苛工作环境，该批卫星重点验证了以下系统工程能力：

1. 万瓦级液冷流体回路：攻克高密度算力在真空环境下的核心散热难题；
2. 展开式辐照冷翼：利用太空超低温背景开展高效被动辐射散热；
3. 全域激光通信网：建立星间高速数据通道，支撑分布式协同；
4. 基础大模型在轨训练与推理：构建天基原生大模型闭环。

同期入轨的还包括琶洲太空智算星组的首批两颗算力星。该规划拟在3年内投运24颗卫星，打造天基大模型闭环，促使卫星角色从传统的“无源传感器”跃升为具备自主思考能力的“太空智能体”。

产学研协同：多路推进太空算力网

“星算”计划由国星宇航联合108家高校、科研机构及产业链企业共同推进，整体规划由2800颗计算卫星组成（含2400颗推理卫星和400颗训练卫星），算力目标达到十万P级推理能力与百万P级训练能力。随着本次02组8颗卫星入轨，星算星座在轨算力已达50P。

国内太空计算版图正在快速铺开：

• 之江实验室“三体计算星座”：规划千星规模，算力设计达1000POPS，首批12颗计算卫星已验证了10个AI模型在轨应用；
• 北京邮电大学“天算星座”：自主研发的太空服务器在轨稳定运行近一年，将图像信息解析效率提升50倍，并完成6G星载核心网验证；
• 天基光计算：东方天算与光本位科技启动全球首颗天基光计算卫星研制，探索以光子为介质的低功耗在轨AI计算。

国家层面，相关部门也已启动太空智能算力星座专项论证工作。

核心价值与现实挑战

太空算力最直接的商业价值在于压缩决策链路。传统工作链路下，卫星拍摄、数据下传、地面分析再到决策下发，往往耗时数小时甚至数天。而在地震抢险、洪涝救援与突发火灾等场景中，天基在轨计算能将响应链路压缩至分钟级。

然而，将算力搬上太空仍面临多重工程挑战：

• 真空散热：缺乏空气对流，高性能芯片的热负荷完全依赖热辐射导出；
• 能源供给：太阳能帆板面积受限，如何在供电限制下保障高能效比计算是一大难题；
• 星间互联：星载AI协同需要稳定、超高速的激光通信网络支持；
• 商业闭环：太空算力制造成本高昂，亟需在应急防灾、国防和海洋监测等高敏感领域之外，拓展更多可持续的民用付费场景。

从“收集数据”到“就地决策”，太空算力正在打破遥感领域的下传瓶颈，让沉睡的在轨数据真正释放出应用价值。