如果說2024年是AI的元年，2025年是商業(yè)航天的拐點(diǎn)，那2026年就是兩者真正開始融合、并讓一些人感到不安的一年。

“太空與網(wǎng)絡(luò)”重磅推出《AI+商業(yè)航天》系列專題

“全景三部曲”第一篇

當(dāng)太空不再需要人類：國外AI+商業(yè)航天全景掃描

文 | 老譚

PART 01

一個讓人沉默的問題

幾個月前，在一次商業(yè)航天的閉門交流中，某頭部民營航天公司的技術(shù)負(fù)責(zé)人問了一個在場沒人能立刻回答的問題：

"SpaceX的星鏈已累計(jì)發(fā)射約12000顆衛(wèi)星，其中10000多顆仍在軌運(yùn)行。他們的自主避碰系統(tǒng)實(shí)時(shí)進(jìn)行碰撞預(yù)測，每顆衛(wèi)星每個月自動變軌幾十次——全部不需要地面確認(rèn)。我們的衛(wèi)星發(fā)了50顆，地面團(tuán)隊(duì)40個人，每天還在手工處理軌道數(shù)據(jù)。我就想問，這條路怎么走下去？"

這個問題是整個行業(yè)的痛點(diǎn)。傳統(tǒng)航天的范式是精密的、緩慢的、每個動作都經(jīng)過地面確認(rèn)的。一顆衛(wèi)星配一個團(tuán)隊(duì)，一次變軌需要三天計(jì)算、兩天復(fù)核、一天執(zhí)行。這個范式在幾十顆衛(wèi)星的年代毫無問題。但當(dāng)星座規(guī)模從幾十顆膨脹到幾千顆、甚至幾萬顆時(shí)，以人為中心的運(yùn)維模式在物理上就不可能了。

如果說傳統(tǒng)衛(wèi)星是只能打電話的“諾基亞”，上天即定型；那么SpaceX與Palantir等變革者，正在為航天器裝上“iOS系統(tǒng)”與“AI大腦”。這不僅是技術(shù)的升級，更是從“制造硬件”到“定義智能”的范式革命——讓衛(wèi)星從冰冷的工業(yè)品，進(jìn)化為在太空中持續(xù)生長、不斷創(chuàng)造新價(jià)值的智能生命體。

PART 02

SpaceX：

航天物理基礎(chǔ)設(shè)施的“極致AI化”

馬斯克沒有單純把AI看作軟件。他將AI深度融入了火箭回收、衛(wèi)星星座自組織和制造的物理實(shí)體中。

01

Starlink的自主避碰與軌道維護(hù)

最直接、也最讓人焦慮的例子是Starlink的自主碰撞規(guī)避系統(tǒng)。

傳統(tǒng)航天器避碰的邏輯是這樣的：地面監(jiān)測中心收到NORAD（北美防空司令部）的軌道數(shù)據(jù)，工程師手動計(jì)算碰撞概率，如果超過閾值，寫變軌方案，層層審批，然后上行指令。整個過程少則三到五天，多則兩周。

SpaceX的做法完全不同。星鏈的每顆衛(wèi)星搭載了自主決策軟件，在軌實(shí)時(shí)接收NORAD數(shù)據(jù)，用AI算法自行判斷碰撞風(fēng)險(xiǎn)，一旦概率超過十萬分之一，衛(wèi)星自動規(guī)劃最優(yōu)避碰軌道并執(zhí)行，地面不參與決策。

這件事真正的沖擊不在于技術(shù)本身，而在于它揭示了一個被很多人回避的事實(shí)：如果未來中國的萬星星座也要靠地面團(tuán)隊(duì)手工維護(hù)，那需要的不是幾百人，是幾萬人。

行業(yè)啟示

以AI為中心的自主運(yùn)維是未來萬星星座的唯一可行路徑，但必須有跨組織、跨部門的協(xié)作機(jī)制配套，否則可能在提升效率的同時(shí)放大安全風(fēng)險(xiǎn)。

02

星間激光鏈路的動態(tài)路由

星鏈的星間激光通信是另一個被低估的AI應(yīng)用場景。

衛(wèi)星之間通過激光鏈路傳輸數(shù)據(jù)，聽起來很酷。但衛(wèi)星以每秒約7.8公里的速度在軌道上高速運(yùn)動，激光束的直徑只有幾厘米，要對準(zhǔn)幾百公里外另一顆衛(wèi)星上的接收器——傳統(tǒng)的動力學(xué)算法在這件事上表現(xiàn)不錯，但不夠好。

SpaceX引入了類似互聯(lián)網(wǎng)路由的AI算法，實(shí)時(shí)計(jì)算多跳傳輸?shù)淖顑?yōu)路徑。當(dāng)?shù)孛嬗脩舻臄?shù)據(jù)包進(jìn)入星鏈網(wǎng)絡(luò)，系統(tǒng)會自動判斷：是先傳給西邊的衛(wèi)星、再經(jīng)過三跳傳到用戶附近，還是通過正在經(jīng)過上空的另一顆衛(wèi)星直接落地？

這本質(zhì)上是一個太空版的路由問題。只不過路由器在高速運(yùn)動，鏈路在不斷開合，拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)每秒鐘都在變化。傳統(tǒng)的確定性路由協(xié)議在這種環(huán)境下效率很差。SpaceX的做法告訴我們，太空網(wǎng)絡(luò)的核心瓶頸不是激光器有多強(qiáng)，而是AI能不能在毫秒級找到最優(yōu)鏈路。

PART 03

Palantir：

太空數(shù)據(jù)的“超級大腦”與軍工大腦

如果說SpaceX展示了AI如何改造航天物理基礎(chǔ)設(shè)施，那Palantir展示了另一條更讓傳統(tǒng)航天人不安的路徑：你不做AI，別人會用AI調(diào)用你的衛(wèi)星。

01

從“傳感器到射手”的時(shí)間壓縮

Palantir正通過AIP（Artificial Intelligence Platform，人工智能平臺）平臺，徹底重塑太空作戰(zhàn)邏輯，它不僅能通過自然語言讓指揮官像“聊天”一樣調(diào)度太空資產(chǎn)，更通過MetaConstellation（元星座）系統(tǒng)將AI算力直接推向太空邊緣，讓衛(wèi)星從“天上的照相機(jī)”進(jìn)化為具備實(shí)時(shí)識別與決策能力的軌道智能體。其工作流大致是：

AI持續(xù)監(jiān)測多源情報(bào)數(shù)據(jù) → 發(fā)現(xiàn)敏感區(qū)域異常（如軍事基地內(nèi)車輛集結(jié)） → 系統(tǒng)自動生成遙感觀測任務(wù)，調(diào)度最近的商業(yè)遙感衛(wèi)星 → 衛(wèi)星拍攝完成 → 在軌實(shí)時(shí)進(jìn)行AI識別 → 將結(jié)果推送給指揮決策系統(tǒng)。

這一整條鏈路的目標(biāo)，是把從發(fā)現(xiàn)異常到形成可用情報(bào)的周期從傳統(tǒng)的數(shù)天壓縮到數(shù)十分鐘級別——在理想條件下（衛(wèi)星恰好經(jīng)過上空、地面站網(wǎng)絡(luò)完備、AI模型預(yù)加載）可以達(dá)到分鐘級響應(yīng)。但必須指出，這一流程中涉及的法律審批、指揮權(quán)限、敵我識別等環(huán)節(jié)，在實(shí)際作戰(zhàn)中仍需要人員參與，分鐘級是技術(shù)能力上限而非常態(tài)。

這件事最震撼的還不是速度，而是商業(yè)模式的變化。傳統(tǒng)遙感衛(wèi)星公司賣的是原始影像，一張圖多少錢。Palantir模式賣的是決策結(jié)果——不是給你一張圖讓你自己看，而是直接告訴你“這里有一輛發(fā)射車，坐標(biāo)是XXX，建議在XX分鐘內(nèi)采取行動”。

行業(yè)啟示

從賣數(shù)據(jù)到賣決策，價(jià)值鏈從數(shù)據(jù)向上游服務(wù)移動，這個轉(zhuǎn)變意味著遙感行業(yè)的底層定價(jià)邏輯被重寫了。

02

太空態(tài)勢感知（SSA）

天上現(xiàn)有超過幾萬個可跟蹤物體——正常工作的衛(wèi)星、報(bào)廢衛(wèi)星、火箭殘骸、爆炸碎片。它們在軌道上以每秒7~8公里運(yùn)動，一塊幾厘米大的碎片就足以摧毀一顆數(shù)億美元的衛(wèi)星。

Palantir整合雷達(dá)、望遠(yuǎn)鏡、衛(wèi)星遙感等多種分散異構(gòu)數(shù)據(jù)源，用AI生成太空碎片的實(shí)時(shí)動態(tài)3D圖景，預(yù)測空間危險(xiǎn)。其平臺能識別出一顆報(bào)廢衛(wèi)星是否開始失控翻滾，或某顆他國衛(wèi)星是否在進(jìn)行不正常的變軌。這種能力對于幾萬顆衛(wèi)星同時(shí)運(yùn)行的時(shí)代至關(guān)重要——人類工程師每天手動核對上萬個目標(biāo)的軌道是不可能的。

Palantir本質(zhì)上是在用數(shù)據(jù)融合和AI預(yù)測能力，重構(gòu)太空態(tài)勢感知與軌道安全管理。

PART 04

新物種：三條意想不到的賽道

如果說SpaceX和Palantir是巨頭的游戲，那下面幾家公司的故事展示了不同的AI航天路線。

01

Loft Orbital：

衛(wèi)星界的“安卓”

Loft Orbital推行“衛(wèi)星即服務(wù)”。他們在標(biāo)準(zhǔn)化的衛(wèi)星平臺上搭載了名為“Cockpit”的軟件系統(tǒng)，并搭載專用AI加速芯片。客戶不需要發(fā)射衛(wèi)星，只需把AI算法上傳到已在軌的衛(wèi)星上，就能直接在太空運(yùn)行自己的應(yīng)用。

造衛(wèi)星、申請頻率、找火箭發(fā)射，周期長、門檻高。Loft的模式將這一流程壓縮為“買一個API接口，上傳代碼”。

02

Slingshot Aerospace：

太空版的高德地圖

Slingshot做的事情簡單說就是太空交通管理。

地面上有高德地圖給你規(guī)劃行車路線、提示擁堵、識別違章。太空里也有同樣的問題——幾萬顆衛(wèi)星和碎片擠在有限的軌道資源里，誰在正常飛行，誰在失控翻滾，誰在做可疑的接近機(jī)動。

Slingshot的AI系統(tǒng)對數(shù)十萬個在軌物體做行為模式識別。它能區(qū)分“這是正常的軌道漂移”和“這是有人在接近我的衛(wèi)星”。2023年，Slingshot的預(yù)警系統(tǒng)被美國太空軍采用。

這件事最有意思的地方在于：太空飛行物的“意圖識別”正在變成一個AI問題，而不是軌道力學(xué)問題。

03

Capella Space & ICEYE：

AI讀懂SAR圖像

合成孔徑雷達(dá)（SAR）衛(wèi)星可以穿透云層和黑夜成像，是全天候遙感的利器。但SAR圖像不像光學(xué)像片那樣直觀，充滿了噪點(diǎn)和幾何畸變，傳統(tǒng)解讀依賴專業(yè)分析人員，成本高、效率低。

Capella和ICEYE各自用深度學(xué)習(xí)模型在軌實(shí)時(shí)去噪、自動識別目標(biāo)。ICEYE的算法可以自動檢測建筑物高度變化，Capella的系統(tǒng)能識別港口船只的型號和載重信息。星上AI處理還能大幅減少需要下傳的數(shù)據(jù)量——比如只下傳發(fā)現(xiàn)異常的區(qū)域，而不是整幅圖像。SAR的AI化，真正改變的不是它的成像能力，而是它的使用門檻和響應(yīng)速度——讓原本依賴專業(yè)判讀的全天候數(shù)據(jù)，逐步轉(zhuǎn)化為可快速調(diào)用的近實(shí)時(shí)信息。

PART 05

不可逆轉(zhuǎn)的趨勢

寫到這里，讓我們回到開頭那個問題：當(dāng)國外公司用AI把航天變成軟件問題時(shí)，我們還在用造硬件的心態(tài)做航天，這條路走得通嗎？

坦率說，國內(nèi)商業(yè)航天這幾年發(fā)展很快。火箭在進(jìn)步，衛(wèi)星在迭代，資本在涌入。但仔細(xì)觀察，大多數(shù)公司做的事情，和十年前并沒有本質(zhì)區(qū)別——造更好的火箭、更輕的衛(wèi)星、更高分辨率的相機(jī)。

這些很重要。但SpaceX、Palantir、Loft Orbital帶來的啟示更尖銳：AI不是航天的加分項(xiàng)，而是改寫游戲規(guī)則的那張牌。

具體來說，三個信號值得認(rèn)真對待：

第一，不結(jié)盟就出局。Palantir自己不發(fā)射一顆衛(wèi)星，卻通過AI平臺調(diào)度了整個商業(yè)遙感星座。這意味著任何遙感衛(wèi)星公司如果不把自己的數(shù)據(jù)接入AI生態(tài)，就等于主動退出“高價(jià)值數(shù)據(jù)市場”。國內(nèi)的情況更艱難——AI公司和航天公司之間幾乎沒有像樣的合作。大模型廠商不懂航天的工程約束，航天企業(yè)不懂AI能做什么，中間缺一個像Palantir那樣的“翻譯者”。

第二，星上算力將重新定義衛(wèi)星的價(jià)值。當(dāng)Loft Orbital在衛(wèi)星上塞進(jìn)谷歌TPU的時(shí)候，傳統(tǒng)的“更高分辨率、更大帶寬”的競賽范式正在被顛覆。未來的競爭，比的不是衛(wèi)星能拍多清楚，而是衛(wèi)星能算多快、能在軌做出什么決策。抗輻射AI芯片、星上操作系統(tǒng)、分布式邊緣計(jì)算架構(gòu)——這些今天看起來“不夠航天”的東西，可能才是未來最核心的卡脖子環(huán)節(jié)。

第三，也是最刺痛人的一點(diǎn)：我們可能需要懷疑“自主可控”在AI航天時(shí)代的真正含義。如果SpaceX的自主避碰系統(tǒng)處理著全球最密集星座的碰撞風(fēng)險(xiǎn)，如果Palantir的AI調(diào)度著全球商業(yè)遙感衛(wèi)星，如果Loft Orbital把計(jì)算平臺鋪到了軌道上——那當(dāng)我們還在論證“國產(chǎn)化率”的時(shí)候，外面已經(jīng)在用軟件標(biāo)準(zhǔn)定義了整個行業(yè)的接口和規(guī)則。接口是誰的，生態(tài)就是誰的。這不是危言聳聽。

這一系列變革揭示了一個不可逆轉(zhuǎn)的趨勢：當(dāng)發(fā)射入軌成本持續(xù)下探、衛(wèi)星制造走向標(biāo)準(zhǔn)化量產(chǎn)時(shí)，航天產(chǎn)業(yè)真正的經(jīng)濟(jì)制高點(diǎn)和價(jià)值錨點(diǎn)，正在向軟件化、AI化悄然轉(zhuǎn)變。

軌道不會等人。當(dāng)你在會議室里討論要不要引入AI的時(shí)候，碎片已經(jīng)以7公里每秒的速度繞了地球三圈。這不是一個技術(shù)路線選擇，這是一個生存問題。

—— Slingshot Aerospace 創(chuàng)始人

? 下篇預(yù)告

國外的先進(jìn)案例講完了。但這些公司的商業(yè)模型怎么賺錢？AI如何變航天經(jīng)濟(jì)的成本結(jié)構(gòu)和價(jià)值分配？星上算力、太空邊緣計(jì)算、空間交通管理——哪些是真實(shí)的市場機(jī)會？——敬請關(guān)注《AI + 商業(yè)航天》系列“全景三部曲”第二篇

>End

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