一场正在展开的全球竞赛2025年太空算力正在全球范围内快速走向工程验证。11月Starcloud把 搭载英伟达H100 GPU的Starcloud-1测试卫星送入近地轨道可视为首次公开披露的“在轨使用数据中心级GPU进行语言模型训练演示”的代表性里程碑。同月谷歌正式公布其“太阳捕手”Project Suncatcher计划提出以81颗搭载TPU的卫星构建在轨算力星座并计划 2027年进行原型验证。同期马斯克在X上提出基于Starlink V3卫星改造太空算力的技术路线随市场对SpaceX的讨论升温进一步推高了外界对“通信星座扩展太空算力”路线的关注度。国内方面之江实验室牵 头 的三体计算星座于5月完成首批12星部署公开披露在轨互联算力达到5 POPS。同月北京邮电大学“天算星座”二期首批卫星成功入轨随北邮二号/三号卫星平台搭载的太空服务器v1、高光谱相机与超百Gbps星间激光通信载荷已顺利完成在轨验证并取得阶段性成果打通“感知—传输—计算”一体化流程二期计划共部署24颗卫星拟围绕空天计算、6G网络与智能遥感等方向开展在轨技术验证与应用探索。2025年5月17日“北邮二号”与“北邮三号”卫星成功发射升空太空算力需求的底层逻辑源于一条在互联网时代早已验证的铁律数据增长永远快于传输能力。计算机网络教材中有一句经典名言“Never underestimate the bandwidth of a station wagon full of tapes hurtling down the highway”永远不要低估一辆装满磁带的卡车在高速公路上疾驰的带宽。它揭示了一个反直觉的经济学事实当数据量突破临界规模物理搬运的成本效率将超过网络传输——AWS负责人曾打过一个比方10Gbps专线传输1EB数据约需26年而10辆Snowmobile半年即可完成。太空里这一矛盾被推向极端。卫星数据产生的速率远超传输能力高分辨率遥感任务的载荷下传链路已进入Gbps级数据量可达TB/日乃至更高。与此同时星地链路受限于功率、频谱与地面站窗口的硬约束无法随星座规模线性扩容。当星座从数十颗增长至数万颗数据产生与下传能力之间的剪刀差将持续扩大。破局之道只有一条将计算前移至轨道节点在数据产生的地方直接消化掉。这一通信瓶颈正在两个维度上催生太空算力需求。第一个维度是星座运营的内生需求Computing for Space。当卫星网络从简单的转发系统演变为一张移动的分布式网络——拓扑每90分钟重排一次链路切换以秒级频率发生要让它像地面运营商网络一样稳定运行选路、资源分配、故障自愈等能力缺一不可。如果继续将控制面完全锁定在地面每一次路由决策、每一次链路切换都需要往返星地——仅通信延迟就以数十毫秒到数秒计。更严重的是当星座规模突破临界点系统的主导成本将从发射与制造转向运营。SpaceX的Starlink星座在轨卫星已接近1万颗若每颗卫星的异常状态都需要回传地面人工研判运维团队的规模将难以承受。将计算能力前移至在轨节点让卫星从被动中继升级为具备自主决策能力的网络节点是破解这一系统性约束的必然选择先在轨完成状态感知、路由决策、故障诊断只将压缩后的数据与关键决策结果下传地面从而把星地回传从制约系统运转的瓶颈转化为按需调用的常规资源。这一趋势预计将随6G空天地一体化进一步加速。当卫星逐步成为移动通信网络的原生网元更多的协议处理、边缘计算与智能调度能力将不可避免地向星上迁移。第二个维度是地面应用向太空的延伸Space for Computing。与星座运营的内生需求并行的是外部应用对天基算力的主动拉动驱动力同样来自通信瓶颈但场景逻辑有所不同其一是蜂窝网络向天基的迁移。地面移动通信网络正在逼近香农定律的理论极限城市核心区基站密度已达每平方公里数十座继续加密的边际收益急剧递减而全球仍有近30亿人口尚未使用过移动互联网服务。天基网络成为地面蜂窝架构的自然延伸低轨卫星以500-1200公里轨道高度覆盖全球单星覆盖直径可达数千公里。但这种延伸不仅仅是“把基站搬上天”。当卫星成为移动网络的原生节点海量终端接入产生的信令处理、会话管理、边缘计算需求若全部回传地面核心网星地链路将再次成为瓶颈。6G标准正在探索的“空天地一体化架构”本质上要求将部分网络功能前移至卫星节点使天基网络具备与地面5G网络对等的处理能力。其二是AI向更广阔物理世界的渗透。远洋船舶、矿区设备、农业无人机、应急救援——这些场景的AI应用随资产而动作业区域恰好位于地面网络覆盖之外。若将遥感图像、IoT传感数据完全回传地面云端处理带宽成本可达每MB数十美分乃至数美元量级响应时延则因星地往返与云端推理叠加而达到数秒甚至数十秒。典型解决方案是在轨完成感知与推理将TB级原始遥感图像压缩为MB级目标标注或在轨完成SAR图像解译实时追踪目标只下传决策结果而非原始数据。其三是能源与数据主权的长期探索。部分市场面临的能源约束与数据主权压力正推动其探索将算力基础设施向太空转移的可能性。太空环境提供近乎无限的太阳能供给与天然被动散热条件。尽管当前发射成本仍然昂贵但随着可重复使用火箭的规模化应用将大模型推理甚至训练任务迁移至太空在未来10-15年内将逐步显现经济可行性。这是更远期的愿景但技术路径的探索已在进行中。上述驱动力催生了三种主要的太空算力技术路线。第一种是太空数据中心路线 以美国初创公司Starcloud与欧洲Horizon Europe 资助的ASCEND项目为代表其设想是在轨构建GW级空间算力基础设施。其中Starcloud前身为Lumen Orbit以5GW级太空数据中心为长期愿景已获得Y Combinator、NFX等机构支持并作为NVIDIA Inception生态成员推进在轨算力验证。ASCEND项目由Thales Alenia Space牵头开展可行性研究提出面向约1400 km太阳同步轨道的模块化在轨数据中心概念目标在2050 年前实现1GW规模部署。本文认为这一路线的优势在于算力规模大、能源利用充分可充分发挥太空的太阳能和散热优势但同时面临在轨建造技术难度高、投资规模巨大、商业化周期长等挑战。第二种是分布式星座路线以谷歌“太阳捕手”计划Google Project Suncatcher为代表。与集中式数据中心不同这一路线将算力分散部署在星座中通过星间激光链路协同计算。谷歌计划在晨昏轨道部署81颗TPU卫星原型星预计2027年发射 其星间光链路已在实验室验证了1.6Tbps传输能力 。本文认为这一路线的优势在于灵活性强、可扩展性好但星间通信、轨道控制、能耗管理等技术挑战较大。第三种是通信星座扩展路线以SpaceX为代表。其思路是在既有星座网络能力之上叠加计算能力使卫星从通信中继向具备边缘处理能力的节点演进。Starlink官网披露其第三代卫星目标于2026年上半年开始发射单星设计下行容量超1 Tbps、较第二代提升10倍以上。本文认为 这一路线的优势在于务实可行依托现有卫星网络基础设施无需等待在轨建造技术成熟可在有限功耗散热条件下通过高效软硬件设计实现边缘智能与特斯拉车载计算理念一脉相承。 与此同时马斯克在11月提出“4–5年内太阳能AI卫星或将成为成本最低的AI计算方式”的观点引发外界对该路径未来算力上限的进一步讨论。三种路线的分野很大程度上反映的是不同市场环境下的战略选择。美国大力投资太空数据中心有其特殊背景地面能源瓶颈突出、AI算力需求高度集中、SpaceX的发射成本优势已初步显现。欧洲的驱动力则叠加了更多数据主权的考量。相比之下国内地面电力供应相对充足大规模太空数据中心正处于技术验证与成本曲线下探的关键积累期——随着可复用火箭规模化应用这一路径在未来10-15年内有望逐步释放商业潜力。在当下国内卫星行业更紧迫的命题在于在轨自主性的不足——卫星仍高度依赖地面测控星上智能处理能力有限星座协同效率受制于传统星地架构。这意味着太空算力在国内的落地路径更倾向于遵循渐进演化的逻辑先解决单星智能化再推进星座协同计算最终在技术成熟、成本可控的前提下考虑更大规模的算力部署。这三个阶段是层层递进的能力积累每一阶段的工程验证都在为下一阶段奠定基础并最终可能在更远处汇合——无论是分布式太空算力网络还是集中式太空数据中心都离不开稳定的网络骨干与成熟的运维体系但这些基础能力往往需要从单星智能化开始。太空算力形态演进的三个阶段如前文所述 单星智能化是第一阶段的核心命题。其 本质是将Agent能力融入卫星业务使卫星从被动执行指令的终端升级为具备感知、决策、执行闭环能力的自主节点。这需要通信、计算、控制三个子系统的深度融合通信侧感知链路状态、星间拓扑与网络负载计算侧运行轻量化AI模型进行态势判断与任务规划控制侧驱动推进器、天线、载荷等设备执行决策。三者必须在统一的软件框架下协同工作才能实现感知-决策-执行的完整闭环。理解这一阶段的价值需要先看清传统架构的系统代价。在传统透明转发模式下卫星负责转发复杂的协议处理、调度与业务逻辑留在地面网关与核心网。对于单星或早期星座这条路线清晰、风险可控但在规模化运营时系统会被拉成一副哑铃——也即天上可以加星、地面可以加服务 器 最难扩容、最贵的反而是中间这段星地回传窗口。其受轨道几何、地面站资源与频谱复用的硬边界约束很难随卫星数量线性扩容。单星智能化的价值正是让卫星从中继升级为网络节点将部分协议处理、路由与业务闭环前移至星上把回传从承载一切复杂度降格为一项可控资源约束。从技术逻辑看单星智能化的价值空间十分清晰通信侧提升的是净吞吐与可运营能力遥感侧提升的是单位下传窗口对应的信息密度平台侧提升的是运维效率与自主响应能力。单星智能化第二阶段是星座协同计算。当单星具备了在轨自治能力下一个命题是让星座作为整体协同工作。通过星间激光链路和分布式调度算法多星可以实现任务分配、数据共享与容灾切换使卫星网络真正具备网络效应——数据可以在轨汇聚、就近处理、跨星转发而非必须回传地面。这一阶段的价值释放取决于组网本身的成熟度只有当在轨节点足够密集、星间链路足够稳定时协同带来的效率增量才能超过单星处理的复杂度成本。第三阶段的远景是更大规模的太空算力部署。当发射成本持续下降、星座协同机制经过充分验证在轨道上部署更大规模的算力设施将成为可能。这里的想象空间有两个维度一是承接地面算力的延伸需求在特定市场和场景下提供补充算力二是天基原生应用生态的涌现与繁荣——当在轨节点足够密集、星间带宽足够充裕、数据在轨沉淀足够深厚时空间基础设施就有机会催生出更富集的天基原生应用生态正如地面互联网从通信管道演化出万花筒般的原生业态。这是一个基础设施成熟→应用涌现→数据沉淀→新需求产生的正向循环但启动这一飞轮需要前两个阶段的能力与运营经验作为前提距离商业化仍有较长周期。当前阶段训练级算力在地面数据中心仍有显著成本优势天基算力的差异化价值更多体现在自主化、低时延响应与战略韧性上。因此单星数百至数千TOPS量级的边缘计算载荷——满足在轨推理、数据预处理、网络优化等实际需求——是当前更务实的切入点。在可靠性前提下释放算力算力上天面临的首要挑战是辐射环境下的可靠性问题。低轨卫星长期暴露于辐射环境高能粒子穿过芯片时可能导致单粒子翻转SEU将某一位的0翻成1或反之。这类错误在地面往往可以靠重算或重启消化但在星上则可能将协议栈带入异常路径引发路由抖动、会话重建与服务中断。与此同时卫星的功耗预算和散热能力均为硬约束算力密度的提升必须在这些边界内进行。单粒子翻转SEU示意图高能粒子穿过芯片时可能将存储单元的0翻转为1传统航天的处理方式是通过宇航级抗辐照器件将风险锁在物理层。这条路线的代价是器件昂贵、算力密度受限、迭代节奏偏慢。当星座从数十颗走向数千颗当卫星需要在轨运行复杂网络协议、承载AI推理、支撑实时决策时宇航级器件的性能天花板就会成为系统瓶颈——它能保证可靠但算力受限、成本高企难以支撑规模化运营。商业航天更常见的做法是用系统可靠性替代器件可靠性 用架构设计换取性能与成本空间。其中最为成熟的实践当属SpaceX——Starlink大量采用商规器件COTS以 获得 更 优 的 成本 结构 与 性能 密度再通过多模冗余、同步执行、投票机制等架构设计确保系统级可靠。在运行层面系统具备自动故障检测与恢复能力能快速隔离辐射损伤模块并恢复功能。这种思路的本质是接受单点失效的可能性但通过架构冗余确保系统整体可用。一苇宇航所采用的正是与SpaceX类似的设计理念并在此基础上形成了软硬一体的技术方案。在硬件与架构层面团队采用双模CPU设计与OpenAMP异构协同机制将关键任务划分为可隔离、可冗余的故障域。在系统软件层面团队自研了基于Rust的双内核操作系统RROS一侧是Linux内核生态丰富、兼容性强另一侧是RROS自研实时内核满足星载控制等场景的硬实时要求。基于RAFT分布式一致性协议单颗卫星的算力设备上可并行运行2个操作系统实例实现软件级多模冗余。故障时200毫秒内完成切换平均无故障时间超过1万小时。双内核协同的价值在解决传统方案在“兼容实时”之间的取舍困境之外还带来了一个额外收益——当SEU导致某一内核或任务异常时另一内核可以承接关键任务并触发恢复将掉线从系统级事故收敛为可恢复的局部事件。RROS架构示意图该项目已在GitHub开源github.com/BUPT-OS/RROS截至2025年12月31日已获近700星标目前一苇宇航团队 已 在“天算星座”等多个真实在轨任务中 通过计算载荷软件的成功交付积累了大量在轨数据——包括散热、能耗与可靠性等关键指标。基于这些项目经验与数据积累团队已建立起一套从SEU故障注入、检测到恢复的完整工具链并且在星载核心网等复杂系统上完成了初步测试。在软硬一体的可靠性架构之上一苇宇航围绕单星智能化的三个关键维度——通信、计算、控制——进一步构建了面向业务场景的能力栈。在通信能力层面团队验证了星载高带宽UPF技术在卫星上搭载商业级UPF网元作为算力接入移动网络的网关实现与地面或卫星移动通信网络的深度融合转发时延低于20毫秒支持千级用户并发。在AI推理层面团队建立了轻量化模型压缩与在轨更新机制将AI模型压缩至地面版本的20%以下性能退化控制在10%以内OTA更新成功率达到99%以上支持遥感处理、网络优化、轨道决策等在轨推理场景。在星间协同层面团队研发了星间资源协同调度技术通过星间激光链路和分布式调度算法实现多星任务分配、数据共享与容灾切换保障服务连续性。一苇宇航核心团队从单星到星座产品布局与商业化路径一苇宇航选择从单星智能化切入市场走通信计算控制一体化技术路线。这一选择的背后是团队对于行业演进路径的判断单星智能化是星座协同的基础而当前国内卫星行业的核心痛点相较于极致算力规模更在于在轨自主性不足卫星的功耗、散热、体积均为硬约束在有限资源预算内实现最大化的能力输出需要依托于通信、计算、控制的深度融合。高算力太空服务器与低功耗太空服务器构成了公司布局单星智能化的能力基座。其中高算力产品主要面向吞吐量大的场景如星载核心网网元部署、在轨AI推理、遥感图像处理等——这些场景产生大量数据但长期缺乏足够的在轨算力来有效利用。产品基于公司软硬件全栈协同能力采用高性能CPU架构并支持GPU/FPGA等异构计算模块的模块化扩展可根据场景需求灵活选配。低功耗产品则主要面向星务管理与平台控制场景采用高集成度MCU/SoC架构体积小、重量轻搭载团队自研的通用星务软件。OBC星载计算机在整星中的单机价值未必突出但重要性极高——它控制着整星的载荷与平台。SpaceX的Starlink项目已验证了标准化星载计算平台的价值。其每颗卫星搭载超过60台Linux计算节点整个星座将卫星视为数据中心服务器进行管理每周进行软件更新。这种标准化、智能化的运维模式大幅提升了星座运行效率。当前国内在OBC产品上尚缺乏类似方案。一苇宇航的产品旨在提供一款智能化程度更高的标准化OBC其优势得益于团队在“天算星座”等任务中积累的在轨数据与星务软件经验。一苇宇航太空服务器产品v1两类产品型谱分别解决算得动与控得住——高算力产品使数据处理与在轨推理能力上星低功耗产品将平台自治与自主响应做成标准化底座更关键的是一苇宇航以统一软件框架将两者打通使载荷侧的感知与决策能够与平台侧的控制与执行彼此协同从而将“感知—决策—执行”的单星闭环落地到工程实现层面。目前两类产品型谱均已完成研制。当单星能力逐步成熟星座协同的需求自然浮现。一苇宇航在研的太空路由交换机产品正是沿这一逻辑的延伸。其面向星内与星间高速数据交换场景支持100Gbps速率适配激光链路采用核心网分离架构设计并搭载星载UPF。随着星座规模不断扩大、星间链路趋于稳定数据在轨汇聚、就近处理、跨星转发的价值将逐步释放——而交换机将成为这个分布式网络的枢纽节点。随着工程成熟度的逐步提升商业模式预计也将逐级展开。第一层是软硬件一体交付即以项目制交付的方式进入总体体系并通过在轨验证积累工程信用核心目标是将产品打磨成可复用的标准组件。第二层向私有化部署延伸将硬件、可靠性机制与运维工具打包为算力池为单一星座提供专属算力资源同时商业关系亦从产品交付向持续服务转型。第三层则是运营能力的直观输出以类似于公有云的模式对外提供标准化服务——这一层对前期投入与在轨运营体系的要求将显著提高并且在很大程度上依赖前两个阶段所积累的工程口碑。投资逻辑工程积累的长期价值太空算力的方向已趋于清晰但格局远未确定。从Starcloud的H100入轨实验到谷歌的“太阳捕手”计划再到中国的算力星座计划全球主要玩家均在加速布局。但正如前文所述太空数据中心作为行业的长期愿景其大规模商业化将是发射成本红利与在轨技术成熟度发生共振后的必然产物。这意味着国内市场当前阶段的核心命题是在单星智能化与星座协同层面建立扎实的工程积累这也是通向更宏大天基算力愿景的必经之路。这些积累包括在轨可靠性的统计验证、与下游总体的深度协作、软硬件一体的产品化能力、以及穿越多个发射周期的迭代经验。它们难以被快速复制却会在行业进入下一阶段时转化为显著的先发优势。从更长远的视角看太空算力的发展正在推动航天产业从硬件主导向软件驱动转型。当卫星的价值越来越多地由星载操作系统、AI算法、网络协议等软件能力定义时率先建立软件生态的玩家将在下一阶段的竞争中占据有利位置。这与地面云计算产业的演进逻辑一脉相承硬件趋于标准化软件成为差异化的核心。一苇宇航的价值正在于此。团队来自北邮网络与交换全国重点实验室和计算机学院兼具通信网络、操作系统与硬件设计的交叉背景并在“天算星座”等真实任务中积累了从需求论证到在轨验证的完整经验。公司选择从单星智能化起步走通信计算控制一体化的技术路线在保证可靠性的前提下有序发展高算力——这是一种灵活巧妙的路径选择。摘自太空算力的全球长跑三条路线一个基石-36氪