顛覆算力格局！全球首個星座級太空AI算力服務，在中國誕生

2026-04-28 ai 智能交通佳都科技

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【顛覆算力格局！全球首個星座級太空AI算力服務，在中國誕生】編輯：艾倫犀牛
【新智元導讀】第四屆琶洲算法大賽中，一道特殊的題目格外引人注目：選手參賽提交的算法，被送上太空，完成整個推理過程。它不是全場最吸睛的議題，卻很有可能成為今年AI產業商業化過程中最具標志性的一個瞬間。這場被稱為「慧行·AI上星」的實驗，背后是國星宇航與佳都科技的聯手推動。
9月22日，廣州海珠，琶洲算法大賽總決賽正如火如荼地舉行。
來自30多個國家的8000多個隊伍展開了激烈的角逐。
在本次大賽的賽場外，和進作為評委，在「臺上三分鐘」的演示中，深刻體會到了「臺下十年功」飽含著技術人員們的艱辛，面對媒體時激動的淚水奪眶而出，登上了熱搜，讓無數圈外人也為中國的這些勇于不斷突破上限的科研人員發自內心地感動。
回到賽場中，有一道題目顯得格外特殊——選手提交的算法，將不在地面上運行，而是被送上太空，完成整個推理過程。

它不是全場最吸睛的議題，卻很有可能成為今年AI產業商業化過程中最具標志性的一個瞬間。
這場被稱為「慧行·AI上星」的實驗，背后是國星宇航與佳都科技的聯手推動。
一個是全球最早戰略布局太空AI、服務AI產業的商業航天公司，另一個是多年深耕城市交通的人工智能企業。
兩個原本在不同賽道上奔跑的參與者，因「太空算力」在此交匯。
強強聯手的背后，標志著國星宇航已成為全球首個提供常態化星座級太空算力商業服務的公司。

算法上天，商業落地
與佳都科技的聯手意味著交通行業模型算法已在衛星上實質性運行。
由星上完成推理與處理，僅回傳結構化結果，太空計算在交通領域的商業場景正式落地。
在本屆琶洲算法大賽中，佳都科技與國星宇航以「星上路網分析」為實戰命題，完整打通端到端鏈路，分析結果可服務于智慧城市中的交通優化治理領域。

而這，只是商業化的起點。
根據多方公開信息顯示，國星宇航的星基解決方案已面向人工智能、交通、應急安全、低空經濟、游戲文旅等多行業推進應用與產品化。
更多在軌場景正陸續落地與擴容。
而這次與佳都科技的合作則更像是一座里程碑：它驗證了以太空算力為底座承載行業應用的可行性。
從交通行業出發，國星宇航將在更多、更廣領域實現商業落地。

為什么要把算法送上天
在AI大模型與萬物互聯并行發展的今天，「把海量數據全部傳回中心再統一計算」的思路正在面臨挑戰。
隨著傳感器數量暴漲、數據體量呈指數上升，中心到邊緣鏈路在時延、帶寬、能耗與安全上都日益吃緊。
讓算法貼近數據源頭，在本地完成篩選、融合與推理，僅把高價值的「信息摘要」回傳，從而能更好地實現低時延響應、顯著節省帶寬與能耗、提升韌性（斷聯/災害場景可持續運行），并降低敏感數據外泄風險。
尤其在跨長距離、弱鏈路或傳輸成本高昂的任務中，這種邊緣計算不只是優化選項，而是唯一工程可行解。
衛星遙感監測，其實是邊緣計算的典型使用場景之一。
將模型部署在衛星上，實現端側計算，能有效降低時延。
即便地面上的數據中心算力再強大，從太空中傳輸數據也是需要一定時間的。
如果不是將模型部署在衛星上，衛星就需要將遙感圖像數據完整傳回到地面的數據中心，再進行計算。
我們在看網絡直播時，都經常會遇到卡頓的現象。
而對于持續的遙感圖像，相當于超高分辨率的視頻，高精度才能在遙遠的太空看清廣袤的地球上任意一點的小轎車。
這對傳輸帶寬和傳輸質量都提出了很高的要求。
除此之外，傳輸過程中還可能受到信號干擾甚至被其他人截取乃至篡改，信息糾錯與信息安全也會有很大的問題。
所以，這并不是一個好的解決方案。
而邊緣計算就很好地解決了這個問題：將模型直接部署到衛星上，計算完畢后需要傳回的數據的體積就會很小。
因為，我們最關心的并不是圖像本身，而是圖像中蘊含的如運動信息等影響決策的關鍵信息。
對于智能交通與城市治理而言，我們最關心的是車流量分布情況，將該數據用于智能交通決策，而不是欣賞每輛車的外觀。
簡言之，通過邊緣計算，我們可以把有限而寶貴的帶寬，留給真正有用的高信息密度的數據。
在地面遭受毀滅性災害導致數據中心宕機乃至不存在時，部署在太空的算力也能保持可用，這也具有很大的戰略意義。
從表面看，本次競賽只是完成一次遙感圖像分割任務；
更深一層的意義在于，太空成為AI算力的一部分，開始融入日常業務。
這一變化，讓原本受限于地面帶寬、傳輸延遲和能源調度的系統，多了一個高效可控的新選項。
對于佳都科技而言，這是實際場景中的一次演練。
其旗下的「佳知慧行」平臺，已在多個城市推進智能交通與城市治理項目。
此前算法主要依賴地面算力，如今太空端加入計算流程后，整體作業效率出現顯著提升。

算力在哪里
邊界就在哪里擴張
理解「把算力送上太空」的價值，不妨先看美國正在推進的地面超算工程——「星際之門」（Stargate）。
2025年1月21日， OpenAI與軟銀、甲骨文等在白宮同臺宣布成立Stargate ，計劃四年投資5000億美元，在美國建設面向AI訓練與推理的數據中心/超算集群。
這正是典型的地面算力基礎設施：其旗艦園區落地德州阿比林，地塊約875英畝。

這類地面算力基礎設施項目，往往需要大面積的土地以及能源消耗，投資規模驚人。
與此相對，國星宇航的「星算計劃」選擇把算力直接部署到軌道上——這是一套面向在軌處理與協同推理的太空算力基礎設施，可繞開星地鏈路瓶頸、降低時延和帶寬成本、并在極端情況下提供更強韌性。
國星宇航發起的「星算計劃」并非實驗性質。
2025年5月，其首發星座成功入軌，包括12顆具備AI推理能力的衛星，單星算力最高可達744 TOPS ，整體組網后具備5 POPS的太空處理能力。
多顆衛星通過協同（如數據分布式處理、算力調度），可形成遠超單星的整體計算能力，支撐更復雜的太空任務（比如大范圍實時通信覆蓋、全球遙感數據快速處理、太空環境監測等）。
這并不是一組用于科研驗證的衛星，而是面向商業客戶提供服務的在軌系統。
目前，該計劃已進入常態化運營階段。
佳都科技作為首個付費用戶，在本次合作中提交的模型已真正「上線運行」。
從現場反饋來看，算法運行穩定，響應時延控制在3分鐘以內，識別精度達到交通治理場景所需的水準。
佳都科技方面也表示，團隊已著手研發更多面向星上部署的視覺算法，將逐步拓展至城市規劃、應急管理等方向。

一次低調但清晰的分水嶺
整個項目看似只是一場挑戰賽中的一個環節，卻釋放出多個信號。
太空計算正在脫離「未來技術」的標簽，成為現實可用的業務支撐手段。
AI企業開始將自己的核心算法向軌道空間遷移，拓寬原本在地面受限的邊界。
衛星從「傳感器」向「處理器」過渡，角色發生變化，對上下游產業鏈提出了全新要求。
此前有關太空邊緣計算的討論，大多圍繞概念、技術驗證或演示。
這一次的不同之處在于：合作雙方都有明確的業務落點、真實的數據需求與付費意愿。
或許我們很難在此講清這場變革的全部細節，但已經足以確認，它已經發生。

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