文 | 斯凯有话说
很多人还没看懂，朱雀二号新发射的这一组卫星，真正的变革不在上天，而在算力模式的切换。从过去的天感地算，数据传回地面再处理，到如今天数天算，在太空就地完成计算再下传，国星宇航星算计划正在搭建属于中国的太空算力枢纽，这到底会改写哪些产业规则？
2026 年 10 月 14 日晚上 7 点 40 分，东风商业航天创新试验区，朱雀二号改进型遥四火箭点火升空，将 10 颗卫星送入预定轨道。
这 10 颗卫星里，有 8 颗属于国星宇航的 " 星算 " 计划，另外 2 颗是蓝塔智能的光传试验星。
新闻稿里写的是 " 发射圆满成功 "。但真正值得说的，不是发射本身。是这 10 颗卫星要去做的事。
一个被忽略的事实：95% 的太空数据，被扔了
先看一组数字。
据央视新闻报道，我国在轨民商用遥感卫星超过 640 颗，规模世界第二。每天，这些卫星在太空中拍摄海量图像——农田、城市、海洋、灾害现场。
但受星地下传带宽限制，真正传回地面的数据不足 5%。
剩下的 95%，要么被压缩到失真，要么直接被丢弃。
这是一个极其荒诞的现实：太空中有几百双 " 眼睛 " 在盯着地球，但我们只能看到它们看到的 5%。
传统卫星的工作方式是 " 天感地算 " ——卫星负责拍，拍完把数据传回地面，地面再算。但传输带宽是有限的，卫星过顶的时间窗口只有几分钟到十几分钟。数据传不完，就只能扔掉。
" 天数天算 "，就是在解决这个问题。 让卫星获取数据后，在轨直接完成 AI 处理。只把 " 结果 " 传回来，不传 " 原始素材 "。
农田监测，卫星自己判断哪里缺水、哪里有病虫害，只传回结论。灾害救援，卫星自己识别受灾区域、评估受损程度，只传回坐标和图像。远洋监测，卫星自己锁定可疑船只，只传回位置和航向。
数据不用全回来，有用的才回来。
这次发射的 10 颗卫星，在验证什么
" 星算 " 计划 02 组卫星搭载了多项关键技术载荷。
高性能计算载荷，支持 AI 模型在轨部署与推理。高速星间 / 星地激光通信载荷，实现卫星间高速数据交换。微光相机，用于遥感成像。
具体验证的技术方向包括：万瓦级液冷流体回路，解决太空环境下高性能计算的散热问题；超大尺寸展开式辐照冷翼，利用太空低温环境被动散热；全域激光通信网络，让卫星之间可以高速交换数据；基础大模型在轨训练，探索在太空环境中进行 AI 模型训练。
琶洲太空智算星组首批两颗算力卫星同步入轨。该星组规划共 24 颗卫星，将在 3 年内投运，培育百亿级太空计算产业链。
据央视网报道，琶洲实验室技术负责人说了一句话，把这件事讲透了：" 我们的目标是用天上的数据在太空训练大模型，同时推理的输入也来自天上的数据，让整个闭环在天上完成，成为原生的‘天基大模型’。"
翻译一下：过去是卫星拍完照传回来，地面用 AI 分析。未来是卫星自己拍、自己算、自己判断，只把结论传回来。卫星从一个 " 传感器 "，变成了一个 " 智能体 "。
" 星算 " 计划由国星宇航联合 108 家高校、科研院所、上市公司及投资机构共同建设。
规模：由 2800 颗计算卫星组成，其中 2400 颗为推理计算卫星，400 颗为训练计算卫星。
算力目标：实现十万 P 级的推理算力和百万 P 级的训练算力，组网形成覆盖全球陆海空天的训推算力网。
时间表：2030 年前完成千星规模组网和商用，超 95% 为推理计算卫星；2035 年前完成全部组网，实现服务数以亿计硅基智能体的计算能力。
随着 02 组 8 颗卫星入轨，整个 " 星算 " 星座的在轨总算力达到 50P，相当于每秒可在太空中完成 5 亿亿次运算。
之江实验室发起的 " 三体计算星座 "，是千星规模的太空计算基础设施，建成后总算力可达 1000POPS。2025 年 5 月 14 日，首发 12 颗计算卫星成功入轨，经过 9 个月的在轨测试，已形成组网、计算、模型部署、科学载荷在轨验证等四大核心能力，完成 10 个人工智能模型与应用的部署与验证。
北京邮电大学天算星座团队自主研发的太空服务器，搭载 " 北邮二号 "" 北邮三号 " 卫星在轨稳定运行近一年，实现图像解析信息获取效率提升 50 倍，并验证了 6G 星载核心网在严苛太空环境下的稳定运行能力。
全球首个太空算力云已正式常态化提供在轨算力服务。自投入服务以来，累计完成数百次太空算力调用，服务用户超过百家，大模型推理能效比达到 10 词元 / 焦耳，太空算力服务覆盖率超过 10%。
天基光计算也在启动。上海东方天算科技与光本位智能科技宣布联合建设天基光计算创新中心，启动全球首颗天基光计算卫星的联合研制。以光子为计算和传输载体，可支撑在轨 AI 推理、星上大模型运行、万亿级硅基智能体协同服务。
国家层面，据科技日报报道，2026 年 4 月，国防科工局商业航天司副司长于国斌在太空算力产业大会上透露，国家航天局牵头举办了太空智能算力星座专项论证启动会和专家组会议，此项工作正在有序开展。
为什么这件事重要
太空算力的核心价值，不在 " 算力 " 本身，在响应速度。
传统卫星的工作链路是这样的：卫星拍照→数据传回地面→地面 AI 分析→生成决策建议→上传回卫星或下发给用户。这个链路的时间，以小时甚至天计算。
但在应急救灾场景里，需要的是分钟级响应。
地震发生后，黄金救援时间是 72 小时，但真正能救人的是前几个小时。洪水来临时，几小时内就要决定往哪里派救援队。森林火灾，风向变了就要立刻调整扑救方案。
如果卫星 " 天数天算 "，拍照、分析、决策建议的链路可以压缩到几分钟。卫星在天上就把活干了，地面只需要接收 " 往哪里走、救谁、怎么救 "。
这就是太空算力最核心的商业逻辑：不是把算力送上天，是把决策送上前线。
" 天数天算 " 的技术路径清晰，但工程难度不小。
散热是第一道坎。 太空是真空环境，散热只能靠辐射。高性能计算芯片在太空中产生大量热量，如何高效散热，决定了算力能堆多高。这次发射验证的万瓦级液冷流体回路和超大尺寸展开式辐照冷翼，就是在解决这个问题。
能源是第二道坎。 太空算力需要稳定的电力供应。卫星的太阳能帆板面积有限，算力越大，功耗越高。如何在有限的帆板面积下支撑高性能计算，是工程上的硬骨头。
星间通信是第三道坎。 单颗卫星的算力有限，多颗卫星协同才能完成复杂任务。但卫星之间高速交换数据，需要激光通信网络。这次发射的蓝塔智能光传卫星，就是在验证这个能力。
商业模式是第四道坎。 太空算力的成本远高于地面算力。什么场景愿意为 " 太空算力 " 支付溢价？目前来看，应急救灾、远洋监测、国防安全是优先方向。但这些场景的共同特点是：对响应速度的敏感度远高于对成本的敏感度。 一次地震的黄金救援窗口只有几小时，远洋上的可疑船只不会等你把数据传回地面再分析——在这类场景里，太空算力的溢价是有支付方愿意承接的。但大规模商业化，还需要找到更多愿意付费的日常场景。
写在最后
回到那个 95%。
我们每天扔掉 95% 的太空数据，不是因为那些数据没有价值，是因为我们没有能力把它们 " 用起来 "。太空算力要解决的，不是 " 算得快不快 "，是 " 数据能不能被用上 "。
从 " 天感地算 " 到 " 天数天算 "，本质上是从 " 收集数据 " 到 " 生产决策 " 的跃迁。
这次朱雀二号发射的 10 颗卫星，只是一个开始。" 星算 " 计划 2800 颗卫星的组网目标，2035 年完成。三体计算星座、太空算力云、天基光计算——多条技术路线正在并行推进。
太空算力的竞赛，比的不是谁先把算力送上天，是谁先让天上的算力 " 有用 "。
95% 的数据还在被扔掉。但至少，我们开始动手去捡了。
太空算力，不是简单的 " 算力上天 "，是人类卫星从被动传感器到太空智能体的时代拐点。95% 的太空数据从废弃闲置、到在轨生智、分钟级决策，中国商业航天的下半场，早已不是拼发射次数，而是拼天上的算力闭环。
我会持续追踪太空算力、天基 AI、商业航天赛道的真实落地进度与产业红利，不吹概念、只讲硬核逻辑。关注我，看懂中国太空新基建的底层变局。
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