飛在太空中的衛星，已經成為算力中樞給地面交通設施充當大腦了？

在一場視覺算法挑戰中，一組參賽團隊將道路識別模型部署至在軌衛星，完成了從圖像采集、模型推理到結構化結果回傳的全過程。

圖像未落地，模型也并未運行在地面，所有計算任務均在軌道上完成，最終僅回傳識別結果。

這一完整閉環，標志著交通行業算法首次實現了上星運行。

為其提供太空算力支持的，是國星宇航在今年5月發射的太空計算星座。

此次任務的成功落地，意味著這個星座正式進入了常態化商業運營。

太空AI算力，商業化已成常態

在第四屆琶洲算法大賽上，一項面向城市視覺任務的賽題吸引了關注。

這道題目是“星上路網分析”，要求參賽團隊基于遙感圖像識別城市區域的道路網絡結構。

上市企業佳都科技旗下佳知慧行團隊提交了基于國星宇航太空計算星座的解決方案，完成了任務的全流程執行。

不同于以往依賴地面算力處理，本次任務中，模型直接部署于軌道衛星，所有關鍵環節均在太空中完成。

任務流程由地面系統下發請求，衛星根據軌道位置完成圖像采集。采集完成后，圖像并未如常規遙感流程一樣回傳地面，而是就地輸入至星載計算平臺。

模型運行在衛星搭載的計算芯片上，完成道路識別與結構提取，并將結果以結構化數據形式經通信鏈路下傳。

支撐這一流程的，是國星宇航“星算”計劃的首批衛星。這批衛星已于2025年5月完成發射。

該計劃旨在建成由2800顆計算衛星組成的綠色低碳天基算力基礎設施，將算力（計算衛星）部署至近地軌道及深空，通過星間激光通信與協同調度技術實現衛星在軌聯網，系統總算力超10萬P。

該系統能夠支持億級參數模型穩定運行，具備圖像采集、模型推理、任務調度和通信回傳的全流程能力。

本次任務的完成，意味著該系統不僅實現了星上模型部署，更完成了服務調度與鏈路閉環，打通了商業場景的應用路徑。

通過佳都科技這個全球太空計算星座的首個商業用戶，國星宇航也以最直接的形式回應了對太空計算網絡實際落地的疑問。

這也是全球AI領域的一個里程碑事件，意味著軌道AI計算由此正式進入工程化階段，代表全球首個太空計算星座進入了常態化商業運營。

推動“星算”計劃的國星宇航，也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。

中國重新定義“星際之門”

本次任務的完整閉環，意味著這套系統已可真實調用、重復執行、穩定交付，太空計算節點從“能做”走向“可用”。

當AI模型能夠在軌道衛星上運行，算力的邊界就不再局限于地面。

從模型加載、數據處理到結果生成全部在軌完成，AI的部署方式因此獲得了新的空間維度。

太空第一次被納入智能系統的主結構中，不再只是數據的來源地，而是算法的運行場。

這種能力帶來的改變不只是物理位置的轉移，更是系統架構的調整。

AI模型無需再依賴遠程下行鏈路等待圖像返回，而是在數據獲取的同時啟動處理，從而將響應時間壓縮至最短路徑。

對那些需要快速判斷和區域性決策的行業任務而言，這種路徑更短、處理更貼近源頭的能力，意味著全新的操作可能。

所以，“星算”計劃的目標不僅是提供更高效的遙感處理能力，更是構建一個服務AI的軌道級基礎設施，把太空納入全球算力體系，為AI模型提供新的運行維度和數據來源，重塑數據采集到決策反饋的路徑。

也就是說，太空將不只是觀測窗口，也將成為智能反饋與自動處理的一部分。

這正是“星算”計劃所代表的系統性方向——軌道作為AI模型可長期駐留的計算空間，正逐步完成從試驗場到系統節點的轉換。它不替代現有路徑，但為AI模型的運行、部署和調度提供了前所未有的新選項。

中國企業，正在以軌道AI網絡的系統建設路徑，為全球智能基礎設施的空間延展提供新的范式。中國也由此走到了開啟軌道級算力系統的新起點，用自己的工程語言，重新定義一個真正通向太空的“星際之門”。