宜信财富认为，让人类文明向太空拓展，得靠两条腿走路。当人类加速向太空迈进时，数据在远离地球的轨道上怎么被高效处理，成了一个绕不开的难题。全球航天和计算产业的探索如今已集中到了两条主线上：一条是为了解决眼下的实时响应问题，另一条则是为未来搭建宇宙级的算力基础。这两条路线分别指向在轨边缘计算和轨道云数据中心，它们代表着不同的野心，也共同勾勒出了太空计算时代的雏形。 对于在轨边缘计算来说，核心逻辑是把传统的航天数据处理模式给颠覆了。以前的卫星就像一只“眼睛”，只负责采集数据并传回地面让地面中心处理。现在，科学家们正尝试直接把“大脑”送上天——让AI加速器和在轨卫星一起工作，让数据在产生的那一刻就能被实时分析、筛选和压缩。这种模式特别适合那些时效性要求非常高的场景。比如遥感或成像卫星组成的小星座，它们每天产生的图像数据能达到PB级别。如果全靠地面处理，不仅传输链路会堵死，关键是会错过应急响应的黄金时机。 新加坡南洋理工大学和浙江大学联手在Nature上提出了一个系统框架，给这个领域的探索添了一把火。一家创业公司结合芯片巨头的力量抢先布局，人类正在太空计算时代的门槛上迈步前行。未来的算力不再是地面上的东西，它会弥漫在轨道之间，像一种无形的智慧，推动人类探索走得更远、看得更清。 浙江大学与新加坡南洋理工大学在Nature上提出的方案为太空计算提供了新方向。一家创业公司和芯片巨头率先开始行动。在太空中构建共享的弹性算力基础设施成为了另一条发展主线。边缘计算是给单个卫星或小群星座配备专属算力，而轨道云的目标是让太空中的计算资源像地面云服务一样共享。 一个标志性的实践把在轨边缘计算变成了现实。一个只有冰箱大小的算力载荷搭载高性能GPU成功入轨工作。这套系统重约60公斤，承担了一项前所未有的任务：它直接接收合成孔径雷达卫星群发来的数据，在真空中进行实时处理。这颗“太空超脑”表现出惊人的灵活度。它曾调用开源语言模型向地球发问候；也曾用经典文学全集训练神经网络让AI掌握特定风格。 这个被称为“太空超脑”的冰箱大小载荷展示了强大的处理能力和灵活性。它曾使用经典文学作品训练AI并使其具备特定风格；它也曾利用开源语言模型向地球发出问候语。这枚搭载高性能GPU的小型载荷成功入轨并开始工作。 对于小型星座每天产生的PB级图像数据来说，全部依赖地面处理是行不通的。传输链路会拥堵且可能错失应急响应时机。这个小型载荷接收合成孔径雷达群发来的数据并进行真空中实时处理。 把AI加速器和在轨卫星放在一起工作就把“大脑”送上了天。这种模式让数据产生即分析压缩非常适合对时间敏感的场景。这就颠覆了传统只让卫星当“眼睛”的模式。 轨道云数据中心这种押注未来规模的路线正在并行发展。如果说边缘计算是给单个卫星或小群配备专属算力，那轨道云就是在太空中建共享弹性设施像地面云一样服务航天器。 浙江大学和新加坡南洋理工大学在Nature上联合提出的框架提供了新方向。创业公司与芯片巨头率先开始行动来应对这一挑战。这两条路线分别指向“在轨边缘计算”与“轨道云数据中心”。