腾讯阿里商汤都来了，一座卫星星座为何惊动半个AI圈？

一座卫星星座，需要哪些企业共同建设？

按照过去的认知，这份名单应该包括卫星制造企业、火箭公司、测控通信机构以及商业航天企业。

但四川最新发布的熊猫太空算力星座，却出现了另一份完全不同的名单：腾讯云、阿里云、商汤科技、科大讯飞、晶泰科技、华鲲振宇、沐曦股份、之江实验室……这些企业来自云计算、大模型、GPU 芯片、科学智能和 AI 应用领域。

换句话说，这更像是一条 AI 产业链，而不是传统航天产业链。这背后意味着一个新的变化：开始决定一座卫星星座如何建设的，不再只有航天工程本身，也包括 AI 产业对未来算力基础设施的需求。

7 月 22 日，以“星算天府·智启苍穹”为主题的 2026 太空算力产业生态大会在四川成都举行。大会汇集商业航天、AI、太空能源、场景应用和投资机构等产业参与者，并发布太空算力应用场景、产业合作项目以及地方产业布局。在这场大会上，定位为四川省太空算力星座重大工程的“熊猫太空算力星座”亮相。

那么，为什么一座位于太空的算力基础设施，开始由地面的 AI 产业共同参与生态建设？

这次合作的特殊之处，不只是参与企业数量更多，也不只是四川启动了一项新的卫星星座工程。它试图建设的路径，是一种不同于传统商业航天企业发起的算力卫星或星座计划：由太空 AI 企业牵头，一套由 AI 产业需求牵引、能够连接芯片、算力、模型、云平台和应用场景的天地一体化算力基础设施。

过去，更多是航天企业先把算力送上轨道，再寻找适合的 AI 应用；当下，一种新的建设顺序正在出现——先回答 AI 需要什么样的基础设施，再反向决定需要什么芯片、什么卫星、什么云平台以及怎样的星地计算网络。

太空算力的竞争，正在从“谁能把计算送上天”，转向“谁能按照 AI 产业的需要重新设计轨道基础设施”。

太空算力，不只是商业航天的新载荷

实际上，太空算力并不是最近才出现的概念。过去几年，多家商业航天企业、科研机构和地方政府陆续提出计算卫星与算力星座计划。它们的目标，是将具备 AI 推理与数据处理能力的计算设备“送上天”，让卫星可以直接处理遥感、通信和科学探测数据。

这种路径首先需要解决的是航天问题。例如，计算设备怎样适应辐射、真空以及温度变化，芯片与卫星平台如何控制功耗和散热，多颗卫星怎样通过星间链路交换数据，在轨系统如何保证稳定运行，出现故障后怎样远程更新和恢复等。

因此，早期算力卫星项目大多数是以航天能力为技术支点：先有卫星平台和在轨计算载荷，再逐步验证组网、模型部署和应用任务。这一阶段试图解决的问题是“算力能不能上天”。但算力进入轨道只是第一步，这并不意味着它已经成为可被 AI 产业持续使用的基础设施。

真正的 AI 基础设施，还需要突破一系列更实际的挑战：谁来调用这些算力？调用接口是什么？哪些模型适合在轨部署？卫星节点与地面数据中心如何分工？算力如何计费？模型怎样更新？智能体（Agent）又如何接入？显然，这些问题已经超出了传统卫星研制和发射的范围。

一颗搭载 AI 芯片的卫星，仍然可以只是航天器上的一个新载荷；只有当卫星算力能够被云平台统一调度，被模型和 Agent 持续调用，并面向外部用户提供稳定服务时，它才更接近 AI 基础设施。

这也是“航天主导”与“AI 主导”最本质的区别。所谓 AI 主导，并不是 AI 企业取代卫星企业，更不是航天能力的重要性下降。恰恰相反，卫星平台、发射能力、能源系统、星间通信和在轨可靠性，仍然是决定整套系统能否成立的重要因素。

变化在于建设顺序。在航天能力驱动的模式中，企业往往是先制造出卫星，再寻找相应应用；而在 AI 需求驱动的模式中，项目则需要先判断哪些模型、数据和 Agent 任务需要进入轨道，再根据实际情况来设计芯片、载荷、卫星和星座。

也就是说，太空算力仍然由航天工程实现，但它的需求、系统架构和服务方式，开始越来越多地由 AI 产业定义。

实际上，这种变化已经开始体现在地方政府的产业布局中。2026 年 5 月，上海启动“星枢计划”，由复旦大学联合上海星枢天算牵头，计划建设覆盖全球的天基智能计算网络，并将首发星座定位为“上海市旗舰级太空算力星座工程”，推动太空算力从工程验证逐步走向商业部署。

随后，四川推出熊猫太空算力星座。与上海更多依托高校和科研机构推动不同，四川则进一步引入 AI 产业链企业参与太空算力建设，更强调产业协同和应用牵引。

两种路径虽然有所不同，却都指向同一个方向：太空算力开始从单颗卫星和单项技术验证，走向由地方统筹布局的新型 AI 基础设施。

一座太空算力星座，为什么需要半条 AI 产业链？

如果回看这一领域的进展，会发现，熊猫太空算力星座并不是一次孤立的产业签约，而是太空计算从基础设施验证走向产业化建设过程中的延续。

2025 年 5 月 14 日，国星宇航与之江实验室合作建设的首批 12 颗太空计算卫星进入轨道，卫星搭载星载智能计算机、星载高速路由器和星间通信系统，开始验证算力上天、星间组网和分布式调度等关键能力。这一步首先解决的是太空计算基础设施能否真正进入轨道并形成星座的问题。

随后，验证重点开始从“有没有算力”转向“算力能够做什么”。2025 年 11 月，国星宇航将千问 Qwen3 大模型部署至太空星座，并完成太空算力远程操控地面机器人的闭环验证。相较于此前主要面向遥感数据处理和专用任务的星载计算，这次试验进一步验证了太空计算平台承载通用大模型、连接地面智能终端以及支撑天地协同应用的可能性。

到 2026 年 2 月，之江实验室宣布“三体计算星座”取得星间组网进展，并在轨完成 10 个 AI 模型和应用的部署验证，覆盖遥感、天文、城市治理和自然资源普查等方向。此时，太空计算验证的重点已经进一步扩展到多模型部署、星间协同和多场景运行。

从这条演进路径可以看到，太空算力正在经历三个阶段：先把计算能力送入轨道并组成网络，再验证大模型和天地协同应用，随后扩大模型与应用的覆盖范围。

熊猫太空算力星座所代表的，则是下一步变化：当太空算力已经初步具备承载模型和应用的能力，建设重点开始从单纯验证技术可行性，转向组织云计算、大模型、GPU 芯片、服务器和行业应用等更多 AI 产业力量，共同参与基础设施建设。

也正因此，这一次出现在星座参与者名单中的，不再只有传统航天企业和科研机构，而是几乎覆盖了半条 AI 产业链。

首先是算力底座。华鲲振宇和沐曦的参与，分别对应的是算力系统、服务器整机、GPU 芯片和软件栈等底层能力。

太空环境中的计算平台不仅要追求峰值算力，还要在功耗、体积、散热、辐射耐受和系统稳定性之间取得平衡。如果芯片和算力系统企业仅在卫星设计完成后提供标准化产品，太空算力很容易停留在卫星搭载计算载荷的阶段。所以，只有这些企业更早进入架构设计，针对轨道环境共同完成软硬件适配，星上算力才可能形成可扩展的平台。

其次是云与模型。腾讯云和阿里云的意义，在于解决太空算力怎样被用户调用的问题。真正的天地一体化算力网络，不只是把地面服务器“搬”到轨道，而是要把卫星计算节点、地面智算中心、数据平台和模型服务连接成统一资源体系。未来的用户未必需要知道任务具体运行在哪颗卫星上，就像今天调用云服务器时，不需要关心任务实际落在哪个机房。

商汤科技和科大讯飞则代表模型、Agent 和应用需求。模型企业进入基础设施建设前端，会影响哪些模型需要在轨部署，推理、感知与规划任务如何在天地之间分工，模型如何远程更新，以及地面智能体怎样调用轨道算力。

最后是应用和组织者。晶泰科技的出现尤其值得关注，它代表的不是普通算力供给，而是科学智能与它背后的高价值计算需求。

需要了解的是，这并不等同于药物研发、材料计算等任务已经确定将在轨规模化运行，但它提出了一个更现实的问题：究竟哪些计算任务值得进入太空，哪些行业愿意为轨道算力付费，以及太空环境能够提供什么地面计算难以替代的价值？

一套基础设施能否成立，最终不能只看它拥有多少算力，还要看是否存在持续、稳定并愿意付费的任务。

不过，当参与主体从卫星制造、发射和在轨计算，扩展到芯片、云平台、大模型、科学智能和行业应用之后，新的问题也随之出现：如此多不同类型的企业，谁来组织？它们又如何围绕同一套太空算力基础设施协同推进？

这也是熊猫太空算力星座区别于传统商业航天项目的另一点——除了工程建设本身，它还需要一个能够连接航天工程与 AI 产业的系统组织者。

从这一角度来看，国星宇航承担的角色，已经不只是卫星研制、发射和在轨运营。今年 6 月，国星宇航成为四川省第二批 AI 产业链链主企业之一。按照四川 AI 产业链建设机制，链主不仅承担企业自身发展任务，还需要牵引芯片、云、大模型和行业应用等上下游协同创新，组织产业资源，并承接省级重大应用场景。

因此，在熊猫太空算力星座中，国星宇航实际上承担着两层职责：在工程层面，它是一家将算力送入轨道的太空 AI 企业；在产业层面，它则负责连接芯片、服务器、云平台、大模型、科学智能和终端应用等不同环节，推动 AI 产业需求真正进入太空基础设施建设。

从产业组织方式来看，熊猫太空算力星座形成了一种由地方政府引导、AI 产业需求牵引、多方协同参与的新模式。与传统航天链主主要协调卫星平台、载荷、火箭、测控和地面系统不同，这里的组织范围进一步扩展到了 AI 产业链：除了完成航天工程本身，还需要围绕轨道算力持续组织模型部署、云平台调度、智能体接入以及行业应用落地。

它真正试图建设的，也不只是一批搭载 AI 芯片的卫星，而是一套能够被模型、云平台和 Agent 持续调用的天地一体化 AI 基础设施。未来，它仍需要完整的航天产业链完成工程落地，但决定这套基础设施如何建设、服务哪些任务以及如何持续运营的因素，已经越来越多来自 AI 产业本身。

从航天项目到 AI 基础设施，还要跨过三道门槛

一批头部 AI 企业站在同一签约台上，传递出来一个积极的信号：产业兴趣与合作意愿正在形成。但是，这还不足以证明一套成熟的太空算力生态已经建立。

熊猫太空算力星座是否真正区别于传统航天主导的算力星座，至少还要跨过三道门槛：第一，比签署一份合作协议更重要的是，AI 企业能否真正进入技术架构；第二，评价标准能否从“发射成功”转向“持续调用”；第三，是否找到真正适合太空的 AI 任务。

所以从这个角度看，太空算力更现实的落地应用，可能首先来自遥感数据在轨处理、灾害应急、海洋与低空监测、星间协同、全球范围内的边缘推理，以及地面网络难以稳定覆盖的特殊区域。

服务数亿硅基智能体，也不应被简单理解为所有机器人都直接连接卫星，而更可能是未来分布在陆地、海洋、天空和轨道上的智能终端，通过天地一体化网络获得模型、数据和算力服务。哪些任务必须上天，哪些任务适合天地协同，哪些任务留在地面成本更低，需要在真实运营中逐步验证。

熊猫太空算力星座的独特之处，在于它提出了一种由 AI 需求反向定义太空基础设施的尝试。但是，它未来能否真正区别于传统航天企业主导的星座，是否符合由 AI 产业主导且由省级政府推动的标志性太空算力基础设施，最终仍取决于 AI 企业参与得有多深，以及项目能否形成可复制、可调用、可计费的服务。

结语：真正的变化，不是 AI 被送上太空，而是 AI 开始定义太空

回顾过去几年的太空算力发展，领域先后在尝试回答这些问题：计算设备能不能进入轨道，多颗算力卫星能不能完成组网，AI 模型能不能在星上系统性部署，以及地面的 Agent 能不能远程调用太空算力。

熊猫太空算力星座进一步提出的问题是：太空算力能否从建设之初，就按照 AI 产业的需求，设计成一套规模化的基础设施？

熊猫太空算力星座真正值得观察的，不只是四川启动了一个新的星座工程，也不只是国星宇航联合了一批头部企业。更重要的变化是，大模型、云计算、芯片和 AI 应用企业，开始进入太空基础设施建设的前端，它们将共同决定轨道算力为什么建设、怎样建设以及最终服务哪些用户。

把 AI 送上太空只是第一步，由 AI 重新定义太空，才可能是这场基础设施竞争真正的开始。

运营/排版：何晨龙

注：封面/首图由 AI 辅助生成