北京
来源：科技日报
科技日报记者 江耘 通讯员 陈航
2月初，三体计算星座开展了面向水环境监测的三星协同在轨智能处理试验，通过地表要素提取模型在水面结冰的情况下提取出了关键水体，验证了“卫星载荷工作—在轨数据处理—星间协同传输—在轨模型计算—任务结果下传”的全链路能力。12日，记者从浙江的之江实验室获悉，三体计算星座实现了星间组网突破，通过在轨协同完成了10个人工智能模型与应用的部署与验证，探索了深空探测、智慧城市建设、自然资源普查等场景的太空计算创新应用。
三体计算星座是之江实验室协同全球合作伙伴共同打造的千星规模太空计算基础设施，通过“计算上天、星间互联、模型上天”，推动太空科研范式变革，助力“航天+人工智能”创新发展。2025年5月14日，三体计算星座首发12颗计算卫星成功发射入轨。
之江实验室计算星座总体部技术总师李超介绍，经过九个月的在轨测试，三体计算星座首发任务已形成组网、计算、模型部署以及科学载荷在轨验证等四大核心能力。
把模型送上天是推动人工智能在太空应用与发展的关键。截至目前，团队已实现10个人工智能模型和应用的在轨部署。其中，80亿参数天基遥感模型和80亿参数天基天文时域模型是全球在轨运行的参数规模最大的模型。另外，有6个模型与算法通过地面上注实现了在轨更新部署，包括1.5亿参数“伏羲”气象模型、6亿参数千问大语言模型、地表要素提取模型等。
李超表示，已部署的各模型成功执行多次在轨任务。2024年11月10日，团队对我国西北某地189平方公里城区开展了体育场、桥梁等基础设施普查试验，通过天基遥感模型，在大雪覆盖条件下，自动识别桥梁、田径场等设施。
人工智能模型在太空的应用，还在推动太空科研范式的变革。以天文学研究为例，三体计算星座2颗卫星搭载了宇宙X射线偏振探测器，通过部署天基天文时域模型，实现对伽马射线暴（GRB）的在轨快速判定和分类。
该模型将下传数据量从每天几百MB减少至几十KB，仅为传统观测方式的万分之一，处理时间也从数小时缩短至数秒，且保持了高达99%的事件识别准确率，为在轨天文观测提供了全新技术支撑。
“人工智能不能因为缺失算力而缺席太空。”正如中国工程院院士、之江实验室主任王坚所言，这是实验室打造三体计算星座的初衷。模型的部署与应用正是基于三体计算星座组网与计算能力的突破。首发12颗计算卫星均搭载了之江实验室研发的星载计算单元，单星最高算力可达744T OPS（每秒运算次数），即每秒744万亿次运算。
算力上天后，团队展开星地组网、星间组网测试。三体计算星座首发任务实现了所有载荷、地面站的IP化，打破了卫星网络与地面互联网的壁垒。团队近期还实现了六颗卫星的在轨建链，标志着卫星组网互联迈出了重要一步。
同时，通过天基分布式操作系统，首发任务将星间、星地计算资源进行整合，实现了对星座任务以及算力、存储、网络等资源的统一管理与调度应用。
目前，三体计算星座首发任务实现了所有在轨计算节点的协同运行，整体在轨算力达5P OPS，最大可支持1400亿参数模型在轨部署与推理，是目前全球算力规模最大的太空计算星座。
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