出品/星动无极

10月30日，北京太空算力创新中心在"天算纪元·太空算力主题日"活动上发布天地一体化太空算力云平台。平台已完成核心功能建设，覆盖40余颗卫星算力资源，与地面的CPU、GPU、NPU实现统一纳管与池化调度，支持大模型推理业务在天地之间协同调度。同一场活动上，中心还对外发布了太空算力2026年度十大成果。

过去几年关于太空算力的进展，报道形式大多相近：某家公司往一颗卫星上装了一台计算机，某次任务中在轨跑了多少分钟的数据处理。这类试验回答了星上能不能算的问题，可每颗卫星各自独立，算力用完即止，卫星之间、卫星与地面之间没有统一的资源池，也没有统一的调用方式。模型想上天，得逐颗卫星去谈；地面想用星上的算力，得逐次任务去申请。产业瓶颈由此从在轨计算能不能做，转向在轨算力能不能像地面的云服务那样被调度、被计量、被复用。

平台给出的架构分五层，自下而上是算力基础设施层、资源管理调度层、推理加速层、大模型服务层和Token运营层。基础设施层负责把在轨卫星与地面的异构硬件接进来；调度层把40余颗卫星的算力池化成一份可按需分配的资源；推理加速层处理星载硬件与地面芯片在架构、指令集、存储上的差异；大模型服务层把模型变成可上传、发布、调用的服务；最上层的Token运营层用Token计量算力消耗，把使用量变成可计价、可结算的量。

这套分层对应着商业上的两个入口。算力运营方走统一资源接入与调度入口，把各自手里的在轨算力接进池子；模型提供方走一站式部署入口，完成模型发布与推理测试。两侧被分开设计，与太空算力当前的交易形态有关：算力的持有方和算力的使用方通常不是同一家，中间需要一层撮合关系。

在业务层面，平台跑通了"星地算力资源汇聚—模型上传与发布—在轨推理—结果回传"的端到端流程。四个环节对应的是四段原本割裂的工作：算力从哪来、模型怎么送上去、推理在哪台设备上执行、算完的结果如何送回地面。中间两段过去最难，模型需要针对星上环境做适配和在轨部署，结果回传则受限于链路带宽。

两组口径需要分开。一处是"覆盖40余颗卫星算力资源"，指的是纳入平台的算力资源规模，其中相当一部分依托已有卫星载荷的算力能力，平台方并不自研自发射这些卫星，也不运营它们。另一处是十大成果，那是集中披露的年度清单，包含在研与在轨的多个技术方向，不意味着每一项都在10月30日当天完成在轨验证。把"接入平台"读成"平台自持"，把"集中发布"读成"当天全部完成"，都会高估这个平台的分量。

接入与自持的差别，落在供给结构和结算关系上。40余颗卫星算力构成的是池子规模，平台方掌握的是调度入口与接口规则，卫星的运营、折旧与所有权仍留在各自持有者手里。算力按Token计量之后，谁向谁结算、按什么周期结算、卫星提供方能分到多少比例，是这套模式接下来必须回答的问题，公开信息里还看不到答案。

清单本身透露了瓶颈在哪儿。120毫米大口径激光通信终端指向星间和星地的高速激光链路；百平方米级柔性辐射器与泵驱两相热控系统指向星上高功率电子器件的排热；抗辐照智能处理芯片指向在轨器件的加固；低成本高功质比钙钛矿柔性太阳翼指向大面积在轨发电的成本；东方慧眼高光谱AI双星则是高光谱遥感载荷与在轨处理的结合。星上算力要跑起来，能源、热控、链路、辐射防护四道关卡都得过关，通信链路带宽与下传时效是最先卡住应用的两项。

北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院教授魏新国对平台的评价落在应用层：平台为在轨异构算力协同调度、模型部署与任务运行提供统一支撑，可以加快空间态势感知等场景的落地。遥感影像解译、目标识别这类任务，原始数据体量大、对时效有明确要求，在轨完成初筛与推理后再决定下传什么，能减少无效数据回传占用的带宽，地面拿到的是处理后的结果而非原始影像。这是太空算力在时空应用领域最直接的兑现路径。

落到产品上，在轨处理改变的是空间信息的交付形态。传统的遥感服务链条是采集、下传、地面解译、再交付，时效受下传窗口和地面集群负载双重影响；在轨推理把其中一段计算挪到卫星上，地面拿到的可以是识别结果、可视化图层和告警信息，数据产品的更新频率随之提高。十大成果里列入的东方慧眼高光谱AI双星，属于载荷侧与算法侧一起走的路子，高光谱影像波段多、数据量大，恰好是在轨处理收益最明显的场景。

同一天，北京太空算力创新中心与中国信息通信研究院共同成立太空算力应用生态公共服务平台，四项职能是标准研制、测试验证、应用孵化和产业对接。指向的是产业早期的几处现实：技术路线还分散，各家自行摸索接口与协议；供需两侧缺少共同的测试环境与评价口径，模型好不好用、卫星算力稳不稳定，各说各话。把测试验证和产业对接与标准研制并列，说明眼下产业缺的更多是可比较的评测方式和稳定的对接渠道。

把模型提供方的入口做成"模型发布与推理测试"两件事，也有现实考虑。模型在地面跑得通、在星上未必跑得通，指令集差异、容错要求、功耗上限、辐射环境都可能导致结果不一致，一站式入口里能同时完成发布与推理测试，测试结论才能作为模型上天的依据。这类平台的价值，很大程度上取决于测试结论的可信度，而可信度来自统一的硬件条件、统一的测试流程和多方认可的结果。

北京太空算力创新中心主任、天算星座发起人兼首席科学家、北京邮电大学计算机学院院长王尚广在活动上作了《天算纪元：太空算力的战略思考、技术路线与产业全景》的讲座。战略、技术路线、产业全景三段讲下来，落到具体产品上就是平台那五层架构和算力运营方、模型提供方两个入口。天算星座与平台的关系也在这里显出雏形，自建卫星先给平台提供算力来源，平台再把这份算力接进调度池，两者互为条件。

太空算力开始具备服务的形态：算力有统一入口，模型有部署路径，用量有计量单位。这三件事凑齐，商业链条上才可能出现按次调用、按Token付费的形态。平台刚完成核心功能建设，公开信息里还看不到真实的调用频次和付费方式。

需求侧的账要单独算。遥感、气象、海洋、交通监测这些场景对在轨处理有实际需求，可任务是否足够频繁、算力单价是否低于地面云、结果能否直接接入客户既有系统，都需要时间检验。这些环节决定太空算力最终是停在示范工程，还是变成一类常规卫星服务。

全球在轨算力的技术路线尚未收敛。以星座组网作底座、以平台聚合算力、以公共服务平台协调标准与评测，是目前能找到的一条路径。调度效率和在轨推理的单位成本，是这条路径上两个最硬的指标，也是从单星试验走向常规供给之间必须跨过去的距离。