飞在太空中的卫星，已经成为算力中枢给地面交通设施充当大脑了？
在一场视觉算法挑战中，一组参赛团队将道路识别模型部署至在轨卫星，完成了从图像采集、模型推理到结构化结果回传的全过程。
图像未落地，模型也并未运行在地面，所有计算任务均在轨道上完成，最终仅回传识别结果。
为其提供太空算力支持的，是国星宇航在今年 5 月发射的太空计算星座。
此次任务的成功落地，意味着这个星座正式进入了常态化商业运营。
太空 AI 算力，商业化已成常态
在第四届琶洲算法大赛上，一项面向城市视觉任务的赛题吸引了关注。
这道题目是 " 星上路网分析 "，要求参赛团队基于遥感图像识别城市区域的道路网络结构。
上市企业佳都科技旗下佳知慧行团队提交了基于国星宇航太空计算星座的解决方案，完成了任务的全流程执行。
不同于以往依赖地面算力处理，本次任务中，模型直接部署于轨道卫星，所有关键环节均在太空中完成。
任务流程由地面系统下发请求，卫星根据轨道位置完成图像采集。采集完成后，图像并未如常规遥感流程一样回传地面，而是就地输入至星载计算平台。
模型运行在卫星搭载的计算芯片上，完成道路识别与结构提取，并将结果以结构化数据形式经通信链路下传。
支撑这一流程的，是国星宇航 " 星算 " 计划的首批卫星。这批卫星已于 2025 年 5 月完成发射。
该计划旨在建成由 2800 颗计算卫星组成的绿色低碳天基算力基础设施，将算力（计算卫星）部署至近地轨道及深空，通过星间激光通信与协同调度技术实现卫星在轨联网，系统总算力超 10 万 P。
该系统能够支持亿级参数模型稳定运行，具备图像采集、模型推理、任务调度和通信回传的全流程能力。
通过佳都科技这个全球太空计算星座的首个商业用户，国星宇航也以最直接的形式回应了对太空计算网络实际落地的疑问。
这也是全球 AI 领域的一个里程碑事件，意味着轨道 AI 计算由此正式进入工程化阶段，代表全球首个太空计算星座进入了常态化商业运营。
推动 " 星算 " 计划的国星宇航，也已成为全球首个提供常态化星座级太空算力商业服务的公司。
中国重新定义 " 星际之门 "
本次任务的完整闭环，意味着这套系统已可真实调用、重复执行、稳定交付，太空计算节点从 " 能做 " 走向 " 可用 "。
当 AI 模型能够在轨道卫星上运行，算力的边界就不再局限于地面。
从模型加载、数据处理到结果生成全部在轨完成，AI 的部署方式因此获得了新的空间维度。
太空第一次被纳入智能系统的主结构中，不再只是数据的来源地，而是算法的运行场。
这种能力带来的改变不只是物理位置的转移，更是系统架构的调整。
AI 模型无需再依赖远程下行链路等待图像返回，而是在数据获取的同时启动处理，从而将响应时间压缩至最短路径。
对那些需要快速判断和区域性决策的行业任务而言，这种路径更短、处理更贴近源头的能力，意味着全新的操作可能。
所以，" 星算 " 计划的目标不仅是提供更高效的遥感处理能力，更是构建一个服务 AI 的轨道级基础设施，把太空纳入全球算力体系，为 AI 模型提供新的运行维度和数据来源，重塑数据采集到决策反馈的路径。
也就是说，太空将不只是观测窗口，也将成为智能反馈与自动处理的一部分。
这正是 " 星算 " 计划所代表的系统性方向——轨道作为 AI 模型可长期驻留的计算空间，正逐步完成从试验场到系统节点的转换。它不替代现有路径，但为 AI 模型的运行、部署和调度提供了前所未有的新选项。
中国企业，正在以轨道 AI 网络的系统建设路径，为全球智能基础设施的空间延展提供新的范式。中国也由此走到了开启轨道级算力系统的新起点，用自己的工程语言，重新定义一个真正通向太空的 " 星际之门 "。
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