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資訊頻道2026年7月1日，中國科學引文數據庫（CSCD）期刊《中國科學：信息科學》（英文版）發表了一篇題為"Satellite edge artificial intelligence with large models"的綜述論文，系統梳理了將大語言模型和視覺基礎模型部署到衛星邊緣的技術架構和未來方向。同期，Elsevier期刊《Chinese Journal of Aeronautics》發表的軌道邊緣計算綜述也被廣泛關注。這兩篇論文標志著學術界對"星上大模型"這一方向的系統性關注達到新高度。
技術內核
兩篇綜述論文的核心貢獻在于提出了完整的衛星邊緣AI技術棧：
（1）模型輕量化——將千億級參數的地面大模型通過知識蒸餾、量化壓縮（INT8/INT4）、剪枝和低秩分解等手段壓縮至百億甚至十億參數級別，使其能在星載AI芯片的有限算力和內存約束下運行。關鍵技術包括面向衛星場景的結構化剪枝（保留對遙感解譯關鍵的注意力頭）和混合精度量化（推理用低精度、關鍵層保留高精度）。
（2）衛星聯邦微調架構——提出將大模型的不同模塊拆分部署到天基（衛星邊緣）和地基（地面云中心），衛星端執行輕量級適配器微調和本地推理，地面端負責全模型訓練和全局參數聚合。這種"天-地協同"架構既利用了衛星的本地數據優勢（避免大量原始數據傳輸），又借助地面算力完成重訓練任務。
（3）任務導向通信——針對星地鏈路帶寬受限的特點，設計了語義通信方案：衛星僅傳輸推理結果、模型梯度或特征向量而非原始圖像，將通信數據量降低2-3個數量級。
（4）能效優化——提出面向太陽能間歇供給的動態計算調度策略，根據衛星軌道位置和太陽照射角度動態調整AI工作負載，在陰影期進入低功耗待機模式。
產業趨勢
"星上大模型"正在從學術概念走向工程實踐，其對太空算力產業的影響是多維的。
第一，它重新定義了衛星的"智商"——傳統衛星只是"帶相機的轉發器"，而搭載大模型的衛星可以在軌理解所看到的內容，自主判斷什么信息值得下傳。這將從根本上改變遙感、偵察、環境監測等領域的產業形態。
第二，它驅動了星載AI芯片需求的結構性升級——從支持簡單分類模型的幾TOPS算力，到運行大模型所需的數百TOPS，芯片產業鏈面臨代際躍遷。
第三，天地協同架構為"通算一體"衛星星座提供了技術藍圖——未來的衛星既是通信節點也是計算節點，星座本身就是一個分布式AI推理網絡。第四，這一方向正在吸引非傳統航天玩家入場——AI公司（如OpenAI、Anthropic）和云計算公司（如Google Suncatcher項目）開始關注太空計算，可能重塑行業競爭格局。
來源：方油
北京市公安局海淀分局備案號：11010802023656號