C114讯 3月27日消息（九九）在日前举行的“上海浦江创新论坛·天基计算前沿技术与产业生态论坛”上，中国工程院院士孙凝晖带来题为《太空算力网的思考》的主旨报告。深入剖析太空算力网的发展现状、核心挑战，并对其未来架构与产业生态提出前瞻性思考，为行业发展指明方向。
星载计算的三阶段演进
孙凝晖指出，传统太空信息网络以通信、导航和遥感（通导遥）为主，而计算维度的加入正在重塑这一格局。
回顾星载计算的发展历程，孙凝晖将其划分为三个阶段：
控制阶段：早期星载计算机是卫星综合电子系统的一部分，主要用于卫星轨道姿态的调整、热管理和通信测量，甚至可以说只是一个专用的计算部件。该部件强调高可靠性和实时性，能够应对太空的各种恶劣环境，对算力的要求并不高，因为只做很少的控制任务。
处理阶段：随着遥感应用对数据量的需求激增，星上开始部署FPGA或DSP等专用芯片进行成像和目标识别。这一阶段实现了数据在轨预处理，显著降低延迟，算力提升至10G Ops级别，但仍属于专用系统，软件固化，难以升级。
智能化阶段： 结合6G语义通信技术，通信载荷开始具备智能处理能力。当前，以StarCloud、东方慧眼星座及之江实验室“三体计算星座”为代表，开始尝试将高性能GPU（如H100、Orin）和NPU送上太空，支持小规模大模型推理，算力性能已跨越至200T Ops量级。
孙凝晖强调，当前星上计算的结构还在发展过程中，所谓的“人工智能上天”也多指单颗芯片的运行，尚未形成成熟的通用架构。所以真正的挑战在于，地面成熟的数据中心架构能否整体“搬”上太空？
数据中心上天的四大难题
孙凝晖介绍，将数据中心“搬”上太空，面临着与地面截然不同的极端环境，存在四大核心技术挑战：
一是器件可靠性。在地面广泛使用的商业芯片如H100，在太空高能粒子辐射下的故障率极高。数据显示，商业CPU在太阳质子条件下平均每天发生0.24次错误，NPU甚至高达每天一次。相比之下，太空级器件要求极高的抗辐照阈值（LET值>75），而商业芯片往往低于37。
对此，孙凝晖提出两条技术路线：一是采用纯商业芯片，通过复杂的系统级防护和软件容错来弥补；二是借鉴中科院计算所的研究，在芯片体系结构层如基于RISC-V进行内嵌式防护，在保障可靠性的同时尽量减少算力损失。
二是散热极限。太空是真空环境，缺乏空气流动，散热只能依靠辐射。目前星载器件的散热密度极限约为25W/cm²，而高性能GPU的热量密度高达35W/cm²，远超现有技术水平。孙凝晖指出，若要支撑高功耗通用GPU集群，必须研发新型散热传导材料和辐射结构。
三是能源供给。虽然太空太阳能资源丰富，但受限于光伏材料的转换效率，能源获取成本高昂。按当前技术，驱动一个千瓦级GPU需展开约5平方米的太阳能帆板。若构建万卡集群，所需展开面积将达数万平方米，这对卫星平台和发射能力提出巨大挑战。
四是通信带宽，这是目前最大的短板。地面数据中心内部互联带宽已达TB级，而星间激光链路主流带宽仅为10G，最高达100G，差距高达1000倍。此外，并行计算对低延迟的极高要求与光通信的物理特性之间存在矛盾，亟须在网络架构和软件调度上进行创新。
太空算力预计2035年迎来商业化拐点
针对“太空算力是否划算”的商业疑问，孙凝晖算了一笔账。太空算力的成本主要取决于发射价格、卫星重量、功率及寿命。随着SpaceX等公司可回收火箭技术的成熟，预计2035年发射成本可降至每公斤200美元。届时，太空算力的单位成本有望与地面基建加能源成本持平，迎来商业化的“拐点”。
在体系架构设计上，孙凝晖提出两种思路：应用导向型，根据通导遥的具体任务需求，定制化配置算力卫星和星座，这是当前较现实的做法。计算导向型，自上而下进行设计，先规划总体算力、存力和网络规模，再分解至单星能力和操作系统，旨在构建通用的太空数据中心。
孙凝晖特别指出，星载计算若依赖简单堆砌芯片无法发挥效能。未来的架构应参考地面数据中心的Scale-up（星内扩展）与Scale-out（星间扩展）模式，甚至探索“巨型卫星超节点”模式，将万卡集群集成于少数巨型航天器上，以实现E级算力。
生态展望：垂直封闭还是水平开放？
报告最后，孙凝晖聚焦于产业生态的构建，强调中国不应重蹈地面AI产业在CUDA生态上的被动局面。
面对马斯克“发射-卫星-网络-应用”端到端垂直封闭体系的竞争，中国太空算力产业面临两种选择：垂直模式，效仿巨头，打造全链条封闭生态，掌控从硬件到应用的所有环节；水平模式，借鉴中国互联网的成功经验，构建分层开放的生态系统，让芯片、卫星制造、通信协议、操作系统和应用开发各司其职，形成繁荣的产业分工。
孙凝晖呼吁，建立统一的卫星通信协议和自适应路由标准，推动“航天技术”、“算力技术”与“人工智能”深度融合，同时推动思维方式从“航天配套”向“应用主导”转变，让遥感信息成为太空智能系统的“IO”，从而构建具有国际竞争力的中国太空算力生态。
