一座衛星星座，需要哪些企業共同建設？
按照過去的認知，這份名單應該包括衛星製造企業、火箭公司、測控通信機構以及商業航天企業。
但四川最新發布的熊貓太空算力星座，卻出現了另一份完全不同的名單：騰訊雲、阿里雲、商湯科技、科大訊飛、晶泰科技、華鯤振宇、沐曦股份、之江實驗室… … 這些企業來自雲計算、大模型、GPU 芯片、科學智能和 AI 應用領域。
換句話說，這更像是一條 AI 產業鏈，而不是傳統航天產業鏈。這背後意味着一個新的變化： 開始決定一座衛星星座如何建設的，不再只有航天工程本身，也包括 AI 產業對未來算力基礎設施的需求。
7 月 22 日，以“星算天府·智啓蒼穹”爲主題的 2026 太空算力產業生態大會在四川成都舉行。大會彙集商業航天、AI、太空能源、場景應用和投資機構等產業參與者，併發布太空算力應用場景、產業合作項目以及地方產業佈局。在這場大會上，定位爲四川省太空算力星座重大工程的“熊貓太空算力星座”亮相。
那麼，爲什麼一座位於太空的算力基礎設施，開始由地面的 AI 產業共同參與生態建設？
這次合作的特殊之處，不只是參與企業數量更多，也不只是四川啓動了一項新的衛星星座工程。它試圖建設的路徑，是一種不同於傳統商業航天企業發起的算力衛星或星座計劃：由太空 AI 企業牽頭，一套由 AI 產業需求牽引、能夠連接芯片、算力、模型、雲平臺和應用場景的天地一體化算力基礎設施。
過去，更多是航天企業先把算力送上軌道，再尋找適合的 AI 應用；當下，一種新的建設順序正在出現——先回答 AI 需要什麼樣的基礎設施，再反向決定需要什麼芯片、什麼衛星、什麼雲平臺以及怎樣的星地計算網絡。
太空算力的競爭，正在從“誰能把計算送上天”，轉向“誰能按照 AI 產業的需要重新設計軌道基礎設施”。
太空算力，不只是商業航天的新載荷
實際上，太空算力並不是最近纔出現的概念。過去幾年，多家商業航天企業、科研機構和地方政府陸續提出計算衛星與算力星座計劃。它們的目標，是將具備 AI 推理與數據處理能力的計算設備“送上天”，讓衛星可以直接處理遙感、通信和科學探測數據。
這種路徑首先需要解決的是航天問題。 例如，計算設備怎樣適應輻射、真空以及溫度變化，芯片與衛星平臺如何控制功耗和散熱，多顆衛星怎樣通過星間鏈路交換數據，在軌系統如何保證穩定運行，出現故障後怎樣遠程更新和恢復等。
因此，早期算力衛星項目大多數是以航天能力爲技術支點：先有衛星平臺和在軌計算載荷，再逐步驗證組網、模型部署和應用任務。這一階段試圖解決的問題是“算力能不能上天”。 但算力進入軌道只是第一步，這並不意味着它已經成爲可被 AI 產業持續使用的基礎設施。
真正的 AI 基礎設施，還需要突破一系列更實際的挑戰：誰來調用這些算力？調用接口是什麼？哪些模型適合在軌部署？衛星節點與地面數據中心如何分工？算力如何計費？模型怎樣更新？智能體（Agent）又如何接入？顯然，這些問題已經超出了傳統衛星研製和發射的範圍。
一顆搭載 AI 芯片的衛星，仍然可以只是航天器上的一個新載荷；只有當衛星算力能夠被雲平臺統一調度，被模型和 Agent 持續調用，並面向外部用戶提供穩定服務時，它才更接近 AI 基礎設施。
這也是“航天主導”與“AI 主導”最本質的區別。所謂 AI 主導，並不是 AI 企業取代衛星企業，更不是航天能力的重要性下降。恰恰相反，衛星平臺、發射能力、能源系統、星間通信和在軌可靠性，仍然是決定整套系統能否成立的重要因素。
變化在於建設順序。在航天能力驅動的模式中，企業往往是先製造出衛星，再尋找相應應用；而在 AI 需求驅動的模式中，項目則需要先判斷哪些模型、數據和 Agent 任務需要進入軌道，再根據實際情況來設計芯片、載荷、衛星和星座。
也就是說，太空算力仍然由航天工程實現，但它的需求、系統架構和服務方式，開始越來越多地由 AI 產業定義。
實際上，這種變化已經開始體現在地方政府的產業佈局中。2026 年 5 月，上海啓動“星樞計劃”，由復旦大學聯合上海星樞天算牽頭，計劃建設覆蓋全球的天基智能計算網絡，並將首發星座定位爲“上海市旗艦級太空算力星座工程”，推動太空算力從工程驗證逐步走向商業部署。
隨後，四川推出熊貓太空算力星座。與上海更多依託高校和科研機構推動不同，四川則進一步引入 AI 產業鏈企業參與太空算力建設，更強調產業協同和應用牽引。
兩種路徑雖然有所不同，卻都指向同一個方向： 太空算力開始從單顆衛星和單項技術驗證，走向由地方統籌佈局的新型 AI 基礎設施。
一座太空算力星座，爲什麼需要半條 AI 產業鏈？
如果回看這一領域的進展，會發現，熊貓太空算力星座並不是一次孤立的產業簽約，而是太空計算從基礎設施驗證走向產業化建設過程中的延續。
2025 年 5 月 14 日，國星宇航與之江實驗室合作建設的首批 12 顆太空計算衛星進入軌道，衛星搭載星載智能計算機、星載高速路由器和星間通信系統，開始驗證算力上天、星間組網和分佈式調度等關鍵能力。這一步首先解決的是太空計算基礎設施能否真正進入軌道並形成星座的問題。
隨後，驗證重點開始從“有沒有算力”轉向“算力能夠做什麼”。2025 年 11 月，國星宇航將千問 Qwen3 大模型部署至太空星座，並完成太空算力遠程操控地面機器人的閉環驗證。相較於此前主要面向遙感數據處理和專用任務的星載計算，這次試驗進一步驗證了太空計算平臺承載通用大模型、連接地面智能終端以及支撐天地協同應用的可能性。
到 2026 年 2 月，之江實驗室宣佈“三體計算星座”取得星間組網進展，並在軌完成 10 個 AI 模型和應用的部署驗證，覆蓋遙感、天文、城市治理和自然資源普查等方向。此時，太空計算驗證的重點已經進一步擴展到多模型部署、星間協同和多場景運行。
從這條演進路徑可以看到，太空算力正在經歷三個階段：先把計算能力送入軌道並組成網絡，再驗證大模型和天地協同應用，隨後擴大模型與應用的覆蓋範圍。
熊貓太空算力星座所代表的，則是下一步變化：當太空算力已經初步具備承載模型和應用的能力，建設重點開始從單純驗證技術可行性，轉向組織雲計算、大模型、GPU 芯片、服務器和行業應用等更多 AI 產業力量，共同參與基礎設施建設。
也正因此，這一次出現在星座參與者名單中的，不再只有傳統航天企業和科研機構，而是幾乎覆蓋了半條 AI 產業鏈。
首先是算力底座。 華鯤振宇和沐曦的參與，分別對應的是算力系統、服務器整機、GPU 芯片和軟件棧等底層能力。
太空環境中的計算平臺不僅要追求峯值算力，還要在功耗、體積、散熱、輻射耐受和系統穩定性之間取得平衡。如果芯片和算力系統企業僅在衛星設計完成後提供標準化產品，太空算力很容易停留在衛星搭載計算載荷的階段。所以，只有這些企業更早進入架構設計，針對軌道環境共同完成軟硬件適配，星上算力纔可能形成可擴展的平臺。
其次是雲與模型。 騰訊雲和阿里雲的意義，在於解決太空算力怎樣被用戶調用的問題。真正的天地一體化算力網絡，不只是把地面服務器“搬”到軌道，而是要把衛星計算節點、地面智算中心、數據平臺和模型服務連接成統一資源體系。未來的用戶未必需要知道任務具體運行在哪顆衛星上，就像今天調用雲服務器時，不需要關心任務實際落在哪個機房。
商湯科技和科大訊飛則代表模型、Agent 和應用需求。模型企業進入基礎設施建設前端，會影響哪些模型需要在軌部署，推理、感知與規劃任務如何在天地之間分工，模型如何遠程更新，以及地面智能體怎樣調用軌道算力。
最後是應用和組織者。 晶泰科技的出現尤其值得關注，它代表的不是普通算力供給，而是科學智能與它背後的高價值計算需求。
需要了解的是，這並不等同於藥物研發、材料計算等任務已經確定將在軌規模化運行，但它提出了一個更現實的問題：究竟哪些計算任務值得進入太空，哪些行業願意爲軌道算力付費，以及太空環境能夠提供什麼地面計算難以替代的價值？
一套基礎設施能否成立，最終不能只看它擁有多少算力，還要看是否存在持續、穩定並願意付費的任務。
不過，當參與主體從衛星製造、發射和在軌計算，擴展到芯片、雲平臺、大模型、科學智能和行業應用之後，新的問題也隨之出現：如此多不同類型的企業，誰來組織？它們又如何圍繞同一套太空算力基礎設施協同推進？
這也是熊貓太空算力星座區別於傳統商業航天項目的另一點——除了工程建設本身，它還需要一個能夠連接航天工程與 AI 產業的系統組織者。
從這一角度來看，國星宇航承擔的角色，已經不只是衛星研製、發射和在軌運營。今年 6 月，國星宇航成爲四川省第二批 AI 產業鏈鏈主企業之一。按照四川 AI 產業鏈建設機制，鏈主不僅承擔企業自身發展任務，還需要牽引芯片、雲、大模型和行業應用等上下游協同創新，組織產業資源，並承接省級重大應用場景。
因此，在熊貓太空算力星座中，國星宇航實際上承擔着兩層職責：在工程層面，它是一家將算力送入軌道的太空 AI 企業；在產業層面，它則負責連接芯片、服務器、雲平臺、大模型、科學智能和終端應用等不同環節，推動 AI 產業需求真正進入太空基礎設施建設。
從產業組織方式來看，熊貓太空算力星座形成了一種由地方政府引導、AI 產業需求牽引、多方協同參與的新模式。與傳統航天鏈主主要協調衛星平臺、載荷、火箭、測控和地面系統不同，這裏的組織範圍進一步擴展到了 AI 產業鏈：除了完成航天工程本身，還需要圍繞軌道算力持續組織模型部署、雲平臺調度、智能體接入以及行業應用落地。
它真正試圖建設的，也不只是一批搭載 AI 芯片的衛星，而是一套能夠被模型、雲平臺和 Agent 持續調用的天地一體化 AI 基礎設施。未來，它仍需要完整的航天產業鏈完成工程落地，但決定這套基礎設施如何建設、服務哪些任務以及如何持續運營的因素，已經越來越多來自 AI 產業本身。
從航天項目到 AI 基礎設施，還要跨過三道門檻
一批頭部 AI 企業站在同一簽約臺上，傳遞出來一個積極的信號：產業興趣與合作意願正在形成。但是，這還不足以證明一套成熟的太空算力生態已經建立。
熊貓太空算力星座是否真正區別於傳統航天主導的算力星座，至少還要跨過三道門檻：第一，比簽署一份合作協議更重要的是，AI 企業能否真正進入技術架構；第二，評價標準能否從“發射成功”轉向“持續調用”；第三，是否找到真正適合太空的 AI 任務。
所以從這個角度看，太空算力更現實的落地應用，可能首先來自遙感數據在軌處理、災害應急、海洋與低空監測、星間協同、全球範圍內的邊緣推理，以及地面網絡難以穩定覆蓋的特殊區域。
服務數億硅基智能體，也不應被簡單理解爲所有機器人都直接連接衛星，而更可能是未來分佈在陸地、海洋、天空和軌道上的智能終端，通過天地一體化網絡獲得模型、數據和算力服務。哪些任務必須上天，哪些任務適合天地協同，哪些任務留在地面成本更低，需要在真實運營中逐步驗證。
熊貓太空算力星座的獨特之處，在於它提出了一種由 AI 需求反向定義太空基礎設施的嘗試。但是，它未來能否真正區別於傳統航天企業主導的星座，是否符合由 AI 產業主導且由省級政府推動的標誌性太空算力基礎設施，最終仍取決於 AI 企業參與得有多深，以及項目能否形成可複製、可調用、可計費的服務。
結 語： 真正的變化，不是 AI 被送上太空，而是 AI 開始定義太空
回顧過去幾年的太空算力發展，領域先後在嘗試回答這些問題：計算設備能不能進入軌道，多顆算力衛星能不能完成組網，AI 模型能不能在星上系統性部署，以及地面的 Agent 能不能遠程調用太空算力。
熊貓太空算力星座進一步提出的問題是：太空算力能否從建設之初，就按照 AI 產業的需求，設計成一套規模化的基礎設施？
熊貓太空算力星座真正值得觀察的，不只是四川啓動了一個新的星座工程，也不只是國星宇航聯合了一批頭部企業。更重要的變化是，大模型、雲計算、芯片和 AI 應用企業，開始進入太空基礎設施建設的前端，它們將共同決定軌道算力爲什麼建設、怎樣建設以及最終服務哪些用戶。
把 AI 送上太空只是第一步，由 AI 重新定義太空，纔可能是這場基礎設施競爭真正的開始。
運營/排版：何晨龍
注：封面/首圖由 AI 輔助生成