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全球首个!我国太空算力云在轨服务常态化,太空算力发展正从单项技术突破迈向平台化运行

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来源:环球时报

近日,由北京邮电大学牵头建设的全球首个对外提供在轨试验服务的太空算力云,正式常态化提供在轨算力服务。这意味着我国太空算力发展正从“单星试验、单次验证、单项技术突破”,迈向“平台化运行、服务化供给和生态化发展”的新阶段。北京邮电大学计算机学院王尚广教授是该团队的负责人,他在接受《环球时报》记者专访时表示,太空算力是抢占下一代空天信息基础设施制高点、增强国家科技自主权的重要战略能力。展望未来,月球、火星乃至更远的深空探测,都需要太空算力的支撑。


我国太空计算已具备稳定服务能力

什么是太空算力云?通俗理解,太空算力云就是把太空中卫星上的算力以云服务的形式提供给用户使用。太空算力云一方面服务地面用户,是地面算力的补充和延伸,另一方面为太空和星际用户服务,是独立于地球之外的另一种算力供给方式。

据《环球时报》记者了解,该太空算力云基于天算星座运行。天算星座是北京邮电大学2021年发起建设的开放开源空天计算在轨试验平台,也是全球首个太空算力星座。截至目前,天算星座已累计在轨部署16颗低轨卫星,建成7个地面站,支撑60余家单位开展在轨试验,服务多项国家重大工程,吸引全球50多个国家和地区的科研人员参与生态共建。

王尚广告诉《环球时报》记者,太空算力是全球共同探索的前沿方向,我国与美国等国际先行者处于同一起跑线,不存在代际落后的问题。“此次太空算力云实现常态化服务,具有走在前列的意义。”

据专家介绍,自投入在轨服务以来,太空算力云已累计完成数百次太空算力调用,服务用户超过百家,基于国产原生软硬件生态,大模型推理能效比达到了10Tokens(词元)/J(焦耳)。

“这意味着,系统每消耗1焦耳能量,可以完成约10个词元的推理生成或处理。数值越高,代表单位能耗下的AI计算能力越强,在轨算力的节能性、实用性越好。”王尚广告诉记者,太空卫星算力受限于星上供电、载荷体积、太空环境约束,节能难度远高于地面。该能效比指标表明,在受限太空算力场景下,单位能耗的AI推理效率,完全适配太空轻量化、长驻留、持续运行的特殊需求,处于国内外同类在轨算力探索的先进水平。

航天开发不再是“一任务一定制”

太空环境复杂,建设太空算力云,不仅要面对卫星散热和功耗问题,更需要重点解决多项问题:不同卫星资源如何统一管理,软件如何在太空长期稳定运行,以及分散在不同卫星上的资源如何协同调度。

据王尚广介绍,传统航天任务具有很强的定制化特点。不同卫星平台、不同卫星载荷之间,软硬件标准并不统一,往往是多个系统、多个分系统独立运行。这种模式可以完成特定任务,却容易造成算力资源难以统一管理、灵活调度和重复利用。如果每开展一次在轨试验,都需要重新进行软硬件适配,那么太空算力很难真正成为一种面向不同用户开放的服务。为解决这一问题,北邮团队打造了“太空操作系统级”生态, 把过去“一任务一定制”的航天开发模式转变为标准化、通用化的平台开发模式。

王尚广解释称,“平台能够统一管控各类卫星载荷和算力资源,降低太空算力应用门槛。更重要的是,这一生态将地面数据中心与卫星算力载荷连接起来。开发者可以在地面完成应用开发、测试和验证,并以统一的数据格式和接口部署到在轨环境,使地面应用与太空应用形成协同,覆盖更丰富的生产生活场景。”

据《环球时报》记者了解,北邮团队实现了卫星载荷、卫星平台和地面云之间的协同调度能力,可以根据不同业务需求,对算力、功耗、载荷工作时长以及通信资源进行动态调配,支持跨载荷、跨平台的多容器动态任务调度。

人类从近地走向深空的“空间智能中枢”

“谁能够率先掌握自主可控的太空算力,并将其转化为持续服务能力和产业能力,谁就更有可能在下一轮科技与产业竞争中掌握主动权。”王尚广告诉《环球时报》记者,目前太空算力云已经应用于海洋计算在轨推理应用、6G新一代核心网在轨验证、手机直连卫星位置隐私保护验证、跨星分布式数舱存储服务等领域。

王尚广告诉《环球时报》记者,未来太空算力将大有可为。例如,在地震、洪水、台风等灾害中,地面通信和算力设施可能受损。而太空算力可与卫星通信协同,在轨完成灾情勘测、图像解译、态势分析和通信资源调度,为救援提供持续的数据和算力支持。对于远洋、极地、沙漠等网络难覆盖地区,也可提供更广域的通信和智能信息服务。

此外,从近地轨道,到月球、火星乃至更远的深空,人类太空活动都需要就近的算力支撑。王尚广介绍说,在中低轨,空间站运营、载人航天、在轨制造与服务、太空旅游等活动,会产生大量实验、遥测和影像数据,需要算力就地处理、实时反馈,减少对地面的依赖;在深空,地面控制会受到通信时延限制,很多任务无法依赖地球实时决策。因此,需要在月球、火星探测器或深空航天器上部署本地算力,用于自主导航、科学数据处理、机器人协同和风险识别等。

“太空算力将逐步成为人类从近地走向深空过程中的‘空间智能中枢’。”王尚广表示。

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