算力上天！通义千问Qwen3在轨部署：2分钟闭环推理引爆全球太空算力争夺战

开篇设问：算力困局下，“上天” 为何成破局关键？

地面算力瓶颈凸显，太空成新蓝海

在当今人工智能产业蓬勃发展的浪潮中，算力作为其核心驱动力，需求正呈现爆发式增长。从图像识别到自然语言处理，从智能驾驶到医疗影像分析，各类 AI 应用对算力的依赖程度与日俱增。然而，地面数据中心作为当前算力的主要承载主体，正面临着诸多难以突破的瓶颈。

以能源消耗为例，数据显示，全球数据中心的耗电量逐年攀升，占全球总耗电量的比重持续增长。据国际能源署（IEA）的统计，2025 年全球数据中心的总耗电量已达到约 2000 太瓦时，这一数字甚至超过了部分中小国家的全年用电量。如此庞大的能源消耗，不仅对全球能源供应体系造成了巨大压力，也使得数据中心的运营成本居高不下。

土地资源方面，随着算力需求的增长，建设更多的数据中心成为必然趋势。然而，城市中可用的土地资源愈发稀缺，尤其是在经济发达、对算力需求旺盛的地区，如北上广深等一线城市，获取大面积的土地用于数据中心建设变得极为困难。高昂的土地成本进一步推高了数据中心的建设和运营成本，限制了其规模扩张。

同时，环保问题也日益成为地面数据中心发展的制约因素。数据中心的高能耗导致大量温室气体排放，对环境造成负面影响。此外，数据中心的散热需求也带来了水资源浪费等问题。在全球倡导绿色发展的大背景下，地面数据中心面临着巨大的环保压力。

反观太空，却具备着诸多得天独厚的优势。在能源供给上，太空拥有近乎全天候的太阳能资源。地球同步轨道上的卫星，每年可实现 99% 时间内的持续光照，太阳辐照强度高达约 1367W/m²，比地面高出 30% 以上。这使得卫星能够通过太阳能电池板高效地将太阳能转化为电能，为算力设备提供稳定的能源支持，从根本上解决了地面数据中心的能源瓶颈问题。

散热方面，太空的真空辐射散热环境为数据中心的散热提供了天然便利。在太空中，没有大气层的阻碍，热量可以通过辐射的方式迅速散发出去，无需像地面数据中心那样依赖复杂且耗能的散热系统。这不仅降低了散热成本，还提高了算力设备的运行稳定性和可靠性。

基于以上优势，“算力上天” 逐渐从一个大胆的设想转变为全球科技竞争的新焦点，为打破 AI 产业的算力困局提供了一条极具潜力的破局之路。

 重磅事件直击：全球首次通用大模型在轨部署落地

2025 年 11 月，国星宇航成功将通义千问 Qwen3 大模型部署至 “星算” 计划 01 组太空计算中心，这一突破性成果犹如一颗重磅炸弹，在全球科技领域掀起了巨大波澜。此次部署实现了全球首次通用大模型从地面上注至在轨卫星的历史性跨越，标志着 AI 技术在太空领域的应用迈出了关键一步。

经过数月的紧张调试与测试，2026 年 1 月 26 日，在中国信息通信研究院主办的 “星算・智联” 太空算力研讨会上，这一成果正式面向全球披露。研讨会上，国星宇航执行副总裁王亚波详细介绍了通义千问 Qwen3 大模型在太空中的运行情况。令人瞩目的是，该模型在太空中成功执行了多次端到端推理任务，从地面上传问题至卫星，由大模型完成在轨推理，再将结果数据回传地面，整个全流程耗时不到 2 分钟。这一高效的运行速度，不仅展示了太空算力的强大潜力，也为未来太空 AI 应用的发展奠定了坚实基础。

此次全球首次通用大模型在轨部署的成功落地，意味着 AI 正式迈入太空应用阶段。它打破了以往 AI 应用局限于地面的传统模式，开启了太空算力与 AI 技术深度融合的新纪元。在未来，随着太空算力网络的不断完善和发展，太空 AI 应用有望在全球通信、气象监测、资源勘探、军事战略等多个领域发挥重要作用，为人类社会的发展带来深远影响。

核心突破：Qwen3 在轨 2 分钟闭环推理的硬核实力

2 分钟智能闭环：从 “上传问题” 到 “回传结果” 的全流程拆解

此次将通义千问 Qwen3 大模型部署至在轨卫星的最大亮点之一，便是实现了令人惊叹的 2 分钟智能闭环推理。这一过程具体如何实现？让我们来详细拆解。

当科研人员在地面向卫星上传自然语言指令时，比如 “分析视场内是否有森林砍伐迹象”，这一指令就如同开启了一场高效的太空智能之旅。卫星在接收到指令的瞬间，便迅速调用轻量化的 Qwen3 模型，同时自动加载其搭载的遥感图像数据。

Qwen3 模型首先对自然语言指令进行深入的语义理解，准确把握指令的核心需求。紧接着，它将语义理解与遥感图像数据相结合，进行图像识别与推理判断。在这个过程中，Qwen3 凭借其强大的算法和智能分析能力，能够快速在海量的遥感图像数据中筛选出关键信息，判断图像中是否存在森林砍伐的特征，如树木的异常减少、土地的裸露、新的道路或建筑痕迹等。

经过快速而精准的分析后，Qwen3 模型会生成一份结构化报告，详细阐述分析结果，包括是否检测到森林砍伐迹象、砍伐的位置、范围、程度以及可能的影响等信息。这份报告随后被迅速回传至地面，整个全流程耗时不足 120 秒。

与传统的 “天感地算” 模式相比，这种全新的在轨智能闭环模式具有巨大的优势。在传统模式下，卫星采集到的数据需要先回传至地面，然后由地面的服务器和专业人员进行处理和分析。由于数据传输的距离和速度限制，以及地面处理流程的复杂性，这一过程往往需要数小时甚至数天才能完成。而现在，搭载 Qwen3 的卫星能够在轨道上直接完成数据处理和分析，大大缩短了从数据采集到结果输出的时间，实现了效率的量级提升。这种高效的实时处理能力，使得卫星能够在许多领域发挥更为关键的作用，为全球的环境保护、资源监测、灾害预警等提供更为及时和准确的信息支持。

Qwen3 适配太空的技术密码：轻量化 + 多模态 + 抗极端环境

通义千问 Qwen3 能够在太空中实现高效运行，离不开其独特的技术特性，这些特性使其成功适配了太空的极端环境，为太空 AI 应用的发展提供了坚实的技术基础。

作为阿里开源的新一代混合推理模型，Qwen3 在设计上充分考虑了资源受限环境下的运行需求，具备了轻量化的特点。它的参数量适中，既保证了模型具有强大的语言理解和生成能力，又不会对卫星的计算资源造成过大压力。这使得 Qwen3 在卫星有限的算力条件下，依然能够实现快速响应，兼具 “快思考” 低算力秒回与 “慢思考” 深度分析能力。同时，其部署成本可控，符合太空任务对成本的严格要求，为大规模在太空部署 AI 模型提供了可能。

Qwen3 的多模态融合特性也是其在太空应用中的一大优势。它能够原生支持文本、图像、音视频等多种数据类型的输入，并实时生成语音。在太空环境中，卫星获取的数据形式复杂多样，遥感图像是其中重要的一种数据来源。Qwen3 的多模态能力使其能够轻松处理太空遥感图像等复杂数据，实现 “看图说话” 与指令理解的无缝结合。例如，在面对一幅卫星拍摄的地球表面遥感图像时，Qwen3 不仅能够识别图像中的各种地物类型，如山脉、河流、城市、农田等，还能根据用户的指令，对图像中的特定目标进行深入分析，如监测森林覆盖变化、评估农作物生长状况、分析地质灾害风险等。

太空环境极其恶劣，具有高辐射、极温、真空等特点，这对任何设备和系统都是巨大的挑战。为了适应这种极端环境，Qwen3 结合了 “星算” 01 组太空计算中心的抗辐射加固架构。这种架构采用了特殊的材料和设计，能够有效抵御太空辐射对电子元件的损害，保证 Qwen3 模型在高辐射环境下的稳定运行。同时，太空计算中心还具备动态资源调度能力，能够根据 Qwen3 模型的运行需求，实时调整计算资源的分配，确保模型在处理复杂任务时能够获得足够的算力支持。这些技术的结合，使得 Qwen3 具备了 GB 级参数加载与多星协同推理的基础条件，为未来构建更加庞大和复杂的太空算力网络奠定了基础。

卫星角色蜕变：从 “数据搬运工” 到 “智能决策者”

随着通义千问 Qwen3 大模型在卫星上的成功部署，卫星的角色发生了根本性的蜕变，从传统的 “数据搬运工” 转变为具有独立思考能力的 “智能决策者”。

在过去，卫星主要承担着数据采集和传输的任务。它们如同太空中的 “眼睛” 和 “耳朵”，通过各种传感器收集地球表面或其他天体的信息，然后将这些原始数据源源不断地回传至地面。地面的科研人员和专业设备再对这些数据进行处理、分析和解读，从而获取有价值的信息。在这个过程中，卫星只是简单地完成数据的收集和传输工作，并不具备对数据进行深入分析和决策的能力。

而如今，搭载了 Qwen3 大模型的计算卫星实现了 “天感天算、天地协同” 的全新模式。这些卫星不再仅仅是数据的搬运者，而是具备了独立思考与决策的能力，成为了真正的 “太空大脑”。它们能够在轨道上直接对采集到的数据进行实时处理和分析，根据预设的算法和模型，快速判断数据中的异常情况，识别目标物体，并做出相应的决策。

以气象监测为例，传统卫星只能将大量的气象数据回传地面，地面气象部门需要花费一定时间对这些数据进行处理和分析，才能预测天气变化。而搭载 Qwen3 的卫星则可以在太空中直接对气象数据进行分析，实时预测暴雨、台风等极端天气的形成和发展趋势，并及时发出预警信息。在资源勘探领域，卫星能够利用 Qwen3 的智能分析能力，快速识别地下的矿产资源分布情况，为后续的勘探和开发提供重要依据。这种角色的转变，使得卫星在各种应用场景中能够发挥更加积极和主动的作用，大大提高了数据处理的效率和准确性，为人类探索太空和地球提供了更为强大的支持。

延伸博弈：太空算力竞赛开启，机遇与挑战并存

竞争格局重塑：中国抢跑，全球竞速太空算力赛道

通义千问 Qwen3 在太空的成功部署，无疑让中国在太空算力竞赛中抢占了先机，率先迈入 “太空智能时代”。这一突破性成果标志着我国在太空算力领域实现了从 “天感地算” 向 “天数天算” 的关键过渡，为后续构建更加完善的太空算力网络奠定了坚实基础。

海外方面，太空算力竞赛也呈现出白热化的态势。2025 年 11 月，英伟达联合 Starcloud 通过 SpaceX 猎鹰 9 号火箭成功发射了搭载 H100 芯片的太空 AI 服务器，正式开启了为期 3 年的测试之旅。这一举措表明，全球科技巨头对太空算力的重视程度与日俱增，纷纷加大投入，试图在这一新兴领域占据一席之地。

轨道与频谱资源作为太空算力发展的关键基础，具有天然的稀缺性。根据国际电信联盟（ITU）的 “先登先占” 分配规则，各国对这些资源的争夺日益激烈。随着全球太空算力竞争的不断加剧，窗口期正持续收窄，抢占战略制高点已成为各国的共识。在这场没有硝烟的竞赛中，各国都在加快技术研发和项目部署的步伐，力求在太空算力领域取得领先优势，为未来的科技发展和国际竞争赢得主动权。

应用场景爆发：从灾害预警到星际探索的无限可能

基于通义千问 Qwen3 强大的在轨推理能力，卫星的应用场景得到了极大的拓展，为人类社会的发展带来了前所未有的机遇。

在自然灾害监测领域，卫星可以实时监测地球表面的变化，及时发现地震、洪水、火灾等自然灾害的迹象。例如，在地震发生前，卫星能够通过对地壳运动的监测和分析，提前发出预警信息，为人们争取宝贵的逃生时间。在洪水灾害中，卫星可以准确监测水位变化、洪水淹没范围等信息，为救援工作提供有力支持。

生态环境预警方面，卫星能够对森林砍伐、水土流失、水污染等环境问题进行实时监测和评估。以森林砍伐为例，卫星可以即时识别森林砍伐迹象，并回传砍伐范围数据，为相关部门采取措施保护森林资源节省数小时的时间成本。这有助于及时遏制非法砍伐行为，保护生态平衡。

海洋非法活动追踪也是卫星的重要应用场景之一。卫星可以通过对海洋表面的监测，发现非法捕捞、走私、海上垃圾倾倒等非法活动。通过实时追踪和定位，为执法部门提供准确的线索，加强对海洋的监管和保护。

在未来，随着太空算力技术的不断发展，卫星的应用场景还将进一步拓展至星际探索领域。例如，火星探测器可以利用太空算力，自主判断疑似水源区域，并规划探测路径，实现 “所见即决策”。这将大大提高火星探测的效率和准确性，为人类探索火星奥秘提供更强大的技术支持。在其他星际探索任务中，卫星也可以发挥重要作用，帮助科学家更好地了解宇宙的奥秘。

核心技术瓶颈：抗辐射、通信、成本三大难关待突破

尽管太空算力展现出了巨大的潜力，但要实现其大规模应用和可持续发展，仍面临着诸多技术挑战，其中抗辐射、通信、成本三大难关亟待突破。

太空环境中存在着高强度的宇宙射线和粒子辐射，这些辐射会对卫星上的电子设备造成严重的损害，导致设备故障、数据错误甚至系统瘫痪。因此，研发抗辐照专用计算芯片成为当务之急。这种芯片需要具备强大的抗辐射能力，能够在极端辐射环境下稳定运行，确保卫星上的算力设备正常工作。目前，虽然在抗辐射技术方面已经取得了一些进展，但仍需要进一步的研究和创新，以满足太空算力对芯片性能的严格要求。

星间激光高速通信技术也是太空算力发展的关键瓶颈之一。在太空算力网络中，卫星之间需要进行大量的数据传输和交互，以实现协同计算和资源共享。传统的射频通信技术由于带宽有限、传输速率低，无法满足太空算力对高速数据传输的需求。而星间激光高速通信技术具有带宽高、传输速率快、抗干扰能力强等优势，被认为是构建低延迟、高带宽太空计算内网的理想选择。然而，目前星间激光高速通信技术仍存在一些技术难题，如激光束的精确瞄准和跟踪、大气湍流对激光通信的影响等，需要进一步的技术攻关和实验验证。

发射成本过高是制约太空算力发展的另一个重要因素。将卫星发射到太空需要消耗大量的能源和资源，目前的发射成本仍然居高不下。据统计，目前卫星的发射成本平均约为 5000 美元 / 公斤，这使得大规模部署太空算力卫星的成本极为高昂。为了降低发射成本，需要不断研发和应用新的火箭技术，如可重复使用火箭技术。业内预测，到 2030 - 2035 年，随着可重复使用火箭技术的成熟，卫星发射成本有望降至 200 美元 / 公斤的关键阈值，从而为太空算力的大规模发展提供经济可行性。

破局路径：产学研协同构建 “算力星网” 生态

面对太空算力发展过程中遇到的诸多挑战，产学研协同创新成为破局的关键路径。中国信通院联合北京邮电大学、航天科技集团等十余家机构共同发布了 “算力星网” 合作推进倡议，旨在通过建立跨行业联合攻关机制，汇聚各方力量，共同攻克太空算力领域的核心技术难题。

在技术攻关方面，各方聚焦抗辐照专用计算芯片、星间 / 地高速通信、高效供能和散热等核心方向。通过产学研合作，充分发挥高校和科研机构的科研优势，以及企业的技术转化和产业化能力，加速技术创新和突破。例如，高校和科研机构可以开展基础研究和关键技术研发，为企业提供技术支持和创新思路；企业则可以将科研成果转化为实际产品和应用，推动技术的产业化发展。

同时，推动开放兼容的太空算力技术标准体系建设也是 “算力星网” 生态构建的重要内容。统一的技术标准可以促进不同企业和机构之间的合作与交流，提高太空算力设备的兼容性和互操作性，降低系统集成的难度和成本。通过建立开放的标准体系，吸引更多的企业和机构参与到太空算力产业中来，形成良好的产业生态，推动太空算力产业的健康发展。

以 “星算” 计划为例，其目标是部署 2800 颗计算卫星，构建总算力超 50000P 的分布式太空 AI 网络。这一宏大计划的实施，离不开产学研各方的紧密合作。通过整合各方资源，共同推进技术研发、卫星制造、发射部署等工作，有望实现太空算力网络的规模化建设，为全球提供强大的太空算力支持。

太空算力的未来是 “分布式智能节点” 而非 “空中数据中心”

在对太空算力未来发展形态的探讨中，一种独特的观点逐渐浮现：太空算力的终极形态并非单一的 “空中超算中心”，而是由数千颗计算卫星组成的分布式智能节点网络。

这种分布式智能节点网络的架构具有诸多优势。每颗卫星作为移动算力载体，都具备独立的计算和推理能力，能够在轨道上实时处理数据。通过星间协同推理与资源调度机制，这些卫星可以相互协作，共同完成复杂的计算任务。这种分布式的架构能够有效规避单点故障风险，即使部分卫星出现故障，整个网络仍能保持正常运行，提高了系统的可靠性和稳定性。

结合地面算力中心形成的 “天地一体” 算力体系，能够实现全域覆盖的实时智能服务。地面算力中心可以作为数据处理和分析的核心枢纽，负责处理大量的常规数据和复杂任务；而太空计算卫星则可以在数据采集的源头进行实时处理和初步分析，将关键信息快速回传地面，大大提高了数据处理的效率和响应速度。这种 “天地一体” 的算力体系能够满足不同领域、不同场景对算力的多样化需求，为未来的数字化发展提供强大的支持。

从市场发展的角度来看，分布式智能节点网络架构更符合未来万亿级太空算力市场的发展需求。它能够实现算力的灵活部署和动态扩展，根据不同地区、不同行业的需求，灵活调整算力资源的分配，提高算力的利用率和经济效益。这种架构还能够促进太空算力产业的多元化发展，吸引更多的企业和机构参与到太空算力的开发和应用中来，推动整个产业的创新和发展。因此，分布式智能节点网络架构将成为未来太空算力发展的核心方向，引领太空算力产业走向更加繁荣的未来。

你的 “太空之问”，下一次或许由 Qwen3 亲自回答

从 “地球上哪里正发生最美极光” 到 “家乡空气质量是否改善”，如今搭载通义千问 Qwen3 的卫星已具备在太空即时回答的能力。这颗 “太空大脑” 正以超乎想象的速度和智能，突破着人类探索世界的边界。

科技的进步永无止境，太空算力的发展才刚刚拉开帷幕。未来，它将如何重塑我们的生活与认知？又会在哪些意想不到的领域带来变革？欢迎在评论区留言你最想让这颗 “太空大脑” 解答的问题，下一批在轨推理任务，或许就会带上你的疑问飞向星辰 。