俄乌战争中，SpaceX 的星链突然成为了大众的关注点。在战争开始后，马斯克迅速为乌克兰开启了星链服务，很多被中断网络服务的地区也因为星链基本恢复了语音和数据服务。

　　本以为离普通人很遥远的卫星应用，突然就来到了我们的现实生活中。

　　在星链之外，卫星行业其实正在发生颠覆性的变化，低轨道卫星的赛道上，不少国家正在同时进行着国家和商业公司的「时速竞赛」。面临着各种激增的商业需求，卫星行业正处于变革浪潮的前沿。

　　这其中，太空数据处理和卫星智能化尤其引人关注，随着卫星和商业需求的增多，太空中的数据也越来越多，由于有限的星地带宽和稀缺的频段资源，数据传输一直面临瓶颈，同时由于中国目前无法海外大规模建设地面数据接收站，所有的数据都需要等到低轨卫星回到中国上空才能下传，这极大地催生了星上数据处理的需求。

　　但卫星智能化到底是前途渺茫还是真实的行业趋势？现在行业现状又是怎样的？作为国内专攻卫星智能化的公司，星测未来研发的星溪 02 通用星上处理载荷已经搭载卫星进行发射，并且验证了星上的智能处理能力。

　　这次我们专门邀请了他们的联合创始人曹德志，来聊一聊卫星智能化的技术现状和应用前景。

　　在星链的商业行为之外，其中的战争潜力不应被忽视，对它保持警惕的同时也应着力发展我们国家的卫星互联网。

　　星链计划把工业体系引入到卫星行业，使得卫星这样的太空高精尖专项产品进入到工业化、批产化的时代。

　　卫星是太空中的稀缺数据获取平台。

　　卫星智能化的一个很重要的场景就是遥感卫星智能化，因为最近几年遥感卫星的遥感数据迎来了海量的增长。

　　越来越多的应用崛起后，卫星智能化最终会从成本降低、应用拓展走向生态繁荣。

　　01

　　星链推动了

　　卫星的工业化

　　Founder Park：如何看待马斯克的星链？

　　曹德志：对于星链，我们在行业之外，能听到两类比较极端的看法：一种认为星链一文不值，在制造太空垃圾。即作为近地轨道卫星星座，星链能提供的数据带宽在面临千万到亿的用户接入时十分有限，是赔本买卖，新发上去很快也会有很多故障。另一种则是认为星链是未来超级军事战略武器，可以拦截太空战略导弹，甚至说星链具备远程监控和撞击能力，听上去也是十分夸张。

　　分享一些行业里对于星链的看法，也仅提供参考。

　　首先星链应当是一种商业行为，因为 SpaceX 有重型猎鹰火箭，除了提供给 NASA 和美国军方以外，也必须找到商业化场景去释放运载能力降低成本投入。星链星座的场景就很好地填充了运载能力。

　　Starlink 示意图 | 来源：SpaceX

　　星链主要解决信号覆盖的问题。中国是因为到处有基站的覆盖，所以我们国内的城市生活很方便，但偏远地区就不方便了。而国外大部分地区不具备中国这样密集的基础设施网络建设，断网是家常便饭，这也就突出了对星链网络的基础需求。而建立一整套新的太空基站，考虑到低轨卫星会不断围绕地球旋转，就可以很轻松地覆盖很多原来地面蜂窝网络覆盖不到的地方，也就突出了商业上一个很大的价值，为难接入网络的偏远地区的民众提供网络支持。之后就可以论证多少颗卫星合适，例如 42,000 颗能覆盖多少区域，带宽有多大，覆盖多少人，多久能收回成本？这就回到了一个商业问题，而商业层面是否合算，最终由市场决定就好。

　　但是在星链的商业行为之外，现在美国军方也在测试军用飞机和星链之间的连接，可以理解为美国的民营的商业航天星座体系是否能支撑军事行为，而一旦技术试验闭环成果，我们就不应忽视这种战争潜力，所以在对它保持商业嗅觉、军事应用警惕的同时也应着力发展我们国家的卫星互联网。

　　Founder Park：你认为星链计划对卫星产业有什么影响？

　　曹德志：从技术层面看，卫星开始批产化，以星链为代表的背后由什么体系支撑的？第一我认为是工业化体系的支撑，据了解，星链卫星工厂的生产效率是传统卫星企业的 10 倍，20 倍以上，一个月能生产制造 120 颗卫星，而这背后是将卫星这样太空高精尖专项产品推进到工业化、批产化的时代，这是很大的突破，引入系统级的工业化体系推动卫星体系和工业化进程。

　　第二，星链用的芯片都是工业级芯片，以及地面使用的操作系统等。这给我们很大的启示，以前专门为航天所做的宇航级芯片，也许保证了可靠性，但想在快速降低成本的条件下使用大批量的宇航级芯片，不管是数量还是性能可能都无法满足。因此势必考虑需要引入工业级芯片。而从原材料方面看，不管是马斯克的星链，还是早先的猎鹰火箭都向大家展示了，工业级芯片也能应用于太空领域。

　　这两方面星链给我们的冲击很大，尤其是中国的商业航天，我们要努力在这基础上更好地应用马斯克的实践经验。

　　Founder Park：批产化是否会导致卫星的制造周期有较大的变化？

　　曹德志：以前制造一颗卫星通常以年为单位。一颗吨量级卫星前期生产和测试就要 1-2 年。通过所有测试到发射又需要 1-2 年。粗略估计一颗吨量级卫星平均制造周期在 2-4 年，具体时间根据卫星大小而定。马斯克最新的消息是五天内打三发星链将近 160 颗，每周产能不低于 18 颗卫星，意味着生产一批只需要 3 周的生产时间，数量开始快速增加，并且随着发射数量不断攀升，一年能打两三千颗卫星，已经是目前人类在轨活跃卫星数量的一半。马斯克现在在推 Starship 星舰，星舰要一次性放 400 颗。为了星舰组网的计划，马斯克也拼尽全力，要把星链的数量推向新高，工业化能力非常强劲。

　　但国内也有很多卫星公司也做得很棒，我们现在看到，头部卫星公司长光卫星，年产能也不低于 50 颗；浙江的时空道宇，年产量在 50 到 100 颗之间，也已经具备工业化出产能力。航天科工集团二院下属的空间公司，据说在武汉也有智能卫星生产线。因此从卫星的批产化、工业化角度看，世界范围都在齐头并进追赶马斯克的脚步。

　　Founder Park：怎么理解卫星批量化对卫星智能化发展的意义？

　　曹德志：先有数量，后有数据应用，有了数据应用，批量化的规模效应才更有意义。当卫星已经进入工业化、批量化的时代后，如果没有卫星智能化的驱动，所有卫星发射上天后，数据都要等到下载到地面后才能应用，而这个缺点在中国尤为明显。由于国际局势，中国很难在海外大规模建站，这意味着基本上卫星数据都要回到中国上空才能下行。而随着卫星的分辨率越来越高，采到的数据越来越多。因此海量的卫星组建网络，是扩增了数据量和高重返下的应用想象力，但是如果没有卫星智能化做数据处理和边缘端应用，都等到回到中国上空再通过有限的带宽下行。而一颗卫星飞过中国上空的时间只有短短不到八分钟，意味着能下行的数据量非常有限。如果大量数据都聚集在中国上空下载，可能短则半个小时、一小时，长则甚至一天两天，这样就失去了卫星数据挖掘的时效性意义。

　　所以，在卫星批量化的基础上给每个卫星加上智能化的能力，就有可能在全球组网的基础上，实现在地球另一端把卫星的结果和数据处理好后，再通过北斗短报文体系或者将来中国自己的卫星互联网络传回来，这样的卫星网络就从大哥大进入 iPhone、华为、小米等智能手机的状态。

　　Founder Park：小型卫星组成的星座的优势是什么？

　　曹德志：小型星座的优势是体积小，发射费用较低。从成本的角度看，越小越高度集成，才能批量化发射。马斯克现在发一次星链一般 53 颗、59 颗。因为他做的扁平化方案能堆叠集成在一起，把运载量用足。小卫星做小很重要的意义是通过高度集成化来降低成本，使其更具备商业化竞争力。

　　大卫星通常是需要专门定制化的，一颗吨量级的卫星研制、生产费用加上人工加上时间周期等，往往可能就需要 5-10 亿甚至更多。而马斯克现在星链的一颗星成本不到 400 万人民币，用一个亿能打大约 25 颗，十个亿能打 250 颗，能看到这方面存在着数量级的差异。因此小卫星低成本，具备比较好的商业化前景，大家也愿意尝试。所以核心是用小卫星加星座组网的方式给商业化带来一种新的可能性。但未来究竟是否盈利，这是卫星生态崛起后再尝试逐步解决的。

　　但从需求角度看，低轨卫星星座可能是未来技术的一种范式，但也并不否认大卫星的作用，要注意到这里有个限定词——低轨卫星；目前我们应对中轨和高轨还需要大卫星的支持。因为离地球远，会对信号传输以及数据处理等提出大功耗的要求，体积上也不一定能做小。所以在中轨、高轨环境下，未来可能还是主流的吨量级卫星。

　　所以，大卫星和小卫星只是技术上的代称，更重要的是分析卫星在不同的轨道、不同的空间环境中发挥什么作用，例如地球同步轨道用来放置气象卫星或数据中继卫星比较合适，低轨卫星会绕地球转，这种情况下大卫星不一定合适，或许应该依赖小体量的卫星，这才是背后更深层次的思考逻辑。

　　Founder Park：如何理解航天上经常提到的快速重访率的指标？

　　曹德志：我们关注到两个通常意义的商业场景：通信场景和遥感场景。例如在格鲁吉亚、高加索山脉旅行，会发现当地可能没有良好的网络信号，也可能只有格鲁吉亚自己的本地网络，但网络很陈旧，不能流畅上网。这时如果天上有卫星，电话可以通过当地的卫星基站通信，相当于接入卫星网络。但卫星过去了，基站就跑远了，需要下一个卫星接力。所以如果只有一颗通信卫星，它来到这个地方的频次非常低。一天只有分钟的时间能通话、上网，其他时间只能是静默状态。但是通信场景下高频次的重访覆盖对用户使用应用的舒适度很重要，这也是为什么星链要大批量组网，需要上千颗上万颗的体量去形成具有实用化能力的网络，这是通信场景。

　　遥感场景也是类似的，以太阳同步轨道为例，单颗卫星一天只能回到同一个地方一次或两次。想要拍一个地方的图，只能回到这个地点或者到附近才能拍。但如果有 60 颗卫星，就意味着这颗星过去后，下颗星还能接力，这样对单一地点的重访就提高了。目前国内长光卫星已经有接近 60 颗，对于单一地点的重访能做到在一小时内。这样就已经可以快速获取地方的动态变化，以少于一小时频次不断更新，使得遥感越来越逼近实时数据获取。当然，拍到的大量数据能否下传也是另外的问题，至少要先拍到，之后再评估如何提升价值。

　　所以综合考虑，高频次快速重访一定会对通信场景和遥感场景带来应用生态的巨大帮助，将来用卫星数据的时候能真正的进入实用化，而不是一天只能上网 5-10 分钟，一天只能拍一次这样几乎不能使用的状态。

　　Founder Park：你怎么理解卫星的本质，卫星会成为太空中的数据基础设施吗？

　　曹德志：我认为会的。在商业航天爆发的趋势下，在未来走向卫星智能化的应用生态里，用太空数据基础设施形容卫星绝不为过。当卫星的星上数据采集开始呈现海量爆发的趋势，那么卫星端历史数据以及未来获取的数据将远超我们的想象，之前的哥白尼计划现在每天下行数据量已经达到 TB 量级，而未来数据量的爆发会进一步带来星上存储需求、星上计算需求、星上传输需求。而卫星，则是这一切的载荷、节点和中继，所以我们认为把它定义为数据基础设施应当是恰如其分的。

　　Founder Park：关于遥感卫星，你们还看好哪些新的技术进步？

　　曹德志：遥感，remote sensing——远程感知。这里要引入很重要的物理视角——电磁波段。人的眼睛只能看到 400 纳米到 800 纳米，这是可见光的波段。而波长更短就会进入到紫外、极紫外、x 射线、伽玛射线。波长更长则会进入红外，甚至太赫兹和微波。如果把遥感卫星往天上放，例如可见光卫星，它和人眼成像的频段比较相似，所见即所得。但可见光卫星领域目前国内长光卫星已经做的非常厉害，具备亚米级的分辨率以及高清图像成像能力。

　　SAR 卫星则是主动释放微波，反射到地面后接收微波，进行主动式成像。这个领域国内也有好几家在努力探索，其中一家是天仪研究院和中电科 38 所，他们联合研制并发射的厦门大学海丝一号以及巢湖一号，我们星上处理的模块 2 月份就是搭载他们的巢湖一号发射。其他的还有去年 7 月份公布 SAR 卫星星座计划的航天宏图，以及民营航天公司智星空间、中科卫星，这些都是国内著名的 SAR 卫星企业。

　　LT-1 卫星 SAR 干涉测量模式工作示意图 | 来源：中国科学院空天信息创新研究院

　　我们看到现在有个概念叫碳卫星，是用来监测二氧化碳、甲烷、氮氧化物等温室气体等。因为二氧化碳、甲烷的吸收谱线都集中在红外波段，因此要用别的传感器去探测和采集。所以引入碳卫星星座，能监测全球的甲烷、二氧化碳全球浓度分布，这将是未来很重要的技术突破和商业变现方式。

　　所以按照不同的波段、作用分类，会发现遥感卫星里也分很多类，不同场景决定了采用不同的传感器，获得不同的数据，产生不同的商业价值。因此笼统地讲，遥感卫星的商业化价值层面上，可见光卫星、雷达卫星、碳卫星能初步看到较高的商业价值。同时，国内外很多卫星厂商也都在投入新的研发，目前我们也在积极地跟随，希望能从星上处理角度，在算法、硬件上提供支持和助力。

　　Founder Park：卫星领域这些年的变化？

　　曹德志：我一直猜想，有个重要的双轮逻辑。一个轮是指，技术层面上卫星在不断地降低成本，集成度变高。也就是通过批产能力、供应链体系的变化来表达卫星产品的变化，例如成本，例如功能和设计。另外一轮，是数据价值的挖掘，也就是说传感器能够获取什么数据，这些数据能应用在什么领域，比如国防、国土监测、水域、陆地、海洋、气象等，这是商业化角度看数据应用的价值。

　　而所谓的双轮驱动，就是指大量的卫星应用、数据挖掘会推进卫星平台集成和传感器技术的迭代，包括 3D 打印技术、柔性供应链体系支撑技术、卫星高度集成设计技术等，也包括我们做的软硬件一体化边缘计算技术，而这些技术的进步也同样会帮助卫星更好、更高效率、更可靠的迭代前进，能更好地获取数据，同时降低成本而促进卫星的发展。更好的卫星能更好地促进收集数据，更好的数据应用会催生更多卫星研制发射和降低成本的需求，所以这样就形成了双轮滚动的状态。

　　所以商业航天领域为什么会蓬勃发展？就是因为这些场景带来卫星数量的大爆发，进而促进场景的应用，后续的双轮加速会越来越快，像上发条一样越转越快，互相促进，直到激活整个领域，太空工业就油然而生了。

　　02

　　主要应用场景

　　是遥感卫星的智能化

　　Founder Park：回顾卫星的发展，过去卫星智能化水平低的原因有哪些？

　　曹德志：这是一个很好的问题，过去卫星的增长驱动主要来自两方面：

　　一方面由于过去卫星的应用是面向国家战略需求，例如军事卫星、面向政府的卫星等，由科研单位、国企主导。要求是达到高可靠标准，所以卫星冗余备份多，体量很大，通常都在吨量级，必须保证万无一失。在这样的导向下，选用的航天级器件和供应链、产业链都有严格的质量供应保障体系要求，必须充分测试后进入目录才能使用，从而保证卫星发射和在轨的成功率。但同时会考虑在性能层面有一定削减与取舍，就像手机的大哥大、诺基亚状态，先解决基础的功能，保障专用属性，因此不够灵活，导致智能化水平不够。

　　另外一方面也是过去半导体工业的发展不足以支持在卫星端的低能源功耗条件下开展太多的高能耗工作，毕竟太阳能帆板需要充电并保障卫星本身的存活和运行。

　　而现在，卫星工业化的发展也带动了智能化的发展，在批量化的卫星发射后，卫星进入了一个工业化生产的过程，在此基础上也许会诞生超异构架构，突破卫星智能化水平低的困境，兼容各类 CPU、GPU、FPGA 与 AI 芯片等。就像我们常开玩笑说，iPhone 手机的前三代其实都默默无闻，第四代推出后，大规模应用爆发，才让手机进入到智能手机时代。所以我们猜想，智能化也是需要时间积累的，一是架构底层计算架构的统合，第二个操作系统和应用生态的繁荣。

　　Founder Park：卫星智能化和人工智能的发展是否有关系？

　　曹德志：我们认为是有很强的关联性的。卫星行业应用的爆发背后，不仅有供应链、元器件，也有人工智能的因素。以往卫星端数据要传到地面，现在则考虑在卫星上进行处理，以前的数据处理会做一些简单的矩阵运算或普通的 CPU 控制操作，现在可以引入神经网络的算法，在卫星端处理很多应用。

　　而人工智能芯片专门针对神经网络优化，可以具备低功耗、高算力，能处理很多 AI 算法场景了，所以也促进了卫星智能化的发展，例如，遥感图像的在轨处理，可以在星上基于 AI 目标识别算法将获取的卫星图像数据直接提取特征目标，或者基于 AI 算法开展遥感图像数据压缩等。

　　Founder Park：如何划分卫星智能化发展的阶段？

　　曹德志：划分阶段恐怕有些难，毕竟行业也才刚起步，所以粗浅的可以给一些对当前卫星智能化在数据应用处理上的几个发展维度。

　　从数据的价值层面讲，例如只做编码、压缩，不对数据进行任何处理，这是智能化的第一个阶段，只起到优化传输的作用。下一个阶段可能是对数据进行一定的处理，例如切片、删掉一些无效数据精简空间，或者对数据进行初级加工。再下一步，深入图像、信号等中关键的信息和要素的识别，并对这些要素进行分析和提取，相当于完成了数据挖掘的产品化。

　　而在应用侧和数据挖掘侧的逻辑演进，就是初步智能化、中级智能化、高级智能化或产品化不断迭代的过程。可能未来有很多不同的架构、路线，包括中继、星上的其他方案。但我们认为，架构走向通用，数据逐级处理应该是走向未来的智能化趋势。

　　Founder Park：如果实现手机直连卫星的场景，对卫星智能化的发展会有什么影响？

　　曹德志：如果真的未来已经建设完毕，使得手机能够直连卫星，我猜想应用一定是爆发性的。过去，iPhone4 的爆发就是因为每个人开始能接入智能手机的生态网络。而如果每个人的手机都能连上卫星，很多生活上的应用就可以通过卫星网络实现，例如旅游、出行、地图、高精度定位，还有数据传输链路，都会从卫星端衍生出来。但目前来看，大规模普及卫星直连手机的技术可能确实还存在难度。我们大家平常使用的 2.4G、5G 频段，更多和蜂窝网是兼容的。但卫星现在的通信波段都集中在 Ka、Ku 波段，这就需要中间一个大锅作为中继，把卫星的通信链路和大锅接入在一起，大锅再和手机形成二次连接。中间会涉及到很多波束、频段的分配等等。

　　当然，我们相信未来大面积卫星互联网的建立，星上的计算架构、底层的硬件支持会对卫星数据的处理越来越友好，而同样会把卫星产品做得越来越好，生态也会越来越繁荣。

　　也许可以试想一下，接入卫星互联网里的光学相机载荷、合成孔径雷达载荷、气象载荷、还有导航定位的高精度时空信息都会汇集到网络中，多元融合的数据能够迸发出很多充满想象力的场景。未来旅行就不怕失联，随时能连上远端网络，同时能看到地球的气象变化、灾害信息，人在地球任何一个角度都能及时上传照片，这样很多事就会很方便。未来可能人类进入太空，在空间站生活也有网络的支持。

　　Founder Park：从应用侧看，推动卫星智能化最大的需求来自遥感卫星吗？是单点驱动还是多点开花的状态？

　　曹德志：卫星智能化的一个很重要的商业场景确实是遥感卫星智能化，因为最近几年遥感卫星的遥感数据迎来了海量的增长。

　　遥感卫星工作几分钟到十几分钟拍到的原始图像数据就达到了 200GB、300GB 甚至 TB 级别。而星地带宽呢？以 X 波段的数传为例，每分钟只能从星上下载有限量的数据。而一次飞过中国上空的七八分钟，单轨也就只能下传 80GB 左右。而数据量越大，下传的压力就越大。所以需要在卫星端让数据有更高的压缩比，或是删掉一些无用的，把它提取出来变成能快速下传的版本。这样一看，卫星数据量的海量爆发带来星上处理的需求，处理这些需求是卫星智能化很重要的命题。而这个趋势在遥感卫星领域尤为明显，所以也有很多遥感应用厂商会认为，卫星智能化的趋势加快，也是由遥感数据量的暴涨引起。

　　Founder Park：卫星智能化的核心挑战？

　　曹德志：卫星智能化的基础来自于卫星行业的工业化，所以卫星行业的进步是一个系统性的提升，所以智能化的挑战也来自于整个系统的全面升级。

　　第一是卫星的架构设计，预留了多少能源容量以及支持智能化所需的算力资源。

　　第二是对于卫星智能化架构的选择，现在还处于路径的收敛中，没有完全确定标准。

　　第三，卫星的应用生态，比如刚才提到的北极航道筛选、海上船只监管与定位救援以及森林火灾等等，这些还需要大量的人力和资金的投入才能到可用的地步。

　　双轮驱动当中，一边是卫星技术发展的驱动，一边是数据和应用的驱动，只有两个轮子一起跑才会跑得越来越快。讨论卫星智能化的挑战和门槛的话，我们会关注卫星端的挑战，也会同时关注数据应用的挑战。

　　现阶段商业成本会阻碍很多数据价值的发挥，个人付费使用卫星及数据的意愿比较薄弱。想真正频繁化的进入生活，一是硬件架构、软件层的统一收敛规划，便于开发者大规模的进入，拓展应用生态，二是成本下降，让更多的人开始使用卫星及其数据，三是需求随着大量生态的拓展及数据应用开始爆发，综合来看这三者具备了才是真正的突破了智能化的挑战。

　　03

　　智能硬件+服务的

　　PaaS 模式

　　Founder Park：创业的动机是什么？创业时的商业判断是怎么样的？

　　曹德志：2016 年，在 LIGO*发现引力波的第二年，实验室（清华大学）的学弟提出了一个想法：在太空中利用小的立方星*进行引力波事件对应的伽玛射线暴 (Gamma Ray Burst) 的探测。这也是清华现在非常著名的「天格计划」*。

　　LIGO：激光干涉引力波天文台，探测引力波的一个大规模物理实验和天文观测台。

　　立方星：一种采用国际通用标准的低成本微纳卫星，以「U」为单位，1U 体积为 10 厘米×10 厘米×10 厘米。

　　天格计划：目前为止该计划已经发射了 5 颗载荷，预计今年还将发射 4 颗，并在年底 aLIGO 开机后能争取一同观测引力波事件中对应的伽马射线暴。

　　但是伽马射线暴的时间比较短促，卫星在太空获取到信号之后需要第一时间把结果告诉地面上的望远镜，这就引出了星上处理。从立方星的科学观测、星上的边缘计算，到科学闭环，最后又回到星上处理，我们发现星上处理有较大的商业化应用价值和前景，所以最后决定创建星测未来。我们做卫星领域并非两手空空，实验室和个人都进行了很长时间的积累，包括技术、调研、学习以及现在做的工作，还是吃了不少苦的。

　　2019 年创业时其实一开始并没有从商业上理顺业务逻辑，当时认为这个行业是技术驱动的领域，我们掌握着行业内的「神兵利器」，或长或短的时间内肯定能在行业内找到合适的定位。产业链中有我们的位置，把工作做好就可以，当时并没有精准把握行业的变化和未来的趋势。

　　后来真正启动融资后，不断和创业者交流，很多时候在客户那里吃闭门羹后，再回来复盘，才真实地审视行业的动态变化，以及客户到底需要什么，再逐步总结趋势。过去几年我们进行了中国卫星和全球卫星发射数量的统计，一些统计趋势从线性到指数级的爆炸，从不同类别到不同的星座计划，其中部分已经出现智能化趋势，这才总结出值得选择的前沿商业逻辑。

　　Founder Park：星测未来的商业模式？

　　曹德志：第一类商业模式是产品模式，提供太空实验载荷和星上计算平台的硬件模块，把产品卖给科学家或者卫星公司。加装在卫星上面，有成熟的硬件平台和灵活的 SDK，就可以很好地支持卫星智能化升级。

　　第二类场景是服务模式，因为直接购买产品是一次性的，也比较贵，在百万量级左右，我们现在也在尝试提供较低成本的服务合作模式，就是用户可以按年采购服务数据的方式合作。

　　Founder Park：你们怎么选择自己的路径，会尝试通用化的解决方案吗？

　　曹德志：我们现阶段标准版本的产品是星溪 02，面向 300 公斤级以下卫星，不管是 50 公斤级的立方星，还是 200 公斤级左右的雷达星，我们都可以装。这样保证了产品的相对通用性，这种通用性可以通过兼容多种卫星接口来实现。标准化产品能应用于 300 公斤以下卫星意味着很多商业场景和逻辑能通过一套架构实现。这种方式对于我们来说更像是硬件预埋、软件算法更新的模式，很像自动驾驶领域里，大算力芯片和操作系统能不断地持续迭代安装包和应用场景，释放算力性能。

　　星溪 02 实物图 | 来源：星测未来

　　我们还有正在研发的可拓展及新一代高性能通用计算平台，这是算力更强架构更优化的版本了。

　　Founder Park：目前卫星智能化你们开拓了哪些应用场景？

　　曹德志：近几年我们研发了三款产品。目前成熟在轨的是星溪 02 系列，已经运行了接近半年。目前阶段我们的工作比较多，包括面向卫星公司提出基于硬件平台加速的能力，在 AI 压缩、SAR 成像、以及在轨目标解译都有应用。其次，我们也在开拓行业应用，例如舰船识别，它既有民用方向的应用，比如在政府端做走私、航运的监管，也会有军事应用，例如重要情报获取、战略支持等。这是我们现在探索和关注的两个场景。

　　再有我们还在关注的领域还有例如海上风电场，福建台湾海峡一带风力资源比较丰富，可以通过气象卫星、海洋卫星等来评估风力资源，通过卫星端计算评估风力走向，从而在安装风力发电机后进行开机关停以及自动化的调整。

　　另外还有一个有意思的、在关注的场景是北极航道的跟踪，因为南极有冰覆盖，但北极是一段时间有冰，一段时间没有冰，没有冰的季节会有航道的出现。走日本海，穿过白令海峡，去美国可以不用走太平洋，可以先到加拿大。这方面俄罗斯对于北极航道是很关注的。也许有可能通过太阳同步轨道、SAR 卫星、光学卫星能得到航道信息，在经济上有较大的应用价值。

　　Founder Park：你们在应用探索的时候踩过什么坑？

　　曹德志：有一次接到了打击走私假烟的需求，每年烟草税大概 1 万多亿，走私一点可能就有两三百亿的偷税漏税，如果这方面的监管能做好，几千万上亿的营收很容易能拿到。但我们经过调研分析后发现有很大挑战，因为假烟工厂一般是小平房，对外没有什么特征，找到假烟的工厂是不容易的。现阶段技术其实也还不成熟。

　　还有一类场景的需求是考古。例如地下墓葬群，判断上面的土地是否和其他地方不一样。现阶段也有接到过需求，希望卫星数据能给考古提供建议。但一方面是政策上有挑战，要取得相应资质，另一方面也还需要专业机构，例如考古院所、或者文保局的指导，再通过技术手段做相应的勘探。这方面尽管看起来很有价值，但政策和技术上还有挑战，需要时间。

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