近日韩国撸全色网，航天圈有几个热门，不仅有SpaceX星舰5"筷子夹火箭"告成，更有我国告成竣事全球首颗AI卫星起飞。当AI投入天外后，如何让卫星变得更"聪惠"？明天咱们可能会用上AI卫星时间带来的哪些便利？还有便是马斯克的火星臆度打算是不是要提前了？

10月16日晚19:00氪星直播间邀请到了商汤智能产业研究院院长及《田丰说》创举东说念主 田丰、丝路天图CEO韦文怡、明天宇航创举东说念主兼CEO牛旼，和咱们沿路聊聊当卫星际遇AI ，会产生什么火花？

在这场直播中三位嘉宾主要参谋了以下问题：

1.2024年9月24日，全球首颗AI大模子科学卫星告成辐照入轨。这次AI卫星的覆按告成，关于卫星时间有什么进犯的意旨？

2.卫星应用本来就需要酌量能耗，大模子更是个烧算力的应用，如何均衡AI算力和卫星应用的能耗问题？

3.AI 的价值如实很大，在天外中AI是如何让卫星变得愈加聪惠？

4.卫星在天外中采集到的数据是庞大且复杂的，当有了 AI 的加持后，卫星在数据的获取上会有什么不一样吗？

5.当今买卖航天的应用在C端市集如故比较空缺，AI卫星的考据告成是否为咱们大开新的买卖契机？

6.卫星应用是属于厚重增长的，在当前的市集环境下，买卖航天公司应该更专注于深入已涵养证过的买卖应用深耕，如故应该积极探索未知的新应用，寻找更多增长点？

36氪：2024年9月24日，全球首颗AI大模子科学卫星告成辐照入轨。这次AI卫星的覆按告成，关于卫星时间有什么进犯的意旨？

田丰：卫星时间的悠久历史以及钱学森老先生关于卫星和东说念主工智能的早期设计。从1950年代苏联告成辐照第一颗卫星运行，好意思苏之间的卫星科技竞争便拉开了序幕。钱学森老先生在阿谁时期照旧意预料卫星构成的"星际船埠"（即天外站）宗旨，与航天系统联络的"第五代算计机"或"智能机"。跟着时期的发展，AI时间缓缓隆重，并与卫星时间竣事了深度会通。这种会通带来了卫星自主性和任务协同才调的显耀拔擢。卫星在天外中的运行环境复杂多变，信号传输延伸长，使得实时大地操作变得梗阻。因此，卫星需要具备一定的自主性，以应酬通讯延伸或故障等情况。AI大模子的应用为卫星提供了这种自主性。当卫星与大地商量较慢或需要处理复杂的新任务时，AI大模子省略相通卫星进行自主决策和诊疗，确保任务的告成完成。此外，通过AI时间，多个卫星不错变成一个星座合伙体，利用群体智能进行复杂的操作。这种协同不仅提高了卫星的使命遵守，还增强了卫星系统的举座踏实性和可靠性。

韦文怡：在当前的航天限制，AI时间的应用正在改变数据处理的方式。传统的卫星数据处理过程需要无数的东说念主工参与，包括数据接管、预处理、标注等，这些使命不仅耗时耗力，况且遵守低下。但是，跟着AI时间的引入，这一景象得到了显耀改善。AI时间通过自动化和智能化的方式，将蓝本需要东说念主工处理的数据经过化、机器化，从而大大提高了数据处理遵守。韦文怡提到，当今从数据接管到预处理，再到最终的分析妥协释，所有这个词过程齐不错变成一个经过化的梳理模式，使得数据处理时候从昔时的数天以至数周镌汰到数小时。此外，AI时间还责罚了多模态数据会通处理的难题。在卫星对地感知的过程中，需要会通来自大地、空中庸天外的多源数据。但是，这些数据不时具有不同的形态、分别率和精度，传统的处理方法很难竣事存效地会通。而AI时间通过学习和确认数据的内在规矩和关联，省略竣事对多模态数据的精确会通，从而提供更全面、更准确的信息。

牛旼：传统的东说念主工标注使命不仅奇迹密集，况且需要专科常识。遥感数据的标注尤其如斯，因为它需要识别和确认多样地舆特征和物体。但是，跟着AI时间的发展，这种繁琐而复杂的使命正在被渐渐替代。AI通过学习和西宾，省略自动识别和标注遥感数据中的特征，从而大大提高了数据处理遵守和准确性。卫星本色上更像是一个具有能源系统的"车"，它有我方的"大脑"（即适度系统），但面前这个"大脑"更像是一个"小脑"，主要淡雅适度卫星的姿态和轨说念诊疗。但是，跟着AI时间的引入，卫星的"大脑"将变得愈加智能和坚决。AI在卫星上的主要应用是在遥感信息的处理上，这雷同于智能监控中的旯旮算计。通过将AI部署在卫星上，不错竣事数据的实时处理和决策，从而减少了数据传输和处理的延伸。明天，跟着更多卫星上天并变成星座相聚，星间集会和云的变成将成为要津。AI卫星构成的算力星座将具有更大的本色应用价值。

田丰：我再补充一个小故事。商汤科技在AI遥感限制的第一个场景便是，客户公司买过来无数卫星相片数据，但其中好多相片因为云层遮盖而无法使用。因此，其时开发的第一个算法便是用来识别和筛选掉这些有云的相片，以便剩下的相片不错用于进一步的分析。有些相片不错通过算法处理去除云层，但有些因为云层遮盖面积太大而无法处理。

牛总还提到了遥感时间在不雅测地球物体方面的两个宗旨。开首是感知对象，以时尚星可能只可识别特定的物体，比如舰船。但当今，大型AI模子具有泛在智能的才调，不错识别从塔吊到建筑物，再到水文、丛林，以至大型动物等多种物体。这种大型AI模子不错视为一种通用的感知才调，这是曲常有价值的。因为这些模子不错在大地上西宾好，然后缩小参数目，比如将10亿参数目或几亿参数目的大模子压缩成适合卫星搭载的小模子。

另一个进犯宗旨，即识别和分类。举例，识别一个景区或建筑物需要分类，并用不同形态进行标注。昔时，这种分类和标注使命需要东说念主工完成，使命量相等大。但当今，跟着大模子时期的到来，大模子不错自动进行标注。举例，植物不错用绿色标注，水文用蓝色标注，路网用紫色标注，这样就不错快速地将图层和对象分类出来。这大大便利了后续的处理使命。总的来说，AI时间在遥感限制的应用，不仅提高了数据处理的遵守，还推广了卫星的感知才调，使得卫星省略识别和分类更多的地球物体。

36氪：卫星应用本来就需要酌量能耗，大模子更是个烧算力的应用，如何均衡AI算力和卫星应用的能耗问题？

牛旼：卫星时间的发展与汽车工业的演变有着相似之处，就像燃油车向电动车的滚动一样，卫星时间也在履历着能源一体化的变革。昔时，许多卫星依赖化学推动剂来诊疗轨说念和姿态，卫星的寿命不时不是由于硬件损坏，而是燃料耗尽，导致无法守护轨说念而失效。这与燃油车的局限性相似，需要按期加油。

当今，卫星时间正朝着电推动系统发展，这雷同于电动车的电动机。电推动系统需要电力供应来保持轨说念，这就需要卫星配备高效的能源系统。关于算力卫星来说，能耗是一个殷切需要责罚的问题。在天外中，太阳能是独一的能源来源，但近地轨说念的卫星在绕地球运转时，会有一段时候处于地球的暗影中，这时就需要花消卫星自带的电板能量。面前，许多卫星佩戴锂电板来提供能量储备。

明天，有两个时间责罚有谈论可能会被聘用。一是进一步臆造卫星的功耗，二是进行能源时间的更动，比如使用钙钛矿太阳能电板或开发能量密度更高的储能电板。此外，跟着算力卫星的出现，明天可能会出现有意用于储能的新式航天器，雷同于电力卫星。这些卫星不错淡雅相聚太阳能并储存起来，然后通过激光或微波传输的方式为高能耗的卫星提供能量。

总的来说，卫星时间的明天发展将朝着降稚子耗和提高能源遵守的标的发展，这与汽车工业从燃油车向电动车的滚动有着相似的轨迹。

田丰：牛总刚才提到的算力问题相等意思意思，这如实是咱们好多东说念主的常识盲区。当今卫星的算力照旧相等坚决，比如，要是一个机器东说念主的算力是100T，那么自动驾驶汽车的算力也能达到100T。卫星算力以至能达到200T以上，最新式卫星还能成立1000T的算力。有的卫星以至以算力来定名，披露了其坚决的算计才调。

但是，这样大的算力是否省略由现存的锂电板供电，这是一个问题。这里咱们不错从另一个角度来念念考，即芯片的发展合适摩尔定律。摩尔定律指出，苟简每18个月，芯片的性能会翻一番韩国撸全色网，而本钱会臆造。这意味着，本年的200T算力芯片与来岁的200T算力芯片比拟，后者的本钱和能耗可能会更低。

因此，咱们不错瞻望，也许在明天一两年内，大型AI模子将变得愈加节能，而芯片的算力会更强，但其能耗和本钱并莫得显耀飞腾。这本色上是摩尔定律带给咱们的指数级红利。总的来说，跟着时间的率先，咱们不错期待卫星的算力会连续增长，同期能耗和本钱会得到更好的适度。这将为卫星时间的发展带来巨大的后劲和契机。

韦文怡：咱们刚才提到的便是在星上如何样用算力的问题，其实不光在星上， AI在遥感限制的应用需要的算力，在大地上齐相等大。举例，我今天刚际遇一个案例，有一个农业大模子需要算计世界所有县市某种作物的所有这个词坐褥周期，这自身便是一个巨大的挑战。在遥感限制，每种作物齐有其私有的区域特征，因此不可迫害地将一个区域的模子应用到另一个区域。这就意味着，要是要使用一个大模子来长入处理这些问题，需要相等坚决的耦合机制，这在大地上照旧相等梗阻。

以西电1号卫星为例，该卫星于2022年辐照，搭载了高光谱和模子界说载荷。这些载荷用于主义识别和轮廓索求，关于可见光图像来说，它们省略识别主义；而关于高光谱卫星，它们省略感知并识别出不同作物的光谱特征。由于每一景数据量相等大，苟简有10GB，是以在数据传输过程中压力很大。为了松开这种压力，卫星上搭载了一个在轨压缩载荷，不错在卫星上径直对数据进行压缩处理，然后再将压缩后的数据传回大地，这样就大大松开了传输压力。要是省略将AI大模子径直部署到卫星上，那么卫星就不错径直处理数据并传输处理结尾，这将愈加浅易。或者，只传输特征值，这样数据量会小好多。这样，卫星不错匡助咱们筛选出所需的数据，而无需处理毋庸的数据。

此外，卫星上的传感器也相等进犯，举例红据说感器不错径直看到地下的东西，具有很高的价值。像SAR卫星这样的开辟不错穿云透雨，关于遥感应用来说相等有用。总的来说，跟着时间的发展，咱们不错期待卫星上的传感器和AI模子将愈加高效和智能，省略更好地知足咱们的需求。

36氪：AI 的价值如实很大，在天外中AI是如何让卫星变得愈加聪惠？

牛旼：我举一个自动驾驶汽车的例子，它匡助咱们确认了明天天酬酢通治理可能濒临的挑战。面前，自动驾驶汽车装备了宽敞传感器，省略竣事从L3到L5级别的自动驾驶功能，其中最基本的功能便是幸免碰撞。相同，天外中的卫星数目在昔时几年里照旧大幅增多，尤其是星链臆度打算的实施，预示着明天卫星数目可能会再增多一个数目级。这就像早期汽车刚出当前，说念路上车辆有数，不需要酌量交通拥挤和碰撞风险。但跟着车辆数目的增多，交通管制和规则制定变得至关进犯。

关于卫星而言，明天天酬酢通治理也将濒临雷同的挑战，包括如何制定例则以躲避碰撞。卫星也需要具备雷同自动驾驶汽车的碰撞预警和自主躲避功能。举例，要是两颗卫星有轨说念交织的风险，它们不错诊疗轨说念角度以幸免碰撞。明天，每个卫星齐可能具备这样的功能，这需要AI时间赋能卫星的自主适度和轨说念诊疗才调。这雷同于将自动驾驶汽车的AI模子算法应用到无东说念主机适度时间，并进一步推广到天外限制。

面前，尽管卫星在天上看不见、摸不着，但仍有有意的团队通过大地站适度卫星，接管遥测参数。要是卫星降轨，不错发送教导让它升轨。许多自动化策略照旧运行实施，减少了东说念主工不雅测、处理和发送教导的需求。明天的发展标的是将这些策略进一步集成到卫星上，竣事自主测控，最终达到无东说念主化管制。这意味着卫星将省略在莫得大地滋扰的情况下，自主实际任务和诊疗轨说念，大大提高了遵守和安全性。跟着AI时间的发展，咱们有望看到卫星在天外中的自主性和智能化水平收敛提高，以应酬日益增长的天酬酢通挑战。

田丰：哨兵卫星，以及清洁工卫星的宗旨，齐相等意思意思。清洁工卫星是指那些有意设计用来处理天外垃圾或者维修故障卫星的航天器。当卫星投入故障状态需要维修，或者照旧退役时，要是它们配备了AI，它们不错自动投入坟场轨说念。坟场轨说念是天外中一个特定的区域，用于存放不再使用的卫星，以减少它们与其他在轨卫星发生碰撞的风险。

牛总提到的智能化体当今，卫星不错通过AI进行自我学习和改良。AI中的强化学习是一个要津宗旨，它允许卫星通过与环境的交互来学习，而不单是是依赖于东说念主类的相通。这雷同于AlphaZero，它们通过自我对弈来学习棋谱。当卫星在实际特定任务时失败，这些失败的数据相等难得，不错用来在末端上自我改良。要是算力满盈，卫星不错通过自我强化学习变得愈加智能。

此外，要是一个卫星学会了新技能，它不错将这些技能播送给其他卫星。这样，所有这个词卫星星座就不错分享这种常识，使得所有这个词相聚的智能升级速率比单个卫星的单体智能升级快得多。这雷同于自动驾驶汽车的情况，比如特斯拉可能有300万辆车，要是一辆车学会了如安在一个危急路段驾驶，其他车辆也不错马上学会。东说念主工智能的这种群体智能和自我学习的才调，是其最坚决的特质之一。通过这种方式，卫星星座不错收敛自我改良，提高遵守和安全性，同期减少对大地适度的依赖。

36氪：卫星在天外中采集到的数据是庞大且复杂的，当有了 AI 的加持后，卫星在数据的获取上会有什么不一样吗？

韦文怡：在获取数据时，卫星不错进行初步的数据处理，比如数据压缩，这样不错在卫星上对最初采集到的原始数据进行粗加工，然后以粗加工的家具形态传回大地。在大地上，这些经过初步处理的数据不错用于多样不同的应用场景，带来好多更动。举例，在农业限制，以前每个地区齐有我方的算法来处理遥感数据，林业和其他限制如生态环保等亦然如斯，因为每个地区齐有其私有的地域特征。但当今，要是所有这些限制齐能使用长入的数据预处理方法，那么在一个大的模子体系中处理后，不错得到一个愈加法式和长入的论断。这样的论断不错填补遥感应用限制中的一些空缺，比如在精度挨次等方面的不一致问题。

此外，AI和大模子的应用还能竣事以前无法作念到的事情。举例，在地质灾害管制方面，传统的方法是过后处理，比如发现失火后再进行应酬。但当今，通过AI处理，不错在应用层面提前预警。好意思国有有意监测野火的卫星，它们主要通过红外时间来监测。中国科学家王建宇院士也在红外遥感限制作念出了率先使命，通过红外监测，咱们不错马上捕捉到丛林中的极端热度，即使它不一定确实发生了失火。通过笼统酌量当地的落叶堆积、树种、温度、湿度等多种要素，咱们不错建立一个机理模子，预测失火发生的可能性，并马上见知救急部门，以至改变无东说念主机到现场进行处置。这种才调在以前是难以竣事的，因为即使失火发生，也不一定有卫星偶合拍到了失火现场。当今通过AI和大模子的应用，遥感数据的处理和应用变得愈加高效和智能化，省略提前预警并快速反应多样灾害和环境问题。

牛旼：AI与遥感时间的联络不单是是图像处理那么迫害，除了获取图像外，还包括高光谱、SAR（合成孔径雷达）图像等，这些图像包含的信息是肉眼无法径直分别的。另外少量，AI+遥感领是要赋能各个行业的，需要联络行业常识和遥感数据除外的其他信息佐证，可能包括多种数据源和地物的基础属性信息。杰出于多样信息与遥感AI处剖判通在沿路，通过所有这个词AI系统进行处理，得出分析结尾。天然这些分析结尾面前还无法达到100%的准确率，但照旧取得了显耀的率先，以前准确率可能低于50%，但当今许多应用场景的准确率照旧达到70%-90%。

举例，韦博士提到的舰船识别，因为船只在海上的配景相对单一，是以识别起来相对迫害。只消前期拍照澄澈，莫得云层讳饰，就能取得较好的识别恶果。此外，像机场飞机的识别，因为机场正常经过特定标注，飞机在小圭臬图像上更容易被识别和计数；包括说念路上的车辆，这些场景的识别率相对较高，能达到90%以上。要将一个好的模子算法真实应用到一个行业中，需要将多种模子算法和不同结尾笼统分析，才能得出真实灵验的行业常识。这意味着AI在遥感限制的应用是一个复杂的过程，需要跨学科的常识和时间辅助。

田丰：AI遥感软件为卫星提供了坚决的器具，不错知足多样行业需求。以东北农业大田管制为例，他们需要管制无数的农作物。当地计谋荧惑农民训导大豆，以减少中国对大豆入口的依赖。以往，农业部门需要吩咐东说念主员实地覆按，但遵守低下。当今，通过AI遥感时间，不错径直从卫星图像中识别出哪些区域照旧训导了大豆，从而提高使命遵守。

此外，AI遥感时间还不错识别农田中的非农建筑，保护耕地红线。在农业限制，AI算法还能预测作物长势和产量，这在中国的许多产粮区齐有应用。当代的农民不错通过手机检察农田情况，而无东说念主机不错在发现问题时径直进行喷药等操作。

在防灾减灾方面，卫星遥感不错监测激流等灾害，通过分析水线变化预测激流趋势，从而保护东说念主民的生命财产安全。

在能源限制，举例好意思国的卫星不错监测能源管线上的甲烷败露，确保安全巡检。中国光伏产业的快速发展也收货于AI遥感时间，不错快速识别适合装配光伏法子的屋顶和无东说念主区域。

AI遥感时间的应用不仅限于农业和能源限制。在疫情期间，山东农业企业利用AI遥感时间监控农作物大棚，通过西宾模子自动识别大棚情况。

动物保护亦然AI遥感时间的一个意思意思应用。举例，通过分析卫星图像中的粉色排泄物，不错发现南极企鹅的聚合地。

商汤科技开发的遥感大模子"地界"省略自动识别40多种不同的地物对象，这大大臆造了本钱，并提高了遵守。跟着时间的率先，明天可能还会有更多的对象省略被自动识别。

总的来说，AI遥感时间的应用相等等闲，它正在改变多个行业，提高遵守，臆造本钱，并为环境保护和灾害提神提供了新的责罚有谈论。

韦文怡：面前在遥感数据处理限制中，东说念主们关于数据量的衔恨似乎莫得以前那么浓烈了，这可能是因为数据处理的方式正在发生变化。举例，合成孔径雷达（SAR）卫星需要历史数据积存来监测地表形变，这些数据关于监测路桥、大型基础法子等的微细位移（以至达到毫米级）至关进犯。但这种监测需要无数的历史图像数据，以建当场序数据集，这对数据的条目相等高。

本年运行，东说念主们缓缓聘用多种智能处理妙技，联络多模态数据处理时间，以及历史数据和众人数据集的积存。这种联络可能正在推动遥感数据处理的率先。多模态智能处理妙技可能包括使用不同类型的传感器数据，如光学图像、雷达数据、高光谱数据等，以及应用先进的算法来分析妥协释这些数据。而众人数据集则是指由限制众人标注和考据的数据集，它们关于提高遥感数据的解释精度相等有匡助。

跟着这些时间的发展和应用，咱们不错期待遥感数据处理的准确性和遵守拔擢。这些率先不仅省略提高咱们对地表变化的监测才调，还省略为多样应用提供愈加丰富和精确的数据辅助。遥感数据处理限制正在履历一场变革，通过联络多模态数据处理时间和众人常识，咱们有望在明天看到更多的创新和率先。

36氪：当今买卖航天的应用在C端市集如故比较空缺，AI卫星的考据告成是否为咱们大开新的买卖契机？

牛旼：咱们明天宇航一直在探索面向消费者（ToC）的市集，因为唯独当一个产业真实面向消费者，它才能成为一个历久且巨大的产业。从遥感时间的角度来看，东说念主工智能（AI）是竣事这一主义的必经之路或必要妙技。传统的遥感数据处理依赖于大地站接管数据，然后由东说念主工进行预处理、分析，再联络行业常识，最毕生成呈报。这个过程最快也需要一到两周的时候，但当咱们得到分析结尾时，关系事件可能照旧昔时了两周，咱们只可酌量如何挽回或转头。

有了AI之后，它改变了咱们对遥感数据应用的范式。AI不错自动化地为卫星下达任务，自动化地完成拍摄，然后领受数据处理。这雷同于以前的录像头监控，当今不再需要保安时刻监视，而是由AI来处理。以后咱们的卫星齐是全轨开机使命。以前是东说念主得判断这个信息有用，才让卫星去拍；以后便是卫星一直在扫描， AI会把一些灵验的信息、要津的信息实时推送给你，让你去护理它，然后再去进一步处理它。

另外一个距离民众稍稍有点远的案例，举例，炒股票或期货。好意思国有家公司叫Orbital Insight，它使用卫星遥感数据进行时序不雅测，比如监测特斯拉总部门口的车辆变化来预测销售情况，或者监测苹果供应商的交通情况来预测股价。当今有好多公司在作念AI遥感，其实齐是在对标这家公司。遥感时间不单是是护理事件自身，而是不雅测到一些关联事件或养殖事件，并利用这些关系性进行反推。举例，遥感时间在找矿方面的应用，并不是径直探伤地球深处，而是通过地表植被的变化来推断矿物的存在。

明天，对这种关系性的挖掘将是一门学科和话题，咱们不错收敛挖掘遥感数据的灵验性。举例，在农业限制，遥感时间与保障相联络，不错匡助农民在作物遭受灾害后取得抵偿，或者在作物滋长不达预期时取得保障抵偿。保障公司的抵偿机制和费率算计依赖于AI遥感时间，这与农民的生涯息息关系，也关系到所有这个词国度的民生。

田丰：我最近在研究SpaceX的一些贵府，发现了马斯克背后的科技形而上学，以为相等意思意思，想和全球分享一下。马斯克认为，家具越迫害，就越可靠；越可靠，就越容易复用。这三者之间变成了一个轮回关系，因此他竭力于于简化家具。举例，SpaceX的助推器便是通过将多个部件绑缚在沿路，并使用铝合金逐节增多，以达到简化设计的目的。

马斯克的这种第一性旨趣念念维是值得模仿的。在好意思国，买卖航天的发展一直受到计谋的推动，其理念是：要是某个方式与国防或敏锐事务无关，就应该交给买卖航天去作念。但是买卖航天能否将本钱压缩到传统本钱的十分之一？这如实是一个挑战，需要许多科学家哄骗第一性旨趣收敛探索和测试。马斯克在SpaceX的早期也濒临过财务逆境，差戳歇业。我认为，中国在这方面也应该愈加包容，予以试错和失败的空间，这样更故意于创新和发展。

36氪：卫星应用是属于厚重增长的，在当前的市集环境下，买卖航天公司应该更专注于深入已涵养证过的买卖应用深耕，如故应该积极探索未知的新应用，寻找更多增长点？

牛旼：面前，许多众人和时间东说念主员可能更倾向于收敛拔擢家具质能谈论、臆造本钱以及扩大应用鸿沟。这不仅包括卫星遥感处理，也包括卫星制造，全球齐执政着这个主义用功。我认为面前更需要的是像商汤科技这样在AI识别限制相等告成的公司，省略反向跨界投入航天界。这些带有互联网和AI基因的企业更靠近用户民众，更了解用户需求。

以一个迫害的例子来说，面前许多AI遥感应用的主义离民众生涯较远，如农田、海洋、飞机等。但要是从AI和互联网的角度启程，咱们会从城市生涯、东说念主们的举止和经济关系的角度来酌量遥感数据的应用，遥感和AI的会通是同归殊途的。咱们需要更多的新应用场景来激勉新需求，这些需求反过来会推动时间的发展。举例，遥感卫星面前无法24小时拍摄，晚上无法使命，这就建议了如何使用红外时间进行会通拍摄的问题。另外，面前的遥感时间在时效性上还不够，比如在交通限制，遥感服务无法提供实时的交通景象，只可提供特定时候的数据。

因此，我认为需要有新的应用场景和从消费者角度建议的需求，来推动基础法子的新条目。当今的遥感卫星只可拍摄相片，但明天咱们是否不错拍摄视频，像监控录像机一样实时监控？这些需求将推动遥感卫星，罕见是卫星遥感时间的发展，并指明明天的标的。我建议卫星制造公司或运营公司在接到一些新奇的需求时，不要径直阻隔，而是应该酌量如何竣事这些需求，推动时间的创新和率先。

田丰：我之前与一位援藏干部聊天，他提到好多驴友，岂论是开房车如故SUV去西藏无东说念主区，齐罕见昂扬使用华为卫星手机进行通讯。他们发现，与传统的卫星电话比拟，华为手机的通讯恶果更好。这便是一个民用的ToC（面向消费者）卫星应用的例子。要是手机省略与卫星进行通讯，那么明天咱们开的每一辆车是否也不错与卫星进行通讯呢？这将大大提高安全性。在驾驶过程中，司机不需要停驻来打电话，而是不错全程得到保护和导航，即使在莫得手机信号的地区也不关键。这种时间是中国许多旷野使命群体罕见需要的，岂论是在偏远地区驾驶如故在登山等户外举止中。它提供了一种无需依赖大地信号的通讯方式，关于在莫得相聚遮盖的地区进行户外举止的东说念主来说，这是一个相等有价值的器具。

韦文怡：咱们需要感性地看待卫星时间过火应用。面前，民众无边认为卫星和卫星数据相等立志，这种不雅念在一定进程上阻截了ToC（面向消费者）市集的开发。但本色上，尽管卫星的初期投资可能很高，但在治理和社会经济运行中，卫星时间是一种相等经济灵验的妙技。卫星提供了大圭臬、常态化的监测才调，这种才调在分拨到每个小地块或小经济体时，本钱并不高。与无东说念主机比拟，卫星监测的本钱要低得多，因为无东说念主机需要正常地进行飞行功课。

因此，咱们需要改变对卫星本钱的偏见，卫星时间并不像东说念主们联想的那么立志，它在好多应用场景中不错提供本钱效益高的责罚有谈论。跟着时间的率先和本钱的臆造，卫星数据和应用将越来越普及，成为咱们日常生涯中不可或缺的一部分。 田丰：我再举一个本色的例子来证明两位的不雅点，这个例子与城市治理关联。许多城市齐有国度园林，这些园林需要日常的考察和爱戴。咱们与青岛西海岸新区合营，利用卫星遥感时间来巡检所有这个词区域，这个区域相等大。通过卫星遥感时间，咱们不错径直拍摄一张相片来完成考察，这个过程相等快速，每天进行，这样就不需要使命主说念主员躬行去现场考察，大大松开了他们的使命职守。这种时间不仅提高了遵守，还臆造了本钱，因为它减少了东说念主力和时候的花消。这个例子明晰地展示了卫星遥感时间在本色应用中的价值，它是一种经济灵验的妙技，不错用于城市治理和其他限制。

本色上，刚才参谋的数据主要来自大地基站，但还有一部分数据来自天基感知，也便是天外中的数据，这部分数据咱们面前还莫得统统掌持。在轨维修便是一个例子，牛总额韦总笃定了解，当今有一种叫作念在轨维修的时间正在缓缓兴起。这种时间利用具有AI才调的机器东说念主收敛监测各个卫星，查验它们是否有问题。举例，一个行将退役的卫星可能因为某个集会故障而无法正常使命。通过在轨维修，机器东说念主不错对接并建筑这个问题，使得卫星省略再服务5年。这种时间面前在欧空局、好意思空局以及中国齐在发展，明天可能会成为一种升值服务。跟着时间的率先，咱们对天外数据的掌持将愈加全面，而在轨维修等时间的发展将为卫星服务带来新的可能性，提高卫星的使用寿命和遵守。

牛旼：咱们如简直关系时间限制有所涉猎。客不雅来说，正如田院长刚才提到的，面前好多卫星并莫得为可推广或可维修性设计长入的挨次接口。因此，要竣事在轨维修，开首濒临的挑战便是对接的难度相等高，因为卫星齐在高速运转，交织对接自身就充满了风险。但要竣事真实的对接和维修，要是明天所有卫星齐有长入的接口，那么维修使命就会像给汽车充电一样迫害，知说念该抓何处，该往何处对接。面前，好意思国的方法是为那些莫得燃料的卫星打上燃料包，杰出于给卫星提供了能源系统，然后进行对接和加油。要是卫星出现故障，正常的作念法是将其拖走，高轨卫星拖到坟场轨说念，低轨卫星则拖到大气层点火，这是一种天外清洁垃圾服务。

「CEO锦囊」买卖航天专场是由36氪&明天宇航共同筹备，接下来还有更多买卖航上帝题直播，咱们但愿嘉宾们的真知卓见和实战涵养能为创业者们提供更多解法韩国撸全色网，共同书写中国买卖航天的新篇章。