中國正在打造一種分散式的「在軌運算」模式：由衛星先在太空分析影像、遙測資料與自身遙測數據，再透過星間鏈路交換部分結果，最後把有用的結論傳回地面，而不是把所有原始檔案完整下傳。2026 年 7 月 24 日升空的辰光一號（Chenguang-1），正是這條路線上較小但具體的一次示範。多份報導指出，這枚衛星搭載了一部八卡伺服器，用於太空 AI 運算。4569

真正值得關注的，不只是單枚衛星的算力，而是中國正嘗試組合的整體架構：星載加速器、星間通訊、國產處理器、商業發射能力，以及能在軌道上分配工作負載的衛星星座。

辰光一號究竟驗證了什麼？

辰光一號搭乘 CAS Space 的力箭一號任務升空，發射地點為東風商業航天創新試驗區。這次共把五枚衛星送入軌道，其中包括辰光一號，以及其他用來驗證未來太空 AI 系統關鍵技術的實驗衛星。46

報導稱，辰光一號搭載的八卡伺服器，主要用於在軌 AI 推論，以及測試太空運算所需的供電與散熱條件。59 後續消息則指出，由西安中科天塔科技開發的「華山」航天 AI 健康管理模組，已在辰光一號上完成全流程在軌驗證，涵蓋衛星自主健康管理等功能。2

這裡需要釐清：辰光一號代表的是在軌技術驗證，並不表示中國已經建成超大規模的軌道資料中心。公開報導提到的更大型商業及國家級系統，仍分別處於示範、規劃或待部署階段。

為什麼要在太空處理資料？

傳統遙測流程通常是先由衛星收集大量影像與遙測數據，再把資料傳回地面站，交由地面電腦分析。在軌運算則是把至少一部分分析工作搬到感測器附近完成。

例如，衛星可以先辨識疑似火災、水災、船舶、農作物異常、無雲影像或航天器故障，再回傳警報、位置、分類標籤或特定影像區塊，而不是傳送整份原始資料。路透社將中國相關太空運算計畫描述為在軌處理 AI 與遙感工作負載。1

這種架構可能帶來幾項實際好處：

• 減少下傳流量： 先在衛星端篩選資料，有助降低頻譜、地面站時段及衛星通訊容量的壓力。
• 更快取得結果： 一旦衛星連上通訊鏈路，就能直接回報已辨識的事件，不必等待完整原始資料傳輸及地面處理排程。
• 提升自主性： 在無法持續與地面控制中心聯繫時，衛星仍可自行排序觀測任務、辨識故障，甚至調整部分操作。
• 可能擴大運算服務覆蓋： 對缺乏光纖網路或鄰近資料中心的地區而言，若有可靠的衛星鏈路，使用者或機構或許可以取得處理後的結果，而不必自行建置地面高效能運算設施。

不過，最後一項優勢有其前提。在軌運算並不會自動消除通訊基礎設施、可負擔的終端設備、穩定服務及資料存取的需求，也不代表成本必然更低。發射、抗輻射設計、供電、散熱、容錯、維修，以及硬體難以升級等因素，都可能抵銷節省下傳流量所帶來的效益。

從單顆衛星走向軌道運算網路

中國更大規模的布局，已在多個星座計畫中浮現。

上海星數天算航天科技已發射一項計畫的初始衛星，目標部署 1,000 枚航天器。路透社稱，該計畫旨在把 AI 與遙感工作負載放到軌道上處理，並逐步走向太空運算網路的商業運營。1

另一項由之江實驗室與成都 ADA Space 主導的計畫，則在 2025 年 5 月將首批 12 枚具備 AI 能力的衛星送入低地球軌道。ADA Space 另提出「Star-Compute」路線圖，規劃 2,800 枚衛星，其中 2,400 枚負責推論、400 枚負責訓練。這是發展路線圖，不是目前已部署的衛星數量。104650

把推論與訓練分開，在技術上具有一定意義。推論是讓已訓練好的模型分析新影像或感測資料，通常比訓練模型需要較少算力。因此，星座可以用較小型的邊緣衛星處理日常分析，再把較強大的節點保留給模型更新或更重的工作負載。不過，這些系統最終的規模與效能，仍須等到實際運行並獲得獨立驗證，不能只按規劃數字判斷。

中科天算與更長期的硬體計畫

中科天算在部分報導中也稱為 Comospace，是中國星載運算生態系中的相關企業之一。現有資料顯示，該公司已開發極光系列星載電腦，並曾完成在軌遠端部署模型、影像辨識及問答等驗證。1822

公司亦被報導與國產高效能軌道電腦，以及「天算計畫」有關；後者提出在 2030 年前打造 10,000 卡級太空超級運算中心。2324 但這些數字屬於公司計畫或報導中的目標，並非已獨立證實的 10,000 卡在軌系統。

同樣需要保留審慎態度的，還包括八卡國產 CPU／GPU 訓練伺服器原型，以及在 2026 年底前完成全國產 POPS 級星載電腦的說法。現有證據不足以獨立證明該原型已進入實際運行軌道，也不足以確認時程一定能達成。較穩妥的結論是：中科天算正在發展大型軌道運算系統所需的硬體與軟體，但最具雄心的規格仍屬尚待驗證的目標。

國產硬體是關鍵難題

把地面上的 AI 硬體直接搬上太空，遠不只是改裝一部伺服器。航天電子設備必須承受輻射、有限供電、溫度循環、發射震動，以及幾乎沒有即時維修或更換機會的環境。

中國科學院國家太空科學中心研究人員在 2026 年發表於《Scientific Reports》的論文，介紹了一種結合抗輻射 CPU、介面 FPGA 與智慧加速模組的星載運算架構；其軟體設計則處理工作排程、系統監控與可靠的在軌運行。30

中國也在建立國產開源處理器生態系。中國科學院將香山 RISC-V 處理器與 openRuyi 作業系統定位為硬體與軟體層面的配套，納入更廣泛的自主運算架構。3334

這些計畫本身並不能證明高階地面 AI 加速器已可在軌道上普遍部署，但顯示中國正處理軌道運算網路不可或缺的底層問題，包括處理器、作業系統、介面、可靠性與控制軟體。

這是一個生態系，不是單一國家計畫

現有報導所描繪的，是由商業航天公司、研究機構、大學、衛星營運商、發射服務商及晶片開發商共同組成的生態系，而非單一機構獨力推動的專案。據報導，北京一個太空運算工作委員會已匯聚逾 100 個組織，涉及抗輻射晶片、供電、散熱、通訊、衛星星座及發射系統等領域。28

至於外界討論中的其他說法，例如天津某個具體的「天河太空超智融合設施」、詳細規格的中科院液冷載荷，或新成立的大學課程與研究中心，現有提供的高品質來源不足以充分佐證。在缺乏一手文件前，這些內容不應被視為已確立的里程碑。

中國與美國怎麼比較？

中國目前最鮮明的特徵，是公開報導中呈現出的布局廣度：在軌示範衛星、星座路線圖、國產晶片、AI 模型、發射活動及產業協調，似乎正同步推進，逐步形成一套完整的技術鏈。128

但這不足以證明中國已對美國取得決定性優勢。現有資料也不足以對 SpaceX、Google 或其他美國企業進行嚴格、即時且同口徑的比較。這些公司的衛星網路、雲端平台、邊緣 AI 計畫及可能的軌道資料中心構想，所面對的技術與商業問題並不完全相同。

較穩妥的比較方式，是看發展架構而非直接排名。中國正透過協同的衛星示範與規劃中的星座，推進軌道運算；但目前證據不足以判斷中美誰擁有更多已部署的軌道 AI 算力。真正的考驗，將是這些中國計畫能否在有用的規模上，持續提供可靠服務，而不只是讓個別示範衛星在太空中成功執行 AI 模型。

結論：中國已展示生態系，還不是太空超級電腦

辰光一號的重要性，在於它把太空 AI 從規劃文件再次變成實際的在軌工程測試。其搭載的八卡伺服器，以及華山模組後續完成的驗證，顯示衛星已能朝著自行解讀資料、管理部分運作的方向前進。259

中國更大的 ambition，是建立一套由航天器感測、分析、彼此協同，再傳回精簡結果的網路。這可能減輕下傳壓力，並加快遙感等任務的決策速度，但同時也伴隨供電、散熱、抗輻射、通訊、維修與經濟效益等重大限制。

截至目前，最有根據的判斷是：中國已展示出日益成形的軌道運算生態系，但距離一座成熟的太空超級電腦，仍有相當長的路要走。

中國正在打造一種分散式的「在軌運算」模式：由衛星先在太空分析影像、遙測資料與自身遙測數據，再透過星間鏈路交換部分結果，最後把有用的結論傳回地面，而不是把所有原始檔案完整下傳。2026 年 7 月 24 日升空的辰光一號（Chenguang-1），正是這條路線上較小但具體的一次示範。多份報導指出，這枚衛星搭載了一部八卡伺服器，用於太空 AI 運算。4569

真正值得關注的，不只是單枚衛星的算力，而是中國正嘗試組合的整體架構：星載加速器、星間通訊、國產處理器、商業發射能力，以及能在軌道上分配工作負載的衛星星座。

辰光一號究竟驗證了什麼？

辰光一號搭乘 CAS Space 的力箭一號任務升空，發射地點為東風商業航天創新試驗區。這次共把五枚衛星送入軌道，其中包括辰光一號，以及其他用來驗證未來太空 AI 系統關鍵技術的實驗衛星。46

報導稱，辰光一號搭載的八卡伺服器，主要用於在軌 AI 推論，以及測試太空運算所需的供電與散熱條件。59 後續消息則指出，由西安中科天塔科技開發的「華山」航天 AI 健康管理模組，已在辰光一號上完成全流程在軌驗證，涵蓋衛星自主健康管理等功能。2

這裡需要釐清：辰光一號代表的是在軌技術驗證，並不表示中國已經建成超大規模的軌道資料中心。公開報導提到的更大型商業及國家級系統，仍分別處於示範、規劃或待部署階段。

為什麼要在太空處理資料？

傳統遙測流程通常是先由衛星收集大量影像與遙測數據，再把資料傳回地面站，交由地面電腦分析。在軌運算則是把至少一部分分析工作搬到感測器附近完成。

例如，衛星可以先辨識疑似火災、水災、船舶、農作物異常、無雲影像或航天器故障，再回傳警報、位置、分類標籤或特定影像區塊，而不是傳送整份原始資料。路透社將中國相關太空運算計畫描述為在軌處理 AI 與遙感工作負載。1

這種架構可能帶來幾項實際好處：

• 減少下傳流量： 先在衛星端篩選資料，有助降低頻譜、地面站時段及衛星通訊容量的壓力。
• 更快取得結果： 一旦衛星連上通訊鏈路，就能直接回報已辨識的事件，不必等待完整原始資料傳輸及地面處理排程。
• 提升自主性： 在無法持續與地面控制中心聯繫時，衛星仍可自行排序觀測任務、辨識故障，甚至調整部分操作。
• 可能擴大運算服務覆蓋： 對缺乏光纖網路或鄰近資料中心的地區而言，若有可靠的衛星鏈路，使用者或機構或許可以取得處理後的結果，而不必自行建置地面高效能運算設施。

不過，最後一項優勢有其前提。在軌運算並不會自動消除通訊基礎設施、可負擔的終端設備、穩定服務及資料存取的需求，也不代表成本必然更低。發射、抗輻射設計、供電、散熱、容錯、維修，以及硬體難以升級等因素，都可能抵銷節省下傳流量所帶來的效益。

從單顆衛星走向軌道運算網路

中國更大規模的布局，已在多個星座計畫中浮現。

上海星數天算航天科技已發射一項計畫的初始衛星，目標部署 1,000 枚航天器。路透社稱，該計畫旨在把 AI 與遙感工作負載放到軌道上處理，並逐步走向太空運算網路的商業運營。1

另一項由之江實驗室與成都 ADA Space 主導的計畫，則在 2025 年 5 月將首批 12 枚具備 AI 能力的衛星送入低地球軌道。ADA Space 另提出「Star-Compute」路線圖，規劃 2,800 枚衛星，其中 2,400 枚負責推論、400 枚負責訓練。這是發展路線圖，不是目前已部署的衛星數量。104650

把推論與訓練分開，在技術上具有一定意義。推論是讓已訓練好的模型分析新影像或感測資料，通常比訓練模型需要較少算力。因此，星座可以用較小型的邊緣衛星處理日常分析，再把較強大的節點保留給模型更新或更重的工作負載。不過，這些系統最終的規模與效能，仍須等到實際運行並獲得獨立驗證，不能只按規劃數字判斷。

中科天算與更長期的硬體計畫

中科天算在部分報導中也稱為 Comospace，是中國星載運算生態系中的相關企業之一。現有資料顯示，該公司已開發極光系列星載電腦，並曾完成在軌遠端部署模型、影像辨識及問答等驗證。1822

公司亦被報導與國產高效能軌道電腦，以及「天算計畫」有關；後者提出在 2030 年前打造 10,000 卡級太空超級運算中心。2324 但這些數字屬於公司計畫或報導中的目標，並非已獨立證實的 10,000 卡在軌系統。

同樣需要保留審慎態度的，還包括八卡國產 CPU／GPU 訓練伺服器原型，以及在 2026 年底前完成全國產 POPS 級星載電腦的說法。現有證據不足以獨立證明該原型已進入實際運行軌道，也不足以確認時程一定能達成。較穩妥的結論是：中科天算正在發展大型軌道運算系統所需的硬體與軟體，但最具雄心的規格仍屬尚待驗證的目標。

國產硬體是關鍵難題

把地面上的 AI 硬體直接搬上太空，遠不只是改裝一部伺服器。航天電子設備必須承受輻射、有限供電、溫度循環、發射震動，以及幾乎沒有即時維修或更換機會的環境。

中國科學院國家太空科學中心研究人員在 2026 年發表於《Scientific Reports》的論文，介紹了一種結合抗輻射 CPU、介面 FPGA 與智慧加速模組的星載運算架構；其軟體設計則處理工作排程、系統監控與可靠的在軌運行。30

中國也在建立國產開源處理器生態系。中國科學院將香山 RISC-V 處理器與 openRuyi 作業系統定位為硬體與軟體層面的配套，納入更廣泛的自主運算架構。3334

這些計畫本身並不能證明高階地面 AI 加速器已可在軌道上普遍部署，但顯示中國正處理軌道運算網路不可或缺的底層問題，包括處理器、作業系統、介面、可靠性與控制軟體。

這是一個生態系，不是單一國家計畫

現有報導所描繪的，是由商業航天公司、研究機構、大學、衛星營運商、發射服務商及晶片開發商共同組成的生態系，而非單一機構獨力推動的專案。據報導，北京一個太空運算工作委員會已匯聚逾 100 個組織，涉及抗輻射晶片、供電、散熱、通訊、衛星星座及發射系統等領域。28

至於外界討論中的其他說法，例如天津某個具體的「天河太空超智融合設施」、詳細規格的中科院液冷載荷，或新成立的大學課程與研究中心，現有提供的高品質來源不足以充分佐證。在缺乏一手文件前，這些內容不應被視為已確立的里程碑。

中國與美國怎麼比較？

中國目前最鮮明的特徵，是公開報導中呈現出的布局廣度：在軌示範衛星、星座路線圖、國產晶片、AI 模型、發射活動及產業協調，似乎正同步推進，逐步形成一套完整的技術鏈。128

但這不足以證明中國已對美國取得決定性優勢。現有資料也不足以對 SpaceX、Google 或其他美國企業進行嚴格、即時且同口徑的比較。這些公司的衛星網路、雲端平台、邊緣 AI 計畫及可能的軌道資料中心構想，所面對的技術與商業問題並不完全相同。

較穩妥的比較方式，是看發展架構而非直接排名。中國正透過協同的衛星示範與規劃中的星座，推進軌道運算；但目前證據不足以判斷中美誰擁有更多已部署的軌道 AI 算力。真正的考驗，將是這些中國計畫能否在有用的規模上，持續提供可靠服務，而不只是讓個別示範衛星在太空中成功執行 AI 模型。

結論：中國已展示生態系，還不是太空超級電腦

辰光一號的重要性，在於它把太空 AI 從規劃文件再次變成實際的在軌工程測試。其搭載的八卡伺服器，以及華山模組後續完成的驗證，顯示衛星已能朝著自行解讀資料、管理部分運作的方向前進。259

中國更大的 ambition，是建立一套由航天器感測、分析、彼此協同，再傳回精簡結果的網路。這可能減輕下傳壓力，並加快遙感等任務的決策速度，但同時也伴隨供電、散熱、抗輻射、通訊、維修與經濟效益等重大限制。

截至目前，最有根據的判斷是：中國已展示出日益成形的軌道運算生態系，但距離一座成熟的太空超級電腦，仍有相當長的路要走。