SpaceX、英伟达刚官宣太空AI，中国「行星级AI」就来了！

新智元报道 太刺激了。 兄弟们，我刚刚做了一场将近一个小时的深度访谈。 关掉麦克风的那一刻，我的脑子里冒出了一个疯狂的念头： 我刚刚是不是看到了「中国的马斯克」？以及中国太空 AI 创新的另一种可能？ 先别说我夸张。看看他们到底在做什么。 他们做的第一件事，是造一个 行星级 Physical AI 。 具体做法是先往太空发射两颗感知地球的「眼睛」。这两颗高光谱卫星能捕捉每种物质独特的「光谱指纹」，就像人类的指纹一样。所以，光谱卫星看到的不是「这里是一片绿色」，而是能更进一步——这片绿色是什么植物？健不健康？缺不缺水？ 两只「眼睛」在太空持续读取山川、河流、土壤、森林、海洋、矿物和农作物的「指纹」，再把计算、通信、行动连接起来，AI 就能逐渐理解地球的过去、现在，推演它的未来！ 也就是说， 他们把整个地球变成了有史以来最大的一块 AI 训练场。 太炸裂了。 这才是真·地球物理 AI。 但这还只是第一步。第二件事更加疯狂。 把具身智能机器人送上月球。最终用200万个月球 AI 机器人，建成宇宙级数据中心！ 不是那种把几台机器人放上去，走两步、拍几张照片再就地等待地球遥操的古典机器人。 而是让机器人自主感知月面环境、自主判断风险、自主规划路线。甚至是根据对地貌和物质环境的理解，自动判断周围可能存在什么资源。 再往后， 就是 组建一个模块化、可移动、能够彼此组合的月球数据中心。 怎么样？炸裂吧。这种早几年还得靠科幻片想象的事情，他们正在扎实的推进。 这家公司叫东方星链。我采访的是公司创始人。 就在 8 月 5 号，他们把上面提到的两颗「眼睛」——东方星链05/06星（东方慧眼高光谱AI双星）送上了太空。 AI 有了超级大脑 却还是一个「地球盲人」 今天的大模型很聪明。它读过人类历史上最庞大的文本，见过数以亿计的图片，可以写代码、解数学题、生成视频。 但它对真实地球的理解，仍然极其匮乏。它知道「红树林」这个词，却不知道全球某片红树林此刻正在扩张还是死亡。 访谈中，他反复强调了一个判断：AI行业现在谈太空计算，注意力大多集中在「怎样把算力放上天」，却忽视了一个更稀缺的东西—— 关于真实物理世界的持续数据 。他甚至认为，某些独特数据可能比单纯把算力送上太空更重要。 确实，连DeepMind的哈萨比斯都说过，人类拥有的数据绝大部分还停留在互联网和语言层面，关于完整地球和宇宙的数据，少得可怜。 行星级AI的第一双眼睛 8月5日上午，山东海阳近海，东方星链05/06星（东方慧眼高光谱AI双星）搭乘捷龙三号遥十二火箭发射升空。 普通遥感卫星像在太空中给地球拍照片——看到颜色、形状和面积。 高光谱遥感，则像隔着几百公里给地球做 体检 和化验。 光谱是物质的指纹，22个精密校准的光谱通道覆盖可见光到短波红外，配合5米级空间分辨率和300公里的超大幅宽，这两颗卫星性能全面超越欧美同类卫星。 与此同时，这两颗卫星还开始有了自己的理解。 过去的流程是，卫星拍完照、传回地面、中心处理、专家分析、输出报告。这两颗卫星则搭载了400 TOPS级星载AI算力，能在轨完成异常探测、地物识别、智能压缩、特征提取，直接把结果传给地面。 最终到达用户手里的，甚至不一定是一张卫星照片，可能只是一条极短的信息：某片农田出现病害风险、某段水域成分异常、某个地方需要立即巡检。 举两个真实案例。 木薯： AI 参与粮食决策。 印尼楠榜省的主要作物是木薯，产量预测不准的后果很直接——预测低了，提前进口过多造成浪费；预测高了，当地人可能真的要饿肚子。即使是现在这个时代，在一个并不算太贫穷的国家，这种事依然在发生。 他们需要的不是一张卫星图片，而是「今年种了多少、长势如何、最终可能收多少、接下来怎么安排进口和收割」——从光谱一直走到洞察与决策。 蝗灾：因为免费数据不够好，所以决定自己造卫星。 团队早期曾利用国际开源数据连续三年追踪非洲蝗虫迁徙，想判断蝗虫将破坏哪些农作物、影响哪些地区。结果发现，数据质量和精度远远不够。他们是因为真实问题解决不了，才决定自己造更好的卫星。 入轨后，双星将与已在轨运行的东方慧眼高分01星协同组网，构建「普查+详查」服务体系。 联合国人居署、全球红树林中心也已经成为合作伙伴。 东方星链01星 李德仁院士说过一句话： 东方慧眼高光谱AI双星不仅是高光谱遥感技术的重大突破，更是践行「绿水青山就是金山银山」的科技典范。它们将从「看见」地球，做到「看懂」地球。 李德仁院士以及王密教授验收双星 造一颗「地球大脑」 两颗卫星，只是入口。 真正让人觉得这家公司不一样的，是他们对「行星级Physical AI」的完整思考—— 持续观测地球，在太空和地面进行智能计算，通过通信网络实时传递结果，把结果交给人、Agent和机器人执行。 于是卫星变成眼睛，模型变成大脑，通信变成神经，机器人变成手脚。整个系统像一个活的东西一样运转。 他们管这个叫「蒸馏的地球大模型」。它不仅要回答「这里有什么」「那里是什么」，还要逐渐回答更深层的问题：为什么这个地方形成了这样的山川地貌？为什么这片水体正在变化？一种生态系统为什么正在退化？接下来可能出现什么？人类应该采取什么行动？ 这才是Physical AI 真正的核心。 地球恰好是训练这种模型最好的地方——卫星看到的结果可以和地面真实情况反复比对，农作物减不减产、水体污不污染、森林退不退化，人类都能提供反馈。 互联网训练出了会说话的AI； 整颗地球，可能训练出真正理解物理世界的AI。 按照战略规划，「东方慧眼」星座将在2032年完成258颗卫星部署，1000颗「太空之弦」计算星座总算力90万POPS。公司已经在超过40个国家开展业务，在轨AI平台安全运行超过2600天，2026年出厂23套太空计算平台，算力和出货量国内排名第一。 月球才是第一场真正的考试 这部分是整场访谈让我最兴奋的地方。 前面的逻辑已经搭好了——卫星给AI眼睛，地球数据训练大脑，通信系统形成神经。接下来，它需要一副真正的身体。 这副身体，就可以是月球机器人。 为双星提供AI能力的地卫二联合海外高校，打造了一个叫CHERI的项目——全称「挑战性环境智能探索机器人」。 这是首家参与中国探月工程的民营企业， 计划2030年前后登月。 项目的核心是两台协同工作的微型月面机器人。它们个头不大，但要干的事情很厉害：在月球表面自主导航、实时建图（SLAM）、智能避障、彼此之间通过MESH网络实时通信、协同执行探索任务。 两台机器人同时感知环境、共享数据、分工配合。一台在前面探路建图，另一台可以根据共享的地图去执行不同的任务。 月球AI机器人概念图 访谈中他透露了一个让我愣住的数字： 最终需要200万个月球 AI 机器人 。 这200万个机器人不是在月球上走来走去那么简单。它们每一个都是一个智能节点——能感知、能计算、能通信、能协作。 当200万个这样的节点铺开在月球表面，互相之间通过MESH网络连接，共享数据、分配算力、协同执行任务。这本身就是一个分布式的计算网络。 换句话说， 200万个 AI 机器人 连在一起，就是月球数据中心本身。 高度模块化、可移动、可以分散部署也可以聚合成超大规模计算集群，根据月球光照和任务需求灵活调整。目标大约在2035年左右形成