“可編程的‘智能衛(wèi)星’出現(xiàn)，使得衛(wèi)星可以在軌改變?nèi)蝿?wù)、功能，這會改變原先的產(chǎn)業(yè)鏈，很多相關(guān)產(chǎn)業(yè)會因為衛(wèi)星功能的提升而消失。”在不久前舉辦的2019年美國衛(wèi)星大會展會上，傳統(tǒng)衛(wèi)星制造商洛克希德·馬丁公司的發(fā)言讓人真切意識到：衛(wèi)星的新時代來了。

　　有媒體這樣評價發(fā)生的改變，“以前只能從新航天公司那里聽到的詞句，比如人工智能、軟件定義等，多次出現(xiàn)在傳統(tǒng)企業(yè)的發(fā)言中”。傳統(tǒng)勢力也欣喜“擁抱”新技術(shù)，人工智能衛(wèi)星、天基AI真的要來了。

　　“原本，衛(wèi)星上天之前定位為遙感衛(wèi)星就只負(fù)責(zé)遙感，氣象衛(wèi)星只負(fù)責(zé)氣象，探測衛(wèi)星只負(fù)責(zé)探測，未來的智能衛(wèi)星卻可以依據(jù)上注（安裝）的軟件不同擁有‘轉(zhuǎn)換思維’的能力，做完全不同的事情。”近日，中國2019軟件定義衛(wèi)星高峰論壇舉辦，中國科學(xué)院軟件所研究員趙軍鎖解釋，這就是前面提到的“改變?nèi)蝿?wù)、功能”。將天基超算平臺裝載于衛(wèi)星，不僅可以改變衛(wèi)星用途，還能做很多意想不到的事，目前中國已經(jīng)有了正在運轉(zhuǎn)的試驗星。

　　智能衛(wèi)星有何特別之處

　　據(jù)報道，智能衛(wèi)星擁有“判云讀霧”和“無人駕駛”的能力。

　　“判云讀霧”實際上是對圖像質(zhì)量的判讀。據(jù)介紹，傳統(tǒng)衛(wèi)星沒有判讀能力，所有拍攝的圖片都會“原封不動”地下載，由地面測控中心進行篩檢、再合成，這將浪費大量的信道資源。而裝載了人工智能系統(tǒng)的衛(wèi)星，會“判讀”“篩選”用得上的圖片下傳，不僅進行了初篩還節(jié)約了大量信道資源。

　　“無人駕駛”的提法卻在業(yè)內(nèi)存在爭議，有業(yè)內(nèi)人士表示，衛(wèi)星不是運輸工具，不應(yīng)有“駕駛”一說，衛(wèi)星只存在運行維護、操作操控的說法。“如果是想表達(dá)無人運維或無人操控的概念，目前的大多數(shù)低軌衛(wèi)星在測控不可見弧段本身就是無人操控的（靠自主控制），在可見弧段需要對其進行測控。”

　　事實上，在天基領(lǐng)域，衛(wèi)星會受到太陽、地球等引力的影響，軌道會發(fā)生一些漂移，多種干擾產(chǎn)生的攝動都需要地面對衛(wèi)星的測控支持。

　　“無人操控”雖然難以實現(xiàn)，但真正的智能衛(wèi)星卻可以“請求”管控。2018年11月中國科學(xué)院軟件所主導(dǎo)發(fā)射入軌的“天智一號”上，上注了自主請求式管控APP，能夠利用星上實時或歷史全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)定位數(shù)據(jù)進行自主定軌，未來可自行高精度調(diào)整軌道。衛(wèi)星還有判斷能力，一旦發(fā)現(xiàn)軌道偏差超出設(shè)定門限，衛(wèi)星便會自主向地面發(fā)出管控請求。2019年1月7日至3月17日，由中國科學(xué)院軟件研究所、西安衛(wèi)星測控中心、中國科學(xué)院微小衛(wèi)星創(chuàng)新研究院聯(lián)合開展了自主請求式管控試驗，獲得成功。

　　相關(guān)試驗還證明了，智能衛(wèi)星的判讀數(shù)據(jù)還可以更進一步進行初篩后的計算工作，實現(xiàn)從數(shù)據(jù)到信息的提取，如民航機場流量監(jiān)測、植被監(jiān)測、突發(fā)事件監(jiān)測等。例如要比對一個機場每天起降航班的次數(shù)，衛(wèi)星可以在天基進行運算，直接給出數(shù)據(jù)，不需要把圖片傳下來再計算，數(shù)據(jù)傳輸量很可能消減近百倍。

　　任務(wù)可變、天基計算、請求管控等，都是更智能的衛(wèi)星的能力。但這并不是全部，趙軍鎖說：“我們希望構(gòu)建的是一個智能無限延展的平臺。人工智能要發(fā)展起來單靠一個單位是無法完成的，為此軟件所希望把底層算法移植到衛(wèi)星上，讓地面的軟件開發(fā)者可以參與到天基智能的形成中來。”

　　功耗、算力、衛(wèi)星數(shù)據(jù)安全等難題待解

　　對于更高級別的人工智能來說，功耗和算力是兩大“攔路虎”。衛(wèi)星的載荷有限，在太空中運行也很難得到大量的運行能源，因此，如何在低功耗的情況下發(fā)揮最大的算力是必須要解決的問題。

　　“天智一號”還搭載了云計算平臺，通過自主感知計算負(fù)載實現(xiàn)智能管理、調(diào)度計算資源，在軌完成大部分?jǐn)?shù)據(jù)處理工作，省去了大量不必要的數(shù)據(jù)傳輸。

　　目前人工智能的模型大多在地面上，無法在天基進行，仍舊需要采集大量的數(shù)據(jù)下傳，學(xué)習(xí)后將模型上傳，要進行反復(fù)地矯正、訓(xùn)練比較困難。