作者丨王圆磊
过去几年，全球AI产业围绕一个核心问题疯狂投入：算力。
GPU、万卡集群、数据中心、电力与液冷，构成了这一轮AI基础设施建设的主线。但当AI从聊天机器人走向机器人、无人机、自动驾驶、无人船和工业智能，一个新的基础设施问题开始浮出水面：
如果AI要真正理解并控制现实世界，数据从哪里来？
未来需要接入AI网络的，不只是几十亿部手机，而可能是遍布全球的机器人、无人机、汽车、船舶、工业设备和传感器。它们既是AI的执行终端，也是AI感知现实世界的“眼睛和耳朵”。
问题在于，今天绝大多数AI基础设施仍然建立在地面，而大量高价值数据恰恰产生在光纤和5G难以经济覆盖的海洋、矿山、荒漠、极地、森林和远洋航线上。
AI已经拥有越来越强的“大脑”，却还缺少一套覆盖整个地球的“神经系统”。
这可能是下一代空间基础设施真正的机会。
SpaceX的信号：
通信与AI正在被放进同一张基础设施版图
一个值得注意的信号来自SpaceX，但它更重要的意义，并不在SpaceX本身，而在于全球空间基础设施正在被AI重新诠释。
2026年7月，SpaceX向美国FCC提交Gen3 NGSO系统申请，拟部署最多10万颗卫星。申请文件显示，系统由两组超低轨轨道壳层组成，名义高度分别约为323–327.5公里和473–477.5公里；截至目前，该申请仍处于监管审查流程中。
更值得关注的是，这份申请把“AI”直接写进了下一代网络的需求逻辑：Gen3面向全球消费者、企业、政府用户以及数百亿AI驱动设备，并强调AI对大规模上行能力的需求——高清空间、视觉与音频数据需要被持续传输，以支持实时决策和工业自动化。
10万颗、最低323公里，并不是这场变化的终点，而更像一个产业信号：当连接对象从“人”扩展到数百亿机器，通信网络的价值正在从提供互联网接入，进一步延伸到感知数据采集、广域互联和算力协同。
与此同时，SpaceX还在独立推进在轨数据中心等太空AI算力构想。通信星座与太空算力并不是同一个系统，但两条路线正在指向同一个更大的命题：AI基础设施正在从地面单一算力集群，向包含近地空间的全球分布式系统扩展。
因此，真正值得讨论的或许不是“SpaceX又申请了多少颗卫星”，而是一个更大的问题：当AI开始连接整个物理世界，人类是否需要在地面云和边缘计算之外，再增加一层覆盖全球的空间基础设施？
过去几十年，通信网络主要围绕人的需求建设。看视频、浏览网页、下载文件——数据主要从云端流向用户，因此网络天然强调下行。
但机器人恰好相反。一架无人机持续产生高清视频；一辆无人车不断生成视觉和三维点云；远洋船舶产生雷达、视觉和海洋环境数据；矿区里的机器人和无人设备持续产生工业数据。
这些设备不是单纯消费数据，它们本身就是数据源。
因此，AI时代通信需求正在发生一个重要变化：从“把互联网送给人”，变成“把现实世界送给AI”。
在城市，这件事可以依靠光纤和5G。但AI如果真正进入物理世界，就必须走出城市。海洋、矿山、荒漠、森林、极地、航线——这些地方恰恰可能成为无人化和自动化价值尤为凸显的场景。
于是，一个过去并不突出的基础设施需求开始出现：如何让地球任何位置产生的数据，都能够进入全球AI网络？
如果把未来AI体系类比成人体，大模型和超级数据中心会越来越像一个强大的“大脑”。
但大脑不能脱离神经系统独立存在。它需要眼睛和耳朵获取现实世界的信息，需要神经把信息传回大脑，也需要把大脑的决策重新传递给身体。
地面云数据中心，是大脑，承担大模型训练、重型推理与海量存储；机器人、汽车、无人机、船舶和传感器，是末梢，负责感知现实世界和执行决策。
而两者之间，需要一张真正覆盖全球的神经网络。
今天，这张网络主要由光纤、4G和5G组成。但地面网络天然存在地理边界。当AI开始进入海洋、天空、荒漠和极地，仅靠地面基础设施很难实现真正的全球覆盖。
于是，近地空间开始出现新的基础设施价值：不是简单增加一张卫星互联网，而是补上一层“天基神经层”。
传统通信卫星更像一个中继站：接收信号，再把信号转发出去。
但随着星载计算、激光通信、遥感和软件定义卫星的发展，下一代智能卫星节点可以同时承担感知、连接和计算三种角色。
感知：通过光学、射频等载荷持续获取地球信息。连接：向下连接机器人、无人机、汽车、船舶和传感器，横向通过星间激光或微波链路连接其他卫星。计算：在轨完成数据预处理、特征提取、压缩，甚至部分轻量化 AI 推理。
于是，一个新的系统架构开始出现：卫星节点像“神经元”，星间链路像“神经突触”，整个星座则像一张覆盖全球的空间神经网络。
在这样的网络里，数据不一定全部传回地面后才开始计算。距离数据最近的节点可以先完成预处理，不同节点之间可以协同处理任务，真正高价值的数据再传给地面大型AI模型。
未来随着星载算力继续提高，计算任务甚至可能在不同卫星节点之间动态迁移。到那时，一个星座已经不仅是一张通信网络，也开始具有“分布式计算机”的特征。
Cloud+Edge之后
可能还有Space
过去十年，全球计算基础设施从Cloud走向Edge。AI时代可能还需要第三层。
Cloud——云，负责大模型训练、复杂推理和海量数据存储。Edge——边，机器人、汽车、工厂和城市边缘节点负责本地实时计算。Space——天，负责全球感知、广域连接、在轨预计算和跨区域数据流动。
未来 AI Infra 的形态，可能因此从“Cloud + Edge”逐渐变成“Cloud + Edge + Space”。
这也提供了一种重新理解“太空算力”的方式。真正值得关注的，或许不是简单地把更多GPU搬到太空，而是通信、感知和计算开始在轨融合。
算力解决“在哪里计算”，通信解决“数据如何流动”，感知解决“现实世界的数据从哪里来”。三者最终可能汇入同一套天地AI基础设施。
为什么这张网络可能发生在约300公里？
这里就出现了VLEO——超低轨。
如果卫星只是广播信号，轨道高一些并没有根本问题。但如果未来需要连接的是机器人、无人机、汽车和小型传感器，情况会完全不同。
卫星可以拥有较大的天线和能源系统，但一台机器人、一架无人机或者一个传感器，不可能无限提高天线尺寸和发射功率。真正稀缺的是终端侧能力。
轨道越低，传播距离越短，链路预算通常越有利，时延也更低。因此，把卫星从500公里级进一步降低到300公里级，不仅意味着时延改善，更重要的是让更小、更低功耗、更普通的终端更容易接入全球卫星网络。
所以VLEO真正值得关注的地方，可能不是“卫星低至约300公里”。它可能成为距离物理世界最近的一层AI基础设施。
当卫星从通信工具逐渐变成连接、感知和计算的智能节点，竞争的核心也开始发生变化：下一代空间公司争夺的，可能不再是某一种卫星，而是未来全球AI网络中的基础设施位置。
国内已经有商业航天团队开始沿着这一方向提前布局。鲲世航天（KunSpace）是国内较早沿着这一逻辑布局的创业公司之一。公司选择250公里级超低轨作为切入口，但目标并不只是“把卫星飞得更低”，而是围绕下一代空间网络重新构建卫星平台。
这也是其与传统卫星制造逻辑的差异。超低轨要求推进、低阻结构、能源、材料、星载计算和整星控制共同优化，本质上考验的是系统级工程能力。ESA对VLEO的技术路线判断也将低阻平台、电推进、抗原子氧材料以及规模化制造列为关键能力。
鲲世航天（KunSpace）的核心团队拥有百颗级卫星工程实践，经历过总体设计、星座研制、批产交付和在轨运行。相比单点技术，这种“做过星、做过批产、做过星座”的经验，可能才是进入下一代空间基础设施竞争更难复制的门槛。
“250公里只是我们的物理入口，而不是终局。”鲲世航天（KunSpace）相关负责人表示，“如果未来数十亿机器人、无人机、汽车、船舶和传感器都要接入AI，那么空间网络最终连接的就不只是人，而是整个物理世界。我们希望做的是AI时代连接数据、智能终端和算力的天基基础设施。”
沿着这一逻辑，公司的路径也从整星→平台→网络逐步展开：先验证超低轨整星能力，再形成可规模复制的平台，最终让大量卫星成为具备通信、感知和计算能力的智能节点。如果这一判断成立，VLEO只是起点。真正值得争夺的，是全球AI基础设施从地面向空间延伸时，新出现的那一层。
VLEO不是终点
而是一块新的物理底座
如果这一方向成立，未来VLEO的产业竞争可能不会停留在“谁能造一颗约300公里的卫星”。
第一阶段，是飞得住。更低轨道意味着更明显的大气阻力，也对推进效率、能源、低阻结构、原子氧防护和整星协同提出更高要求。
第二阶段，是连得上。网络需要让手机、机器人、无人机、汽车、船舶和传感器以更低成本接入，同时形成高速星间连接。
第三阶段，是算得动。AI算力逐步进入卫星节点，数据在距离产生位置更近的地方完成预处理和部分推理，再与地面大模型协同。
通信、感知、计算最终可能融合成一种新的空间基础设施。因此，VLEO不是终局。它更像是一块新的物理底座。真正巨大的想象空间，是在这块底座之上形成一张覆盖全球的AI网络。
如果VLEO最终成为AI时代新的空间基础设施层，产业链的机会也会随之变化。中国可能迎来一次新的“平台机会”。
未来需要的可能不只是更多卫星，而是一代围绕超低轨重新设计的智能卫星平台。低阻结构、高效率电推进、高比功率能源、软件定义卫星、星载计算、星间通信，以及规模化低成本制造，都可能成为新的产业环节。
更重要的是，这些能力并不只服务某一种载荷。通信、遥感、AI计算、物联网甚至未来更多应用，都可能建立在同一套空间平台之上。
从国家级卫星互联网星座，到商业遥感、手机直连和太空计算，再到鲲世航天（KunSpace）等探索250公里级VLEO平台的商业航天公司，产业关注点正在从“能不能造卫星”，逐步转向“能否低成本、规模化地构建下一代空间基础设施”。
如果这个趋势持续，真正稀缺的可能不是某一颗卫星，而是可复制的平台能力、持续组网能力，以及最终承载通信、感知和计算的网络能力。
把时间再向后推十年，整个图景可能会更加清晰。
地面数据中心提供“大脑”；机器人、汽车、无人机、船舶和传感器成为“末梢”；光纤和5G/6G构成地面神经网络；覆盖全球的低轨与超低轨卫星，则补齐地面网络无法经济覆盖的部分，并逐步承担感知、连接和计算。
通信、感知与算力最终在天地之间流动。到那个时候，我们今天所说的“卫星互联网”，可能已经不足以描述这套系统。
它更像是一台覆盖整个地球的行星级分布式计算机，而VLEO是距离物理世界最近的空间基础设施层。
过去十年，人类投入巨额资本，为AI建设越来越强大的“大脑”。
未来十年，一个同样重要的问题可能是：谁来为这个大脑，铺设覆盖整个地球的神经系统？
SpaceX向更低轨道、手机直连与在轨AI计算同时推进股票正规配资，或许只是这场变化极醒目的信号之一。真正的竞争，可能才刚刚开始。
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