最近上天的卫星，为什么越来越“聪明”了？

本文来自微信公众号： 反熵 ，作者：司马大大

一聊起商业航天，最容易抢走镜头的总是火箭。

点火瞬间，发动机喷出巨大的尾焰，火箭在轰鸣声中离开发射台，穿过云层；如果是一枚可回收火箭，几十米高的箭体还会重新从天空落下，发动机再次点火，气浪卷起烟尘。成功足够壮观，失败同样具有强烈的视觉冲击力。

但从产业角度看，火箭终究承担的是运输任务。它把什么送太空，到了轨道以后能做什么，才决定了一次发射更长远的价值。

最近几次发射，很适合把视线从火箭移进整流罩。

9月17日，快舟十一号将彩云SAR01星和星联体天元YG01星送入轨道。两颗C波段SAR卫星均由天仪空间参与联合研制，是全球首组成功入轨的商用中倾角InSAR遥感卫星，采用55°中倾角轨道。其中星联体天元YG01星还搭载星载算力平台和智能处理软件，可在轨完成SAR成像、目标检测和识别。

两天之后，银河航天自主研制的4颗SAR卫星随长征二号丁升空，同样搭载了星上智能处理和星上任务规划载荷。与此同时，中科西光参与研制的“五羊星座”先导A星已经奔赴发射场，采用39°低倾角轨道，整个星座规划3颗先导星和25颗业务星，主要服务低纬经济活跃地区。

从这些新卫星身上已经能看出，商业遥感的比拼不再只有分辨率，重访、处理和交付速度也开始进入核心能力。

商业遥感的玩法开始升级了。

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一颗遥感卫星为什么要飞这条轨道？

大量对地观测卫星长期采用太阳同步轨道。这类轨道通常接近极轨，卫星经过同一区域时，可以保持大致相近的当地太阳时，对光学遥感尤其重要，因为不同日期获得的影像拥有相近的光照条件，更方便比较地表变化。太阳同步轨道同样广泛用于SAR任务，欧洲哥白尼计划的Sentinel-1就运行在近极地太阳同步轨道。

这套体系成熟，也会长期存在。但商业遥感进入更具体的业务以后，轨道选择开始出现更强的针对性。

如果长期监测云南山区滑坡，客户更关心卫星多久能够再次经过云南；如果监测华南城市地面沉降，提高目标纬度带的访问频率，也可能比追求全球均匀覆盖更有价值。

9月17日上天的两颗天仪空间SAR卫星采用55°中倾角轨道，正是这种思路。按照公开方案，它们重点面向中低纬地区，可以把目标区域的干涉重访周期从数天压缩至1天，后续多组卫星组网后计划进一步缩短至数小时。

对于InSAR，中倾角还改变了观测几何。常规近极轨观测对南北向形变相对不敏感，不同观测方向和多视角协同，可以为三维形变反演提供更多约束，也有助于改善高楼密集区和山谷中的部分观测盲区。

“五羊星座”更直接。先导A星采用39°低倾角轨道，从设计阶段就把华南及相关低纬地区作为重点服务区域。

这有点像航空业。远程宽体机和支线飞机都能载客，但面对不同航线网络，最优设计完全不同。商业遥感也是如此，客户和业务场景越具体，轨道就越像产品设计的一部分。

卫星飞哪里、多久回来一次，正在越来越早地由市场需求决定。

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卫星带回的数据越来越多，下一步怎么办？

和依靠太阳反射光成像的光学遥感不同，SAR主动发射微波并接收回波，因此可以昼夜工作，对云雨天气的适应能力也更强。但SAR数据从获取到变成人能看懂、算法能调用的信息，还要经过复杂的信号处理和成像。

随着分辨率提高、幅宽扩大、卫星数量增加，数据量也会快速增长。

传统模式下，卫星负责采集，数据传回地面后再完成成像、筛选和分析。地面的电力和计算资源远比卫星充裕，这套模式今天依然常有效，但对于强调时效的任务，链路会显得偏长。

一颗SAR卫星拍下一大片海域，客户关心的也许只有其中几艘船只；发生洪涝之后，人们更想知道哪些道路被淹、哪些堤段存在风险，而不是先接收大量原始数据，再等待地面处理。

于是，一部分计算开始往轨道上移动。

星联体天元YG01星搭载北京瞰云智创研制的星载算力平台与智能处理软件，可以在轨完成SAR成像、目标检测和识别。银河航天9月19日发射的4颗SAR卫星，也配置了星上智能处理和星上任务规划载荷，其此前研制的多颗SAR卫星已经能够在轨完成数据筛选、预处理和信息提取。

卫星因此开始拥有边缘计算节点的特征。它不再只是把数据尽量完整地送回地面，而是先做筛选和处理，判断哪些信息更重要、哪些异常需要优先回传。

这和地面世界的变化很像。摄像头不必把每一帧画面都传到云端以后，才判断有没有人闯入；汽车也不会把所有传感器数据送去数据中心，再决定是否刹车。数据在哪里产生，就尽量先在那里完成一部分处理，因为通信有带宽，传输有时延，地面处理也有队列。

当然，星上计算受到功耗、散热、器件可靠性和算力资源限制，不会取代地面数据中心。但任务分工已经开始变化，卫星过去主要负责“看见”，现在也开始承担一部分“看懂”。

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卫星看得更频繁，又能在轨处理更多数据之后，下一个瓶颈就是怎么把信息快速送回地面。

今年1月，中国科学院空天信息创新研究院利用AIRSAT-02开展超百G星地激光通信业务化应用实验。在没有更换卫星硬件的情况下，通过在轨软件重构，激光通信速率从60Gbps提升到120Gbps。实验实现秒级捕获建链，最大连续通信时间108秒，一次获取数据12.656Tb。

120Gbps已经很快，但激光通信同样有明确边界。激光束窄，对捕获、瞄准和跟踪精度要求很高，云层和大气条件也会影响星地链路，因此在相当长时间里，它更可能与传统微波通信配合使用。

真正需要解决的是整套系统内部的能力匹配。

前端载荷越来越强，卫星每天获取的数据越来越多，中间又增加了星上计算，如果下行链路跟不上，前面的能力最终还是会堵在通信这一环。

这种瓶颈在信息产业里并不陌生。处理器性能再强，如果存储和带宽跟不上，整机效率一样会被拖住；数据中心里部署再多GPU，如果网络带宽不足，算力也很难充分释放。卫星进入高频观测和在轨计算之后，也开始面对类似的问题。

因此，分辨率、幅宽和载荷性能仍然重要，但已经不足以解释一颗商业遥感卫星的整体效率。获取多少数据、能在轨处理多少、最终又能以多快速度送回地面，越来越考验整套系统是否匹配。

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商业遥感最容易传播的指标，长期都是分辨率。

1米、0.5米、30厘米，这些数字非常直观，也确实决定了卫星能够看到多少细节。未来这场竞争还会继续，但进入更具体的商业场景以后，信息的时效正在变得同样重要。

洪水发生后的影像，十分钟拿到和两天以后拿到，分辨率即使完全一样，业务价值也可能相差很大；监测滑坡、地面沉降或者大坝安全时，客户也更希望尽早知道变化正在发生。

信息是会过期的。

军事理论里有一个很著名的OODA循环。美国空军上校约翰·博伊德把决策过程概括为观察、判断、决策和行动，核心之一就是如何缩短整个循环所需要的时间。这个理论后来被大量用于军事指挥和商业管理，因为很多竞争并不只取决于掌握多少信息，也取决于多快把信息变成行动。

商业遥感正在出现相似的逻辑。

轨道决定多久能够再次经过目标区域，星上计算缩短数据处理时间，高速通信负责尽快把结果送回地面。此前分属不同领域的技术，最后都落在同一件事上：从地面发生变化，到用户得到有用信息，中间能够缩短多少时间。

这也意味着，商业遥感的评价维度正在扩展。分辨率依然重要，但重访频率、处理速度和交付时效，会越来越直接地影响商业价值。

而这比单纯增加几颗卫星复杂得多，因为轨道、载荷、计算、通信和地面系统必须彼此匹配，任何一个环节偏慢，都会拖累整套系统。

火箭仍然会是商业航天最壮观的部分，但火箭最终完成的只是把货物送到轨道上。商业航天能否形成持续收入，更多取决于这些东西到了太空以后，究竟能提供什么服务。

当商业遥感从“拍一张图”逐渐走向“尽快告诉客户发生了什么”，卫星也就开始显得越来越聪明了。