妙啊！無人機直連衛星傳Token
重點摘要
< img id="wx_img" src="https://www.qbitai.com/wp-content/uploads/imgs/qbitai-logo-1.png" width="400" height="400"> 妙啊！
不兒，現在連無人機都開始傳Token了？ 沒錯，近日在2026年世界人工智慧大會（WAIC）上，中國電信人工智慧研究院（TeleAI）對外展示了一項全新技術：輕小型無人機可以直接連線衛星，將拍攝到的畫面以Token序列的形式回傳，過程中不需要依賴地面的臨時接收設備。這套技術的路徑是，無人機在端側就先把畫面編碼成Token，再透過搭載的小型衛星通信設備，直接把訊息送回後方指揮中心。 過去要解決無網路環境下的即時監控，傳統做法是在現場搭建臨時通信設備，無人機把畫面傳給地面接收器，再由地面設備透過衛星把資料送出去。這種方式有兩道限制：一是無人機不能離地面設備太遠，否則連線會受影響；二是在設備載荷與功率限制下，可用的衛星鏈路頻寬有限，傳統方法很難做到即時回傳高畫質影片。 TeleAI提出的新技術路線，背後是一套融合AI、通信與網路的技術體系，稱為「智傳網（AI Flow）」。就在此次發布前一天，智傳網才剛拿下WAIC 2026的最高獎項——卓越人工智慧引領者獎（SAIL）中的賦能獎。TeleAI也宣稱，已在國內首次實現輕小型無人機直連衛星，並且完成高畫質影片的即時穩定傳輸。 這個「首次」解決的，正是輕小型無人機長期面對的兩道物理難題。首先是載荷，通信設備越重，耗電量就越多，無人機的續航與機動性都會受到影響。其次是衛星鏈路，更高的通信能力往往需要更大、更高功率的設備，但輕小型無人機載荷有限，可用頻寬通常較窄，高畫質影片難以即時回傳；若直接降低碼率，又可能導致畫面模糊、卡頓或關鍵細節遺失。 智傳網的解決思路，是換一種內容來傳。發送端先理解影片內容，把場景、人物、物體結構與運動狀態等關鍵資訊編碼成Token序列；Token穿過衛星鏈路後，接收端再利用生成式模型把影片重建出來。換句話說，過去我們討論Token，重點往往是大模型一次回答消耗了多少、能生成多少內容；到了TeleAI這裡，Token開始從聊天框裡跑出來，進入無人機、衛星，甚至還有機器人與水下設備之間。 要理解無人機直連衛星的價值，可以先看傳統應急通信的做法。洪水、地震等災害發生後，現場可能同時面臨斷路、斷電與斷網，通信保障人員通常會在災區搭建臨時接收與發射設備，再透過衛星恢復通信。這種方式能解決基本連線問題，但無人機仍需與地面設備保持通信；飛得太遠，超出地面設備的覆蓋範圍，畫面回傳就會受影響。 舉例來說，在洪水災區人員暫時無法進入的區域，可以先派無人機完成大範圍勘察。無人機拍下道路、積水、房屋與受困人員等資訊，在端側編碼成Token，透過衛星傳回指揮中心；接收端重建出影片後，指揮人員就能判斷道路是否中斷、房屋是否存在風險、救援力量應該從哪裡進入。今年，TeleAI已經與中電信應急公司合作，將超過千套基於智傳網技術的設備投入全國31個省分的一線防汛抗洪工作，從一次技術演示走向跨省應用。 不只在空中，智傳網的應用場景還在持續延伸。TeleAI也正在將智傳網的解碼模型部署到在軌衛星上，讓衛星端就能完成部分計算與重建，減少對地面算力節點的依賴。回到地面，智傳網結合5G低延遲能力，可以將具身智慧遙操作的端到端延遲壓縮至20到50毫秒，讓機器人的遠端控制半徑從局部區域擴展至跨城際，甚至全國範圍；就算機器人進入沒有基地台的荒野區域，也能透過衛星鏈路回傳現場畫面。 另外，智傳網也採用統一編碼的詞元流，讓不同類型、不同廠商的機器人可以彼此溝通。一台機器人發現道路受阻，可以把結果同步給其他機器人；另一台機器人找到可通行路線，也能將經驗傳回系統。這條路徑再往前走，就進入了水下。TeleAI在自然水域中實現了遠端無線即時高畫質影片傳輸，相關核心載荷已經搭載在自研的「空海跨域潛航器」上，可用於海底光纜巡檢、水下勘探、海洋牧場與應急搜救等場景。 從輕小型無人機直連衛星，到機器人跨城遙操作，再到渾濁水體中的影片傳輸，TeleAI正在把同一套通信邏輯延伸到天空、衛星、地面與水下。這些設備的形態各不相同，但它們面對著一個共同問題：如何在頻寬有限、網路不穩定的環境中，把真正有價值的信息傳出去？答案就藏在智傳網對傳輸對象的改變上。 傳統影片通信主要處理比特流，而智傳網的思路是讓通信從「比特流」走向「詞元流」。發送端的神經編碼器先對原始影片進行理解，提取場景語義、物體結構與運動狀態等資訊，再編碼成Token序列；接收端收到Token後，生成式模型結合預訓練階段獲得的世界知識，重建出連貫的影片。TeleAI用一句話概括這種「計算換頻寬」的效果：用發信息的頻寬通電話，用通電話的頻寬傳影片。 具體來說，在音頻傳輸中，智傳網可以在0.266Kbps的極低碼率下完成語音通話與音樂，速率相比傳統編解碼方案降低約500倍；到了影片傳輸，數據量的差異更明顯，例如在足球影片中，智傳網能以100Kbps碼率傳輸並重建1080P@30fps的影片，傳統方案則需要3600Kbps。隨之而來的問題是：接收端生成的畫面還可信嗎？智傳網關注的指標覆蓋通信速率、重建品質與理解能力，重建後的畫面既要清晰連貫，也要保留識別、推理與任務執行需要的關鍵資訊，TeleAI將此目標概括為「全息世界的可信重建」。 回到城市與日常生活，智傳網也在面對另一種規模挑戰。中國電信的視聯網已經形成覆蓋1億路攝影機的影片資源基座，這些攝影機需要7×24小時持續運作，隨著4K、8K設備增加，產生的影片量與儲存壓力也持續增長。智傳網透過將影片編碼為更緊湊的Token，並在需要時利用生成式模型完成重建，儲存空間僅為傳統方案的四十分之一；原本僅能留存一週的影像資料，如今也可以完整儲存接近一整年。 過去幾年，行業討論AI，關注點大量集中在模型參數、訓練算力、晶片效能與應用入口。但當AI從聊天框進入無人機、機器人、汽車、攝影機與水下設備，它就成為一個分散在物理世界中的系統。不同終端需要交換感知結果、傳遞任務指令、共享模型能力，還要能在網路條件不斷變化的環境中保持協同。智傳網想建設的，正是AI時代的新一代通信網：它不只連接設備，還要承載Token、模型能力與任務指令，讓智慧在不同終端之間流動起來。當越來越多設備擁有智慧，如何讓這些智慧跨越終端、網路與空間，真正連接與協作，將是下一代網路要回答的核心命題。
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