當AI進入物理世界，「鯤世」要在250km超低軌重造衛星

當人工智慧從雲端走向實體，衛星產業也迎來一場深刻的變革。近期，一家名為「鯤世」的中國太空新創公司宣布，將目標鎖定在距離地面僅250公里的超低地球軌道，計畫在這片過去被認為難以長期運作的區域，重新定義衛星的設計與製造邏輯。不同於傳統衛星部署在400公里以上的軌道，超低軌道雖然能帶來更低的延遲與更高的解析度，卻也面臨大氣阻力劇烈、原子氧腐蝕、以及頻繁軌道維持等技術挑戰。鯤世的核心思路，正是將AI深度融入衛星的「感知—決策—執行」循環，讓衛星具備即時適應環境的智能，從而被動抵抗惡劣條件，主動調整飛行姿態與任務排程。鯤世團隊指出，現有衛星在超低軌道運行的最大瓶頸在於壽命短、推進劑消耗快。

傳統作法多依賴地面指令進行軌道修正，但250公里高度的環境變化極快，大氣密度、太陽活動與碎片風險都會在短時間內劇烈波動。鯤世設計的衛星搭載自主導航與決策系統，能夠利用機載感測器即時量測氣動參數，並透過邊緣AI模型預測短時間內的阻力變化，進而動態調整太陽能板角度或啟動電推進系統進行微調。這種「自我感知、自我修復」的架構，讓衛星不再完全仰賴地面站，大幅降低營運成本，同時延長在軌工作週期。從商業角度來看，250公里超低軌道的價值在於訊號延遲極低與光學解析度大幅提升。對於遙測、即時通訊、軍事偵察等應用而言，這段距離的縮短意味著影像品質從公尺級進階至公分級，通訊延遲也可壓低至毫秒等級。

鯤世的目標是打造一個由數十顆超低軌衛星構成的星座，專注於高頻次、高解析度的地球觀測服務，並將AI直接部署在衛星上進行在軌影像處理，減少下行資料量，讓用戶能更快取得分析結果。這與目前主流遙測衛星需要先傳回地面再處理的模式形成鮮明對比。在技術架構上，鯤世採用了「軟體定義衛星」的概念，將傳統衛星中由硬體固定的功能，如通訊協定、訊號處理、姿態控制等，全部轉移至可重構的軟體層。這使得衛星在發射後仍能透過OTA更新演算法，甚至調整任務目標。配合機載AI晶片，衛星可以針對特定區域的雲層覆蓋情況，自主決定何時拍照、使用何種濾波模式，或是跳過無效的觀測時段，將能源集中用於高價值任務。

這樣的設計不僅提升了資源利用率，也讓衛星具備應對突發事件（如自然災害）的快速反應能力。鯤世的創辦團隊背景兼具航太工程與人工智慧兩大領域，核心成員曾參與中國國家級衛星計畫與大型AI專案。他們認為，過去衛星產業的進步多集中在推進系統或材料科學，而在運算能力與自主決策層面的投入相對不足。如今隨著邊緣AI晶片功耗下降、算力提升，太空環境下運行複雜神經網路已成為可能。鯤世正在與多家晶片廠商合作，針對抗輻射、低功耗需求進行客製化設計，並在衛星量產前完成多輪地面模擬測試，確保演算法在真空與極端溫差下的穩定性。從融資進展來看，鯤世已獲得數家專注於太空與硬科技創投的資金支持，但具體金額與投資方尚未完全公開。

業內分析認為，超低軌衛星市場目前仍處於早期探索階段，國際上僅有少數機構如SpaceX的Starshield計畫、以及日本新創公司有類似嘗試。鯤世的策略是先行驗證單星技術，再逐步擴展至星座。他們計畫在未來兩年內發射至少三顆技術驗證衛星，分別測試AI決策、氣動減阻塗層以及新型電推進系統的長期表現。值得注意的是，超低軌道還涉及國際法規與太空碎片的議題。由於軌道高度極低，衛星若失去動力，會在數週至數月內自然墜入大氣層燒毀，反而有助於緩解太空碎片問題。但頻繁的軌道維持需要消耗推進劑，若系統失靈則可能造成不可控的再入風險。

鯤世對此表示，已設計多重冗餘的安全機制，包括被動氣動穩定面與即時碎片規避演算法，並將配合中國相關監管機構進行軌道使用申請與碰撞風險評估。在市場定位上，鯤世並不打算直接與大型遙測衛星營運商競爭，而是專注於「即時、高頻、高解析」的利基應用。例如農業監測可每日巡查特定農田的植被指數變化；城市規劃可獲取即時交通流量與建築變遷；防災單位則能在颱風或地震後數小時內取得高精度影像。這些場景對延遲與更新頻率的要求遠高於傳統衛星，恰好是250公里超低軌道的優勢所在。鯤世也計畫開放平台給第三方開發者，讓不同領域的AI模型可以上傳至衛星執行，形成一個「太空應用生態系」。

從產業趨勢來看，AI進入物理世界已不僅是概念，而是正在改變製造、物流、能源等行業的運作方式。鯤世選擇將AI帶入太空，象徵著「智能衛星」從實驗室走向商業運營的關鍵一步。如果技術驗證順利，未來超低軌道可能不再是禁區，而是新型太空基礎設施的熱點。鯤世團隊表示，他們的終極目標是讓衛星像手機一樣「智能、可更新、低成本」，讓更多人能透過衛星數據解決現實問題。目前，鯤世已完成多輪地面整合測試，正與火箭發射服務商洽談搭載方案。由於超低軌道對發射精度要求更高，衛星入軌後需立即啟動自主校準流程。鯤世正在開發一套「發射即服務」的軟體系統，確保衛星在與地面站建立連結前就能獨立運作。

這套系統也將作為未來星座管理的核心，實現數十顆衛星之間的協同感知與任務分配。可以預見，當AI真正成為衛星的大腦，太空將不再是遙遠的疆域，而是隨時可用的運算資源。