过去几年，“AI + 航天”常常被当成一个容易被高估的组合：算法看起来很炫，但航天系统极端保守、验证周期漫长，似乎很难真正改变什么。但如果把视角从“单个算法能做什么”，转向“航天系统正在变成什么样”，结论会完全不同。随着发射频率提升、卫星规模扩大、在轨系统复杂度迅速上升，传统依赖人工规则、地面决策和离线分析的方式，正在触及物理和组织层面的极限。在这种背景下，AI 并不是被“引入”航天，而是被“逼进”航天系统，逐步成为控制逻辑、运行方式和系统架构的一部分。本文试图从发射段、空间段和地面段三个层面，拆解 AI 如何真正加速商业航天的发展，以及它正在改变的，究竟是效率，还是航天系统的底层逻辑。

1、AI 在航天中的角色，正在从辅助分析工具，转变为实时决策和控制逻辑的一部分。

2、发射段之所以最早跑通 AI 闭环，不是因为最先进，而是因为最容易验证和快速反馈。

3、在空间段，AI 的核心价值不是提升单星性能，而是降低对地面控制的依赖。

4、星座化系统不是 AI 的结果，而是只有在 AI 存在时才成立的工程形态。

5、真正限制太空 AI 的不是算法能力，而是算力、功耗、散热和可靠性等系统资源约束。

6、商业航天正在从“人监督的自动化系统”，走向“高度自治、可演化的系统”。

01 发射段：AI 最早跑通闭环的商业航天环节

在整个航天体系中，发射段并不是技术最前沿的环节，却是 AI 最早形成工程闭环、商业价值最清晰的落地点。这并不是因为发射更“先进”，而是因为它在物理约束、任务结构和验证方式上，天然适合算法介入。在下图中，AI 被系统性地嵌入到了发射系统的多个关键节点：从设计与制造，到发射准备、飞行控制，再到回收与维护。这张图真正想表达的，并不是“AI 能做很多事”，而是：发射系统已经从一次性工程，演变成可被算法持续优化的工业系统。

图1 发射段 AI 应用全景图（Launch Segment）