人工智能对算力的渴求正在重塑数据基础设施的地理分布。当地面数据中心因电力、土地、散热约束而日益向西部清洁能源基地集聚时，另一条被称为 "空中算力" 的路线正在悄然成形 —— 把计算节点搬上天，让遥感影像、低空感知数据在采集端就地完成 AI 推理，只把结果传回地面。这一转变背后，是三个交汇的趋势：卫星与低空感知数据的爆炸式增长、大模型轻量化后具备星上部署条件、以及太空太阳能与深空冷源带来的能源想象。2025 年以来，中国已率先实现太空计算星座在轨组网，北京更提出吉瓦级太空数据中心方案，空中算力正从概念验证走向工程落地的早期阶段。

一、概念内涵：空中算力的三层架构

"空中算力" 并非单一市场，而是按部署高度形成的分层体系，其成熟度、载荷约束与商业模式差异显著。

天基层（太空算力），指在 500–800 公里近地轨道（LEO）部署计算卫星星座，实现 "天数天算"—— 遥感影像、气象数据、空间目标观测等在星上完成解译、目标识别与数据清洗，而非全量回传地面。其核心诉求是降低星地带宽占用、缩短响应时延，并利用太空太阳能与真空环境。

平流层（HAPS，高空平台），指在约 20 公里高度的飞艇或长航时无人机上部署计算与通信载荷，介于卫星与地面基站之间，可提供数小时到数月级的广域覆盖与就地处理。软银已完成全球首次 HAPS 边缘计算验证，预计 2027 年前后商用。

低空层，指在无人机、系留气球、城市空中交通平台上挂载轻量化 AI 加速模块，面向电力巡检、应急救灾、低空安防等场景提供实时推理。这一层目前单点成熟、集群未起，随低空经济政策落地而逐步扩容。

三层之上，是地面云与边缘节点构成的 "地基"：空中节点完成就地推理与初筛，地面大模型承担训练与复杂任务，形成 "天 — 空 — 地" 协同的算力网络。

二、发展现状：天基率先破局，低空跟随验证

国内天基算力已进入全球第一梯队。 2025 年 5 月 14 日，之江实验室 "三体计算星座" 首发 12 颗计算卫星入轨，在轨算力约 5 POPS（每秒 5 千万亿次运算），单星算力最高 744 TOPS，已实现 6 星建链、3 星分布式业务，部署 20 个 AI 模型，最大支持 1400 亿参数模型在轨推理，包括全球在轨参数最大的 80 亿参数天基遥感模型与 80 亿参数天基天文时域模型。国星宇航牵头的 "星算计划" 远期规划 2800 颗计算卫星，目标十万 P 级推理算力；其 01 组于 2025 年 5 月发射，02 组 8 颗于 2026 年 10 月入轨，在轨总算力约 50P。与此同时，上海 "星枢计划"、四川 "熊猫太空算力星座"、中科天算 "天算计划"（远期万卡级天基算力）相继启动。

更具标志性的是 "太空数据中心" 设想。北京提出在 700–800 公里晨昏轨道建设单座功率约 1 GW、可容纳百万卡级服务器集群的集中式天基数据中心，由空间算力、中继传输、地面管控三分系统构成。这已超出 "边缘推理" 范畴，指向与地面大型数据中心同量级的太空算力基地。国际上，SpaceX 发布 AI1 验证星，太阳翼展开跨度约 70 米，支撑百千瓦级 AI 计算载荷中国日报网；学界亦提出系留链式光伏计算节点架构，可实现 2–20 MW 不间断算力arXiv。

低空算力仍处行业试点。 全球无人机边缘计算市场 2025 年约 38 亿美元，预计 2033 年达 196 亿美元，年复合增长率约 22.8%。应用以电力 / 油气巡检的机载缺陷识别、应急救灾现场 AI 分析为主；山西等地开始探索 "低空大模型"，采用 "大模型规划 + 小模型执行" 的分层架构降低边缘算力门槛。政策层面，低空经济被明确要求 "通感算智一体"，在 5G 与边缘设备部署推理算力。

三、核心驱动力

其一，数据回传的经济性倒逼就地处理。 遥感与低空感知产生的原始数据量巨大，若全量回传地面，星地链路与地面存储均难以为继。在星上 / 空中完成清洗与目标提取，仅回传结构化结果，是带宽约束下的必然选择。

其二，AI 模型轻量化使星上推理成为可能。 模型剪枝、量化与专用加速芯片的成熟，让数十亿至千亿参数模型具备在有限功耗与载荷下运行的条件，这是 "天数天算" 从设想走向组网的技术前提。

其三，能源逻辑的独特性。 太空拥有近乎恒定的太阳能输入，同等规模光伏阵列在太空的年发电量可达地面 5 倍以上；真空环境下，芯片热量可通过辐射板以红外形式直接向深空排放，理论上可实现趋近于零功耗的散热电子工程专辑人民日报。这恰好击中地面数据中心最大的两个瓶颈 —— 电力供应与散热能耗。

其四，低空经济与 6G 的政策牵引。 低空经济被列为新增长引擎，6G 研发明确将 "空天地海一体化" 与 "通感算智一体" 作为方向，空中算力是其必然的内生组成。

四、发展趋势

趋势一：从 "天数地算" 到 "天地协同"。 未来不是太空替代地面，而是分层协同 —— 空中节点承担实时、广域、低时延推理，地面承担大模型训练与复杂分析，算力在天 — 空 — 地之间按时延、带宽与能耗最优调度。

趋势二：从单星到星座组网，"联" 成为关键。 单星算力有限，真正的算力池来自多星分布式协同。当前瓶颈已从 "单星能否跑模型" 转向 "星间链路能否高效组网"，星间激光通信与分布式任务调度是下一阶段技术制高点。

趋势三：大模型上星常态化。 从专用遥感模型向通用大模型在轨推理演进，通义千问等已完成星上推理试验，未来 "太空智能体" 将可直接调用地面设备完成闭环操作。

趋势四：从边缘推理走向吉瓦级太空数据中心。 北京 1 GW 级方案若落地，意味着太空算力不再只是 "补充"，而是与地面算力网络并列的新型基础设施。其电力规模、散热设计、在轨运维都将是前所未有的工程挑战。

趋势五：算电协同成为核心命题。 地面数据中心已是新的电力负荷中心 ——2025 年全球数据中心用电量约 4850 亿千瓦时，中国约 1960 亿千瓦时，同比增速均在 17%–18%人民日报。绿电直连、源网荷储一体化正在成为标配人民日报。太空算力则把这一逻辑推向极致：能源取自太空太阳能，散热利用深空冷源，形成 "零碳算力" 的理想叙事。

趋势六：商业化路径分化。 天基先走政府与行业示范（遥感解译、灾害预警、应急通信），低空先走 B 端付费场景（巡检、安防），HAPS 瞄准广域通信与海洋 / 偏远区域覆盖。

五、挑战与瓶颈

硬件层面，抗辐照芯片、在轨散热（辐射板面积、泵送冷却管路）、轻量化加速卡仍制约单星算力密度。

链路层面，星间激光通信速率、星地动态拓扑、在轨存储与调度尚未成熟。

经济层面，发射成本、在轨运维与单星全生命周期成本尚未打平。

规则层面，ITU 轨道与频率资源博弈加剧，2026 年初中国已向国际电信联盟提交新增星座申请。低空层则受空管、续航、载荷功耗约束，蜂群协同仍处研究阶段。

六、对能源电力行业的启示

对能源电力企业而言，空中算力的价值不在 "上天本身"，而在于它重新定义了算力与电力的协同关系。

第一，算力网络正在 "立体化"。未来的算力调度不再局限于地面 "东数西算" 枢纽，而是天 — 空 — 地四级协同。能源企业若只布局地面数据中心，可能错失空中节点作为弹性负荷与分布式电源的结合点。

第二，"零碳算力" 叙事打开新空间。太空太阳能 + 深空冷源，与地面绿电直连、源网荷储一体化，本质上是同一件事 —— 用清洁能源支撑 AI 负荷。对以清洁能源为核心竞争力的能源集团而言，绿色算力基地与 "算电协同" 项目是天然的业务延伸。

第三，低空经济催生分布式边缘负荷。随着无人机巡检、低空物流、城市空中交通规模化，机场、垂直起降场、低空智算中心将成为新型小型负荷节点，配套充电、储能与边缘算力供电，是配网侧的新场景。

第四，需保持战略清醒。吉瓦级太空数据中心仍处方案与论证阶段，短期（3–5 年）难以商业化；真正可落地的是天基行业示范与低空 B 端场景。能源企业宜以 "跟踪 + 局部参与" 为主，重点关注地面绿色算力基地、低空充电与边缘算力供电等近期可兑现方向，同时将太空算力纳入长期技术储备视野。

结语

空中算力的兴起，是 AI 算力需求、航天工程能力与能源约束三重因素交汇的产物。中国在天基计算星座上已取得先发优势，低空与平流层则紧随其后。未来五到十年，这一领域的关键不在于 "能否把芯片送上天"，而在于能否实现星座高效互联、模型在轨稳定运行、以及能源与算力的深度协同。对能源电力行业而言，这既是算力负荷地理分布重塑的远期变量，也是绿色算力与算电协同近期可落地的现实赛道。

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