2026年10月14日，国星宇航“星算”计划02组星座的8颗晨昏轨道卫星，在东风商业航天创新试验区由朱雀二号改进型Y4运载火箭成功发射，顺利进入预定轨道。星凡智能（XFEON）基于物理 AI 芯片星核 S1 提供的星核K系列随星入轨，迈出在轨应用验证的重要一步。
此次任务将一款基于国产自研AI芯片打造的星载计算产品带入了真实轨道环境。围绕卫星有限的电力、空间与通信资源，星核K系列试图解决一个具体问题：如何在轨完成数据分析与筛选，让关键信息更及时地传回地面。
多轮遴选背后的星载计算门槛
对于星载计算产品而言，实验室里的性能表现只是起点。卫星平台对功耗、体积、散热和稳定性都有严格约束，设备还要适应空间辐射、高低温循环等环境因素。进入太空后，设备难以像地面服务器一样随时维护，长期运行的可靠性也因此成为产品设计的重要考量。
这些条件决定了星载计算需要在性能与资源消耗之间找到平衡。AI模型要能够在有限的存储和计算资源下运行，计算产品也要与卫星平台及具体任务相适配。芯片性能、软件能力与工程设计，共同影响产品能否真正进入星上任务。
据星凡智能介绍，国星宇航围绕计算性能、功耗、体积和空间环境适应性等指标，对星核K系列开展了多轮严格遴选与测试，最终将其纳入本次发射任务。由此，星核K系列从地面验证进一步走向了实际航天任务。
从底层芯片到星上任务的适配
星核K系列的底层计算核心来自星凡智能自研物理AI芯片星核S1。据公司介绍，星核S1在硬件层面原生支持INT2至INT8多精度计算，星核K系列在此基础上，面向卫星在轨智能需求进行产品设计与工程适配，为星上AI推理、遥感数据处理及星地协同计算提供支撑。
不同卫星对算力和功耗的要求各有侧重。面向中小卫星、低功耗载荷，以及更复杂的多载荷处理和遥感任务，星核K系列提供灵活配置。通过模型压缩、混合精度计算和软硬件协同优化，公司减少模型运行对存储和计算资源的占用，使AI任务更好地适应卫星平台的资源条件。
底层算力还需要通过软件转化为具体的任务能力。星核K系列通过软件栈衔接模型部署、推理运行与数据处理，可支撑影像分析、目标识别、数据筛选与智能压缩等任务，让计算能力进入实际的数据处理流程。
星凡智能将这一应用逻辑概括为“先理解，再下传”：卫星先在轨道上分析影像、筛选数据，提取关键信息，再根据任务需要向地面回传。这有助于减少无效数据传输、缓解星地通信压力，让地面更及时地获得任务所需结果。
对遥感数据处理而言，这意味着部分分析与筛选环节可以前移至轨道端。在有限的通信带宽下，优先传回与任务相关的信息，是星载AI计算能够服务实际业务的一种方式。
在真实轨道环境中检验产品能力
据星凡智能介绍，针对空间辐射、高低温循环和长期在轨运行，星核K系列进行了系统级可靠性设计与工程适配。此次随星入轨，为产品在真实轨道环境中检验功耗表现、任务执行稳定性和空间环境适应性提供了条件。
入轨之后，产品还将接受长期运行和具体任务的持续检验。随着后续在轨任务展开，实际运行反馈将为产品迭代和更多任务适配提供依据，也让地面测试之外的工程表现获得进一步验证。
星凡智能围绕芯片、数据、算法与算力布局物理AI产品，星核K系列是其中面向卫星在轨智能的产品。此次与国星宇航的任务合作，将其自研芯片与软件能力带入了太空应用场景；后续在轨运行表现，将成为观察这一国产星载计算方案应用能力的具体依据。
