近年来，低轨道卫星成为全球空间技术领域发展的重点。当许多小型卫星和立方体卫星被发射到低地轨道时，就形成了卫星星座。
全球低轨道卫星的发展拥有着广阔的前景，但也面临了不少技术挑战，如卫星星座管理、通信管理、空间交通管理、开拓新应用场景如太空采矿等。Starlink（美国）、OneWeb（欧洲）、星网/天仪（中国）等多家企业一直在应对这些挑战。
（EDN延申阅读：“苹果iPhone 13带火低轨道卫星通讯（LEO），国内外玩家有哪些？”、“硬件角度分析iPhone 13支持低轨道卫星通讯（LEO）的可行性”、“与SpaceX近地轨道卫星不同，能避免拥堵的超低轨道卫星组网将成为新趋势”）
为了积极应对挑战，北京邮电大学与天仪研究院启动"天算星座"计划，目的是依托云原生和人工智能的技术结合，基于卫星星座打造航空航天计算开源在轨平台，支持卫星技术的发展，构建空天一体化数字基础设施。
去年底，搭载“天算星座”计算平台的试验卫星在轨稳定运行，华为云“云边一体”方案首次在太空验证。测试数据表明，通过卫星与地面站协同推理，计算精度提升了50%以上，卫星回传数据量可减少90%，卫星将进入云原生时代。
上周，在KubeCon和CloudNativeCon欧洲峰会主论坛上推出的开源云原生AI卫星应用方案，就基于华为开源的KubeEdge云原生和昇思MindSpore全场景AI框架，具有开创性的创新意义。
基于昇思MindSpore的云原生AI卫星应用方案逻辑图
"宝酝号"卫星通过KubeEdge云原生和昇思MindSpore全场景AI框架，支持AI模型在终端、边缘、云全场景灵活部署，使"宝酝号"具备了轨道地球协调的能力，能适用于轨道地球协调图像推理、增量深度学习和联合学习等新服务场景。
昇思MindSpore是华为于2020年开源的全场景AI框架，是昇腾AI基础软硬件核心之一，支持终端、边缘、云侧的全场景灵活部署，"天算星座"也因此成为同类卫星星座中第一个具有分布式深度空间学习能力的星座。
KubeEdge和昇思MindSpore主要用于建立地面和卫星之间的多模型协作推理，以及地面增量模型训练，便于在卫星上使用小模型，在地面数据中心进行训练并使用全局模型。当模型遇到困难样本时，卫星会压缩样本发送到地面，在地面中心使用昇思MindSpore执行增量学习任务，提高模型精度，地面中心将模型局部更新并压缩后上传至卫星，卫星上通过Mindspore进行模型的解压和更新，使卫星即可使用最新的模型持续开展包括森林火情检测、大地遥感等业务。
在此次峰会中，开源云原生AI卫星应用方案是唯一入选今年CNCF欧洲峰会主题演讲的国内开源方案。昇思MindSpore不仅支持遥感等科研类基础模型的创新研究，也支持云原生AI卫星应用方案，是业界首个具备从卫星到地面人工智能计算中心全场景遥感AI能力的开源AI框架。
未来，基于云原生KubeEdge和昇思MindSpore的技术还将扩展到卫星星座的更多新场景，同时也会在深空领域进行探索，如地球-轨道、火星-轨道、金星-轨道任务等。
最前沿的电子设计资讯
