地球轨道已有 1.6 万颗卫星，到2030年，预估可达10 万颗……

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你知道有多少颗卫星绕着地球转吗？

截至今年10月，共有约1.6万颗人造地球卫星在轨，为全球各类业务提供支持，包括GPS导航、气象预报、金融业务、应急服务以及互联网通信等。

不过，同时也应看到，1.6万已是个拥挤的数字，而鉴于每隔数周就会有数十颗新卫星发射升空，保守的预测者判断，到2030年，绕地卫星数量将达到令人震撼的6万颗——更激进些的预估则认为突破10万并非难事。

卫星数量猛增带来一项重大挑战：针对日益拥挤的轨道环境，人类该如何在保障卫星持续稳定工作的同时，又做好安全管控？AI又可以从哪些方面、以怎样方式支持人类管理太空交通？

拥挤轨道的风险不难想象。一方面，大型卫星星座会加重光污染，也会干扰天文观测与夜空环境。另一方面，卫星越密集，“轨道交通”越繁忙，发生碰撞的概率越高，空间碎片也越积越多。

在最坏情况下，太空碎片会引发失控连锁反应，即所谓的“凯斯勒综合征”(Kessler syndrome)：大量碎片如云层般笼罩着地球轨道，导致轨道无法使用，人类再也无法发射卫星或开展其他太空任务。

即便尚未发展到碎片云灾难，卫星一旦老化或受损失效，也会成为安全隐患。它们可能与其他物体相撞，或不受控制地重返大气层。

这就引出一个现实难题：卫星没法简单地被带回地球维修，地球上的人类该如何维护数万颗远在数百公里高空的航天器？

卫星无法永久服役

今年3月，美国宇航局（NASA）的一颗大型卫星失控并再入大气层，这让卫星维护问题受到更多关注。

美国太空军(US Space Force)方面证实，该航天器的再入点位于东太平洋上空。NASA预计，卫星的绝大多数部件会在再入过程中烧毁，可能有一小部分幸存。

除了全球媒体报道和大众关注，行业专家也聚焦此次事件，努力追踪卫星坠落轨迹，估算碎片潜在落点——毕竟，说不定哪天就有块大型碎片落到人口稠密地区。

上述事件警示我们：卫星的工作寿命并非无限，它们也会像飞机和汽车那样老化、损坏，也会经历电池性能衰减、电子元件磨损，还要承受严酷太空环境持续造成的损耗。

但不同于飞机汽车的是，我们无法把卫星送入维修车间。

卫星一旦发射入轨，就要在极强辐射、剧烈温差以及持续机械应力下运转。在轨维修虽然具备技术可行性，但成本高昂，实际应用寥寥无几。

如何保障卫星“健康运行”？

目前，对卫星健康状况的监测在地面进行。

工程师会接收源源不断的遥测数据，从中查看电池性能、设备温度、功耗以及星载系统的各项状态。通过分析数据，可以寻找到故障预警信号。

上述模式几十年来都行之有效。但随着卫星星座数量从几十颗增长到数百甚至数千颗，旧方法越发难以为继，地面操作人员能够同时处理的信息规模有其上限。

人工智能或可解决困境。研究人员正探索如何借助AI，在卫星设备退化至遭遇毁灭性故障前识别出早期迹象。

以电池为例，卫星的电池类似智能手机和电动汽车的，其性能会随时间逐步衰减，若能及早检测出这种性能退化，地面操作人员或可调整卫星的工作模式，延长其工作寿命，规避突发故障。

实现调整的方式是向卫星发送新指令，例如降低高功耗任务的运行频次，调整数据处理与传输时机，或将非核心系统设置为待机模式。那么，具体如何检测退化问题呢？

今年4月，澳大利亚天主教大学的人工智能专家托尼·简(Tony Jan)最近提出一种利用AI维护卫星电池的方法。根据文章介绍，研究团队基于NASA公开的卫星电池数据，通过机器学习识别电池老化特征、预判设备未来性能。类似的预测性维护系统在飞机、风电场和制造工厂中已有应用。

卫星之间可以互相学习

简教授等人的技术方案还引入了联邦学习(federated learning)。

传统机器学习模式下，会有海量卫星数据被传回地球做分析，而这耗费大量时间、带宽和能源。联邦学习则另辟蹊径：单颗卫星不必持续回传每一份原始数据，而能基于自身数据，从自身经验中“学习”，并将有用的分析结论共享给其他卫星或者地面系统。

简单来说，联邦学习模式下的卫星，可以彼此助力、互相成就，更好地识别潜在故障。长期来看，这套技术方案有望支持大型卫星网络持续进行自我监测。

当然，新技术仍存在明显局限。

一方面，人工智能无法防范每一次卫星故障，也难凭一己之力消除太空垃圾或解决轨道拥挤问题。

另一方面，预测模型需要大量测试，比如基于历史卫星数据、故障场景模拟和实验室电池实验的验证工作；通过测试，才可放心将模型应用于在轨卫星。

此外，任何自主决策系统必须具备足够可靠性，以胜任那些安全上不容有失的应用场景，与此同时始终处于人类监管之下。

新时代航天事业的未来重大挑战，不只是再发射十万颗卫星，更要确保卫星足够智能，有能力监测自身状况、及早发现问题，从而支撑太空服务安全、可靠、持续地运行。

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