公司十五周年庆暨生态大会概况 - 流金科技于2026年2月12日在成都举办十五周年庆暨生态合作伙伴大会 主题为“码力全开 智启未来” [1] - 大会汇聚行业专家 学术领袖与生态伙伴 围绕AI应用 太空计算 半导体等前沿科技展开深度探讨 [1] 大会前沿技术主题分享 - 张学记院士分享《从智能传感到Brain+脑联网系统》 其团队研发的Brain+操作系统以“全维度生物电波感知+智慧生命化交互+万物全域适配”为核心 旨在实现“脑联万物” [1] - 于洪宇教授剖析《Si基GaN器件及系统研究与产业前景》 为半导体产业技术升级提供参考 [2] - 王兴军教授分享《多模态数字水印及应用》 提出数字内容可信确权与安全传播的创新解决方案 [2] - 吕明杰博士发表《地算不如天算 太空计算与未来产业竞争新范式》主题演讲 前瞻解读太空计算技术潜力与产业应用 [2] 公司核心平台与战略合作 - 董事长王俭深度解读公司“金流智媒云平台” 该平台以“一平台三中心”为内容生态引擎 旨在破解传统媒体观众分流 收视时长萎缩及内容创作者多平台分发流程复杂等痛点 [4] - 平台依托AI技术赋能内容创作与全域分发 深度融合腾讯音视频基础技术底座 具备内容全球语言本地化 云端频道自动化包装等核心能力 [4] - 公司与12家到场的生态伙伴签署战略合作协议 共同构建开放 共赢的行业发展生态 [4] 公司发布的三款AI智能产品 - 发布“金流智播Agent” 该产品将智能体嵌入直播一体机 以国产大模型为底座 具备拟人化交互 自动直播 自动生成话术 智能风控等核心能力 打造AI带货官 [5] - 产品可应用于乡村振兴数字化增收 本地生活团购引流 MCN团队孵化 AI直播带货 数字电商等多个场景 [5] - 发布“视界慧景众创平台” 提供从媒资数字化 AIGC生成 AI工具集 音视频云编 超分修复到短剧制作中心的一站式全链条内容服务 [5] - 该平台服务于电视台 媒体机构 自媒体的内容生产 也可作为院校AIGC应用技术教学实践平台 [5] - 发布“火天智能陪伴机” 聚焦家庭智能场景 支持16路高清视频智能分析 搭载数智人语音 家庭网盘存储等多元服务 适用于老人陪伴 全屋智联 人机智能交互 [6] 公司未来战略方向 - 2026年是公司深耕行业第十五年 也是正式开启AI应用的关键之年 公司将持续深化AI技术在主营领域的研发与应用 [6] - 公司将依托自身技术积累与生态合作优势 不断丰富产品矩阵 完善服务体系 与生态伙伴共探AI技术应用新路径 共筑产业发展新生态 [6]

项目进展与核心能力 - “三体计算星座”首发12颗计算卫星已于2025年5月14日成功发射入轨[2] - 经过近九个月的在轨测试，项目已形成组网、计算、模型部署以及科学载荷在轨验证等四大核心能力[2] - 项目近期实现了六颗卫星在轨建链，标志着卫星互联迈出重要一步[3] 技术突破与部署成果 - 项目已实现星间组网突破，并完成了10个人工智能模型与应用的部署与验证[2] - 已部署的模型中，80亿参数天基遥感模型和80亿参数天基天文时域模型是全球在轨运行的参数规模最大的模型之一[2] - 有6个模型与算法实现了在轨更新部署[2] - 项目具备将用户自定义的模型或应用经地面数字孪生系统验证后，通过天基分布式操作系统灵活部署至星座任意卫星节点的能力[3] 应用场景与效能 - 项目探索了深空探测、智慧城市建设、自然资源普查等场景的太空计算创新应用[2] - 以天文学研究为例，通过部署天基天文时域模型，实现对伽马射线暴的在轨快速判定和分类，在极大减少下传数据和数据处理时间的同时，保持了高达99%的事件识别准确率[3] - 人工智能模型在太空的应用正在推动太空科研范式的变革[3] 项目定位与规模 - “三体计算星座”是由之江实验室协同全球合作伙伴共同打造的千星规模太空计算基础设施[2] - 项目通过“计算上天、星间互联、模型上天”推动太空科研范式变革[2]

文章核心观点 - 之江实验室主导的三体计算星座成功完成在轨测试，验证了其作为千星规模太空计算基础设施的四大核心能力，并通过部署多个大型AI模型，在遥感监测、天文观测等领域实现了“航天+人工智能”的创新应用，标志着全球算力规模最大的太空计算星座投入运行 [1][2][5] 星座概况与核心能力 - 三体计算星座是由之江实验室协同全球合作伙伴打造的千星规模太空计算基础设施，旨在通过“计算上天、星间互联、模型上天”推动太空科研范式变革 [1] - 星座首发12颗计算卫星于2025年5月14日成功入轨，经过9个月在轨测试，已形成组网、计算、模型部署、科学载荷在轨验证等四大核心能力 [1] - 星座首发任务实现了所有在轨计算节点的协同运行，整体在轨算力达5 POPS（每秒5千万亿次运算），最大可支持1400亿参数模型在轨部署与推理，是目前全球算力规模最大的太空计算星座 [5] 在轨人工智能模型部署与应用 - 团队已实现10个人工智能模型和应用的在轨部署，其中80亿参数天基遥感模型和80亿参数天基天文时域模型是全球在轨运行的参数规模最大模型 [2] - 已部署模型包括1.5亿参数“伏羲”气象模型、6亿参数千问大语言模型、地表要素提取模型等，其中6个模型与算法通过地面上注实现了在轨更新部署 [2] - 2024年11月10日，团队利用天基遥感模型对我国西北某地189平方公里城区开展基础设施普查试验，在大雪覆盖条件下自动识别了桥梁、田径场等设施 [2][3] - 2025年2月初，通过地表要素提取模型在水面结冰情况下成功提取关键水体，验证了从卫星载荷工作到任务结果下传的全链路能力 [1] 技术突破与性能提升 - 单颗计算卫星搭载了之江实验室研发的星载计算单元，单星最高算力可达744 TOPS（每秒744万亿次运算） [3] - 部署的天基天文时域模型将伽马射线暴观测的下传数据量从每天几百兆字节减少至几十千字节（仅为传统方式的万分之一），处理时间从数小时缩短至数秒，并保持了高达99%的事件识别准确率 [3] - 星座首发任务实现了所有载荷、地面站的IP化，打破了卫星网络与地面互联网的壁垒 [3] - 团队近期实现了6颗卫星的在轨建链，标志着卫星组网互联迈出重要一步 [3] - 通过天基分布式操作系统，首发任务整合了星间、星地计算资源，实现了对星座任务及算力、存储、网络等资源的统一管理与调度应用 [4] 应用场景探索 - 三体计算星座探索了深空探测、智慧城市建设、自然资源普查等场景的太空计算创新应用 [1] - 在天文学研究方面，星座2颗卫星搭载的宇宙X射线偏振探测器，通过部署天基天文时域模型，实现了对伽马射线暴的在轨快速判定和分类 [3]

项目进展与核心能力 - “三体计算星座”首发12颗计算卫星已于2025年5月14日成功发射入轨，经过近九个月的在轨测试，已形成组网、计算、模型部署以及科学载荷在轨验证等四大核心能力 [3] - 项目已实现星间组网突破，近期实现了六颗卫星在轨建链，标志着卫星互联迈出重要一步 [4] - 项目已实现将模型或应用从地面灵活部署至星座任意卫星节点的能力，用户自定义模型经地面数字孪生系统验证后，可通过天基分布式操作系统进行在轨部署与更新 [4] 技术突破与模型部署 - 项目团队已实现10个人工智能模型和应用的在轨部署与验证 [1][3] - 其中，80亿参数天基遥感模型和80亿参数天基天文时域模型，是全球在轨运行的参数规模最大的模型之一 [3] - 有6个模型与算法实现了在轨更新部署 [3] 应用场景与执行效果 - 项目探索了深空探测、智慧城市建设、自然资源普查等场景的太空计算创新应用 [1] - 已部署的模型已成功执行多次在轨任务，例如通过天基天文时域模型，实现对伽马射线暴的在轨快速判定和分类 [3] - 该应用在极大减少下传数据和数据处理时间的同时，保持了高达99%的事件识别准确率 [3] 项目定位与目标 - “三体计算星座”是由之江实验室协同全球合作伙伴共同打造的千星规模太空计算基础设施 [3] - 项目通过“计算上天、星间互联、模型上天”，旨在推动太空科研范式变革 [3] - 将人工智能模型送上太空，被认为是推动人工智能在太空应用与发展的关键 [3]

项目概述与核心能力 - 三体计算星座是由之江实验室协同全球合作伙伴打造的千星规模太空计算基础设施，旨在通过“计算上天、星间互联、模型上天”推动太空科研范式变革，助力“航天+人工智能”创新发展 [3] - 星座首发12颗计算卫星已于2025年5月14日成功发射入轨，经过九个月在轨测试，已形成组网、计算、模型部署以及科学载荷在轨验证等四大核心能力 [3] - 项目近期实现了星间组网突破，通过在轨协同完成了10个人工智能模型与应用的部署与验证，并探索了深空探测、智慧城市建设、自然资源普查等场景的太空计算创新应用 [1] 在轨人工智能模型部署 - 团队已实现10个人工智能模型和应用的在天基平台的在轨部署 [3] - 其中，80亿参数天基遥感模型和80亿参数天基天文时域模型是全球在轨运行的参数规模最大的模型 [3] - 另有6个模型与算法通过地面上注实现了在轨更新部署，包括1.5亿参数“伏羲”气象模型、6亿参数千问大语言模型、地表要素提取模型等 [3] - 已部署模型成功执行多次在轨任务，例如在2024年11月10日，利用天基遥感模型对我国西北某地189平方公里城区开展基础设施普查试验，在大雪覆盖条件下自动识别了桥梁、田径场等设施 [3] 技术突破与性能表现 - 星座单星最高算力可达744T OPS，即每秒744万亿次运算 [5] - 目前，星座首发任务所有在轨计算节点已实现协同运行，整体在轨算力达5P OPS，最大可支持1400亿参数模型在轨部署与推理，是目前全球算力规模最大的太空计算星座 [7] - 通过部署天基天文时域模型，将伽马射线暴观测的下传数据量从每天几百MB减少至几十KB，仅为传统方式的万分之一，处理时间从数小时缩短至数秒，且保持了高达99%的事件识别准确率 [5] - 2月初的试验验证了“卫星载荷工作—在轨数据处理—星间协同传输—在轨模型计算—任务结果下传”的全链路能力，例如在水面结冰情况下成功提取关键水体 [1] 网络与系统架构 - 三体计算星座首发任务实现了所有载荷、地面站的IP化，打破了卫星网络与地面互联网的壁垒 [5] - 团队近期实现了六颗卫星的在轨建链，标志着卫星组网互联迈出了重要一步 [5] - 通过天基分布式操作系统，将星间、星地计算资源进行整合，实现了对星座任务以及算力、存储、网络等资源的统一管理与调度应用 [6]

核心观点 - 三体计算星座成功完成在轨测试，验证了其作为千星规模太空计算基础设施的四大核心能力，并在多个应用场景中实现了人工智能模型在轨部署与高效运行，标志着“航天+人工智能”创新发展的重大突破 [1][2][3] 技术能力与突破 - 星座首发12颗计算卫星于2025年5月14日成功入轨，经过9个月在轨测试，已形成组网、计算、模型部署、科学载荷在轨验证四大核心能力 [1] - 星座实现了“卫星载荷工作—在轨数据处理—星间协同传输—在轨模型计算—任务结果下传”的全链路能力验证 [1] - 首发任务实现了所有载荷、地面站的IP化，打破了卫星网络与地面互联网的壁垒，并近期实现了6颗卫星的在轨建链 [3] - 通过天基分布式操作系统，整合了星间、星地计算资源，实现了对星座任务及算力、存储、网络等资源的统一管理与调度 [3] 在轨算力与硬件 - 单颗计算卫星搭载的星载计算单元最高算力可达744 TOPS（每秒744万亿次运算） [3] - 星座首发任务整体在轨算力达5 POPS（每秒5千万亿次运算），最大可支持1400亿参数模型在轨部署与推理，是目前全球算力规模最大的太空计算星座 [3] 人工智能模型部署与应用 - 团队已实现10个人工智能模型和应用的**在轨部署**，其中包括80亿参数天基遥感模型和80亿参数天基天文时域模型，为全球在轨运行的参数规模最大模型 [2] - 1.5亿参数“伏羲”气象模型、6亿参数千问大语言模型、地表要素提取模型等6个模型与算法通过地面上注实现了在轨更新部署 [2] - 已部署模型成功执行多次在轨任务，例如在2024年11月10日，利用天基遥感模型对我国西北某地189平方公里城区进行基础设施普查，在大雪覆盖条件下自动识别桥梁、田径场等设施 [2] 应用场景与效能 - 探索了深空探测、智慧城市建设、自然资源普查等场景的太空计算创新应用 [1] - 在天文学研究中，部署的天基天文时域模型用于处理宇宙X射线偏振探测器数据，实现对伽马射线暴的在轨快速判定和分类 [2] - 该天文模型将下传数据量从每天几百兆字节减少至几十千字节，仅为传统观测方式的**万分之一**，处理时间从数小时缩短至数秒，且保持了高达**99%** 的事件识别准确率 [2] - 在2025年2月初，通过地表要素提取模型在水面结冰情况下成功提取关键水体，验证了特定环境下的监测能力 [1]

公司业务澄清 - 公司明确表示目前不涉及太空计算领域相关业务 [1] 公司战略与未来展望 - 公司将持续关注太空计算领域的发展机会 [1] - 公司计划利用其在算力领域已建立的品牌和技术优势来探索相关机会 [1]

公司业务澄清 - 公司明确表示其业务暂未涉及“太空计算”或“太空算力”相关的技术研发、商业化应用或项目布局 [1] 公司算力业务聚焦 - 公司在算力领域的核心资源与能力均投入于建设高效、绿色的地面智算基础设施 [1] - 公司具体的地面智算基础设施项目包括内蒙古智算中心 [1] - 公司同时致力于建设普惠算力服务平台 [1]

公司业务澄清 - 公司明确表示其业务暂未涉及“太空计算”或“太空算力”相关的技术研发、商业化应用或项目布局 [1] 公司算力业务聚焦 - 公司在算力领域的核心资源与能力均投入于建设高效、绿色的地面智算基础设施 [1] - 公司提及具体的地面智算基础设施案例如内蒙古智算中心 [1] - 公司同时致力于建设普惠算力服务平台 [1]

太空AI基建与能源革命 - 核心观点：太空将成为部署人工智能最具经济吸引力的地方，预计在30至36个月内成为首选之地，五年后每年在太空发射和运行的人工智能算力将超过地球上的累计总量 [1][4][12] - 将数据中心建在太空的核心驱动力是解决地球上的能源供应瓶颈，全球（除中国外）电力产出基本停滞，而芯片产能正接近指数级增长，电力成为主要限制因素 [3] - 太空太阳能电池板的发电效率大约是地面的五倍，且无需电池存储，没有大气层损耗（约30%），没有昼夜和天气影响，因此成本更低、更具可扩展性 [4] - 为实现规模化，需要达到太瓦（TW）级别的计算能力，1太瓦是美国目前平均用电总量（0.5太瓦）的两倍，在地面建设如此规模的发电和冷却设施极其困难 [5] - 地面扩张面临监管、许可证获取以及公用事业行业行动缓慢等挑战，电力公司并网协议流程漫长，可能耗时一年 [6] - 自建发电厂也面临供应链瓶颈，例如燃气轮机叶片和导向叶片全球只有三家铸造公司生产，订单积压严重，交货期延迟12到18个月，订单已排到2030年 [10][11] - 公司（xAI）为给1吉瓦的电力上线经历了巨大困难，需要集中涡轮机、解决跨州许可证问题并架设高压线路，实际估算每11万台GB300及相关设备需要约300兆瓦的发电能力 [9][10] - 长期规模化必须利用太空太阳能，地球接收的太阳能仅占太阳总输出的大约五亿分之一，利用其百万分之一就将是当前人类文明发电量的约10万倍 [15] - 从地球发射，每年可实现约1太瓦的发电量规模，超过此规模则需要从月球发射，利用月球上的质量加速器，每年或可达到1拍瓦（PW）级别 [16] - 月球本身可成为制造基地，月壤中硅含量约20%，还有铝，可在月球上制造太阳能电池和散热器，而芯片因重量轻可从地球发射，未来也可能在月球制造 [2][22][23] 芯片与算力供应链瓶颈 - 一旦进入太空，限制因素将从能源转变为芯片，目前全球计算能力可能只有20-25吉瓦，到2030年获得太瓦级逻辑运算能力需要超大规模的芯片制造厂 [17][19] - 公司计划建立类似“TeraFab”的芯片制造项目，但无法依赖现有晶圆厂，因其产能不足，芯片产量太低 [17] - 芯片制造设备（如阿斯麦、东京电子、科磊）需采购后进行改造以提高产量，制造逻辑芯片的途径比获得足够内存支持更清晰，DDR内存价格已暴涨 [18] - 公司（特斯拉）正全力推进AI 5芯片设计，希望明年第二季度实现量产，AI 6芯片有望在不到一年内跟上，但受限于台积电和三星的产能，从建厂到高良率量产需要五年时间 [19] - 预计到今年年底，芯片的生产速度可能会超过调试速度，届时可能出现芯片堆积但无法为大型集群启动的问题 [19][21] SpaceX的规模化计划与资本 - SpaceX计划支持每年1万次甚至2万到3万次星舰发射，以将100吉瓦的发电量送入太空，这可能需要20到30艘星舰，取决于约30小时的周转速度 [13] - 公司预测，SpaceX发射的人工智能算力最终将超过地球上其他所有事物的算力总和，大部分AI任务将是推理 [13] - 公开市场的可用资本比私募市场多得多，可能是100倍，至少远超10倍，上市是解决资金限制因素、加速发展的潜在途径 [14][15] - 公司需要超过数百亿美元的资金，这超出了私募市场的容纳能力 [14] 人工智能与机器人发展前景 - 预计或许五六年内，人工智能的智能总和将超过人类智能总和，持续下去，人类智能最终将不足所有智能的1% [2][25] - 完全由人工智能和机器人构成的公司，其业绩将远超任何有人类参与的公司，就像电子表格取代整栋楼的人类计算员一样 [2][31] - 在拥有实体Optimus机器人之前，数字人模拟是极限，预计今年年底数字人模拟问题将得到解决 [29] - 人形机器人的进步取决于数字智能、AI芯片能力和机电灵巧性三者呈指数级增长并递归相乘，机器人制造机器人将导致超新星爆发式的增长 [29] - 特斯拉为人形机器人开发了基于视觉的AI系统，与汽车使用的AI芯片和基本原理相同，Optimus 3版本有望达到年产量百万台规模，Optimus 4可能支持千万台年产量 [32] - 人形机器人的三大难点是：现实世界的智能、手部（具备人手所有自由度）以及规模化制造，手部是机电方面最困难的部分 [31][32] 全球竞争格局与中国优势 - 核心观点：如果美国没有突破性创新，中国将彻底占据主导地位 [2][37] - 中国在制造业上极具竞争力，是制造业强国，在大多数领域非常先进，例如矿石精炼量大约是世界其他地区总和的两倍，太阳能电池用镓精炼占全球98% [34] - 中国电力产量正在快速攀升，预计今年将超过美国的三倍，电力产量是实体经济与工业能力的良好代表 [3][37] - 中国人口约是美国的四倍，且平均职业道德更高、工作量更大，美国在人力方面无法取胜，但在机器人方面可能有机会 [34][35] - 美国出生率自1971年左右以来一直低于更替水平，国内死亡人数即将超过出生人数 [36] - 中国电动汽车产量扩大，比亚迪在产量或销量上正在接近特斯拉，预计将有大量中国车辆和大多数制成品涌入全球市场 [36][37] - 美国缺乏本土的大量矿石精炼能力，例如稀土在美国开采后运到中国精炼，再制成组件运回美国 [34] 公司管理与招聘哲学 - 在评估技术人才时，注重寻找能证明其卓越能力的要点，这些成就不必与特定领域相关，但必须令人惊叹 [38] - 招聘时应看重才能、驱动力、诚信和善良的人品，这些基本特质比领域知识更重要，大多数员工并非来自传统行业（如航空航天或汽车） [41] - 随着公司规模从百人扩大到万人，管理风格必须改变，时间被稀释，无法微观管理，但会深入关注制约公司进展的瓶颈细节 [42] - 公司（特斯拉）高层团队平均任期约10到12年，但公司快速增长导致高管职位变动速度与增长成正比 [39] - 特斯拉在成功时期曾遭到竞争对手（如苹果）无情的挖角，开出的薪资可达特斯拉的两倍，且难以防止 [40]