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據最新消息，馬斯克“千人上火星計劃”又一次未能如愿。據不完全統計，他在星艦項目上投入至少30億美元，總投入超過200億人民幣。然而，盡管投入巨大，星艦研發道路仍然充滿坎坷。早在今年4月，運力超過150噸的“史上最強運力”火箭在發射后幾分鐘內就在夜空中崩裂解體。自4月首飛以來，SpaceX對星艦進行1000多次改進。在11月18日21點，星艦33臺推進器完成檢測，進入預發射狀態。發射3分鐘后，飛船與推進器成功分離，9分鐘后按照預定程序關閉引擎。然而，就在SpaceX團隊為這一重要里程碑慶祝時，二級火箭發生故障，導致飛船失去聯系。雖然路透社將此次任務定義為“一次失敗的發射”，但SpaceX團隊和馬斯克并未因此放棄。

SpaceX官方表示將繼續通過測試提高星艦的可靠性。在這期間，33臺猛禽發動機全部成功點火并通過級間熱分離。對于馬斯克來說，本次項目發射的重點是測試系統和收集數據。他在上個月就表示，“（對于第二次發射）不要把發射臺炸了就好。”這位世界首富之所以對商業火箭如此寬容，是因為他的目標遠大：將1000人送上火星！盈利或許只是星艦項目的附帶產出。

早在16年前，馬斯克就預測人類將在2025年前抵達火星。為實現他的愿景，SpaceX團隊致力于創新技術，而本次星艦發射是商業公司嘗試飛出地球的重大舉措。為實現個人航天的目標，馬斯克團隊研發出垂直起降可回收系統，按照預定設想，星艦飛船將從得克薩斯州發射，并在升空約1.5小時后降落在夏威夷，若需再次執行任務，只需往發動機再次灌滿液態甲烷和液態氧。

在璀璨的星辰大海中，衛星互聯網正引領著人類探索宇宙、拓寬認知邊界的新征程。在這無限可能的征程中，需要對衛星互聯網專業知識進行深入探究，借助AI算力，靜待應用在未來的星辰大海中開花結果。那么，如何打造互聯衛星網平臺呢？

衛星互聯網：星辰大海，征程無限

衛星互聯網利用衛星通信技術，將地面基站搬到太空中的衛星平臺，每顆衛星都成為天上移動基站，為全球用戶提供高帶寬、靈活便捷的互聯網接入服務。即使在沒有地面通信基站的情況下，利用衛星信號也能支撐電力巡檢、應急保障等任務。

衛星互聯網作為地面通信重要補充，具有低延時、低成本、廣覆蓋和寬帶化等優勢。

一、低延時

由于低軌衛星距離地表較近，時延相對較低，相比傳統高軌衛星可以更好地滿足實時通信需求。

二、低成本

衛星互聯網組網成本較低，比地面5G基礎設施及海洋光纖光纜建設更經濟高效。隨著技術的不斷進步，未來衛星制造及發射成本還有望持續下降。

三、廣覆蓋

衛星互聯網可以覆蓋到地面網絡難以覆蓋的偏遠地區、海上和空中用戶，實現全球無縫覆蓋，滿足不同用戶對互聯網服務需求。

四、寬帶化

隨著高通量技術不斷成熟，單星容量得到提升，單位帶寬成本降低，可以滿足高信息速率業務需求，為下游應用打開新發展空間。

衛星互聯網專業知識解答

一、高軌衛星通信系統已經商用，為什么要建設低軌系統？

已商用高軌衛星通信系統服務大眾市場，但受限于其通信容量和服務質量，難以滿足對時延、帶寬要求較高的大眾應用場景。因此，需要建設低軌衛星通信系統來彌補高軌系統的不足。華為發布支持衛星通話的Mate 60 Pro手機是高軌衛星通信系統開始面向大眾市場提供商用服務的標志。相比高軌系統，低軌衛星通信系統具有更高的系統容量和更低通信時延，能夠更好地滿足手機通話等大眾應用場景需求。

低軌衛星通信系統具有短時延和大容量等優點，比高軌系統更具商業化價值。低軌衛星通信系統空間段由大量低軌道衛星組成，能提供更快的通信速度和更大的系統容量，可同時為大量用戶提供寬帶網絡接入服務。

典型高低軌衛星通信系統效率對比

二、為什么頻軌資源是衛星互聯網爭奪的焦點？

LEO軌道資源相對豐富，但高價值軌位仍是稀缺資源。為避免頻率干擾和衛星碰撞風險，衛星之間需保持安全距離，導致同一高度軌道存在容量上限。研究顯示，200年內，高度200~900km的LEO軌道空間可容納180萬顆活動衛星。另據中科院軟件所研究，當同層與跨層星間最小安全距離均為50km時，高度300~2000km軌道空間內可容納17.5萬顆衛星。盡管LEO軌道衛星容量較大，但300~600km左右軌道高度在衛星壽命、通信時延、頻率干擾等方面具有一定優勢，是衛星互聯網星座運營方重點爭奪的位置。

傳統衛星頻段日益擁擠，Ka頻段成為低軌衛星通信核心通道。衛星頻段由ITU劃分并分配給各國，1.5GHz和2GHz的L、S頻段有“黃金頻段”之稱，但因稀缺性及大量頻率資源已被占用，國內申報和海外協調難度大，目前衛星通信業務幾乎無法使用L/S頻段實現全球覆蓋。NGSO寬帶互聯網星座大都選擇Ku、Ka頻段，但Ku、Ka頻段在軌GEO衛星網絡資料數量大，同一區域多個NGSO頻譜排他性嚴重，如OneWeb聲稱擁有Ku頻段獨家頻譜擁有權，Ku/Ka頻段的頻率協調難度越來越大。

不同頻段資源的主要應用領域

三、怎么理解申報的星座規模和實際發射數量間的關系？

國際上衛星頻軌資源獲取采用“先到先得”原則，申報方需要向ITU提交申請，并在公示后一定時間內擁有該頻軌資源的獨家使用權。SpaceX于2015年提出“Starlink計劃”，并于2016年向ITU申請1.2萬顆衛星的發射計劃，隨后于2019年將星座規模擴大至4.2萬顆。此后，衛星頻軌資源的競爭日益激烈，全球主要國家均采取批量申報的方式以鎖定優勢軌位及頻率資源。包括波音、空客、亞馬遜、Google、Facebook等企業在內的眾多企業均已在ITU申報大量的衛星頻軌資源。

海外小衛星星座建設計劃

四、如何降低衛星互聯網的星座部署成本？

衛星工程大系統包括衛星系統、運載火箭系統、發射場系統、測控系統和地面應用系統，其中衛星系統和運載火箭系統是成本占比最高的兩大系統。據SpaceX數據，獵鷹9號運載火箭發射成本主要由火箭成本、發射成本、保險成本和測控成本組成，其中火箭成本占比達70%。據美國衛星工業協會數據，2022年全球衛星制造業收入約158億美元，發射服務業收入約70億美元，衛星行業市場規模約為發射服務環節的2.25倍。目前國內衛星制造成本和火箭發射成本與海外存在明顯差距，未來具有較大優化空間。

獵鷹9號火箭發射成本的構成

衛星平臺和有效載荷各占整星成本的50%。衛星平臺包括結構與熱控、姿態與軌道控制、電源與供配電、測控和數據管理等分系統，是實現衛星基本功能的主要組成。其中，衛星結構和熱控分系統成本約占整星的5%-10%；姿態與軌道控制分系統起到衛星姿態、軌位控制功能，包括星敏感器、太陽敏感器、磁力矩器、動量輪、推進器等部件，約占整星成本30%-40%；測控與數據傳輸、數據管理系統約占整星成本10%-15%左右。有效載荷是實現衛星設計功能的儀器和設備，根據衛星任務不同分為通信、導航、遙感或科學研究載荷，通常有效載荷約占整星成本的50%左右。

衛星的結構組成及價值量分布

我國衛星制造成本高于海外商業衛星，規模化生產是降低衛星制造成本的關鍵途徑。根據長江日報報道，我國每顆衛星的平均生產成本超過億元，而Starlink和亞馬遜單顆衛星的制造成本僅為50萬和100萬美元。為降低制造成本，可采用新設計理念、新技術、新工藝，并引入商用貨架產品替代宇航級元器件。此外，面對大規模衛星組網發射需求，規模化生產也是降低衛星制造成本的重要途徑。例如，OneWeb衛星工廠引入自動化生產線和協作機器人、智能工具等先進技術，單條生產線每天可以生產2顆衛星。我國已有多個機構建成智能化生產產線，有助于提高衛星批產效率、降低研制成本。

OneWeb衛星工廠生產流程示意圖

相較于美國等成熟商業發射市場，國內火箭發射成本仍有優化空間。SpaceX公司的獵鷹9號發射任務成本包括火箭成本、發射成本、測控成本和保險費用，其中火箭成本占比最大，測控成本約占總成本13%。運載火箭是發射成本中最主要的可控項。據SpaceX公司公布的數據，獵鷹9號火箭LEO軌道發射服務公開報價約3000美元/千克，低于其他同等運載能力的一次性運載火箭。國內快舟1號運載火箭的LEO軌道發射服務價格約為2萬美元/千克，仍有較大的優化空間。

國內外商業火箭發射價格及運載能力

商業火箭有助于降低衛星發射成本，可重復使用，有望在2025年后投入使用，進一步降低衛星互聯網星座部署成本。面對大規模衛星組網發射需求，國內火箭仍存在有效運力不足、發射成本較高問題。近年來，國內商業發射領域蓬勃發展，涌現出一批代表性商業火箭企業，具備商業載荷入軌發射能力，并探索低成本商業發射路徑。商業火箭的發展有助于降低衛星發射成本。同時，我國新型重復使用運載火箭可逐步承擔更大規模的組網發射任務，有望進一步降低衛星互聯網星座的部署成本。

五、國內是否具備大規模衛星組網發射的能力？

巨型星座是衛星互聯網空間段的主要形態，其中Starlink已經成為全球發射主力。Starlink已完成5033顆星鏈通信衛星發射，其發射計劃密集且衛星數量眾多，整體發射規模遠超其他星座。在2020~2022年期間，Starlink分別完成14/19/34次發射，年發射次數逐年遞增，其中2022年月均發射近3次。通過設計、制造、發射的全流程協同，Starlink衛星采用可堆疊構型，可以通過一箭多星的形式快速部署，獵鷹9號火箭單次可以發射60顆Starlink V1/1.5衛星或22顆Starlink V2 Mini衛星。

Starlink不同版本衛星發射數量占比

Starlink推動全球航天發射和低軌衛星的發展。作為全球首個超大規模低軌星座計劃，Starlink對全球航天發射市場產生了強烈推動作用。統計數據顯示，2000~2018年全球航天年均發射次數為73次，其中低軌發射平均為11.4次，每年占全球航天發射次數的10%~20%。然而，自2021年Starlink開始密集組網發射后，全球低軌發射次數占比提升至總發射次數的35%~40%，顯示Starlink對全球低軌衛星發展的強勁推動作用。

Starlink推動全球軌道發射數量和低軌發射占比提升

我國已掌握高效部署關鍵技術，如一箭多星和可堆疊衛星，以提高星座部署效率和降低單星發射成本。例如，6月15日，我國使用長征二號丁火箭成功發射吉林一號高分06A星等41顆衛星，創下我國一箭多星新紀錄。此外，7月23日，長征二號丁運載火箭成功將銀河航天靈犀03星等衛星送入預定軌道，該衛星采用平板可堆疊構型，進一步提高部署效率。這些技術的突破為我國巨型衛星星座的高效組網奠定基礎。

長二丁一箭41星發射

國內擁有四個陸地發射場和一個海上發射場，但要保障大規模衛星互聯網發射，還需提升運載能力。現有的發射場包括酒泉、太原、西昌和文昌等，同時海陽海上發射場也具備一定的發射能力，可滿足不同類型火箭和衛星的發射需求。此外，文昌、象山、煙臺等地正在籌建新的商業發射工位，有望進一步提升現有的運載能力。然而，面對衛星互聯網密集組網帶來的運力需求，當前的發射能力仍需進一步提升。

六、衛星互聯網有哪些應用場景，商業模式是否具有經濟可行性？

衛星互聯網在航空、航海、車聯網等領域有廣泛應用，未來成長空間廣闊。傳統衛星通信系統能滿足基本通信需求，而衛星互聯網能實現全地域穩定網絡服務，彌補傳統地面通信的不足。典型應用場景包括航空和航海，如ATG形式的空中互聯網對基站建設存在依賴，衛星互聯網能夠滿足全地域穩定網絡服務的要求；傳統地面基站無法在海上鋪設，衛星互聯網可直接通過船載衛星設備終端實現海上船只與地面通信網絡的互聯網互通。未來，衛星互聯網在眾多應用場景中具有廣闊成長空間。

衛星互聯網的應用場景

七、怎么理解衛星互聯網與地面蜂窩網的關系？

衛星互聯網和地面蜂窩網正逐漸從“兩網分離”走向“星地融合”。傳統高軌通信衛星采用DVB-S、DVB-S2等標準，地面蜂窩網采用4G、5G等標準，衛星通信采用的頻段、協議等與地面蜂窩網不兼容。2021年6月，《6G總體愿景與潛在關鍵技術白皮書》發布，提出“星地一體融合組網”是6G十大關鍵技術之一，可實現空基、天基、地基網絡的深度融合。衛星互聯網和地面蜂窩網的融合包括三種策略：星地組合、星地一體化、地面輔助。其中，星地組合策略，衛星系統作為地面網絡的補充，主要解決數據中傳和后傳問題；星地一體化策略，3GPPR17制定NTN標準協議支持物聯網和智能設備通信應用，實現衛星與手機直接連接提供語音電話和通信服務；地面輔助策略，通過引入地面基站優化衛星網絡地面覆蓋效果，解決衛星在市內、樓宇間通信質量較差的問題。

AI算力：算力先行，靜待應用開花

OpenAI推出的GPT-4 Turbo、GPT應用商店和Assistant API等有望引領應用生態發展，智算中心建設和國產AI算力崛起的同時，AI服務器、交換機和液冷散熱也成為受益者。隨著智算中心加速部署，計算、網絡、存儲需求高速增長，頭部廠商在散熱領域受益于AI驅動，單機柜功率高速增長也催生新技術應用。

一、AI算力成大國博弈焦點，國內外算力鏈演繹不同投資邏輯

根據2023中國算力大會公布的數據，截至目前，中國算力總規模達到每秒1.97萬億億次浮點運算，位居全球第二，其中智能算力規模占比25.4%，同比增長45%。工信部發布的《算力基礎設施高質量發展行動計劃》指出，未來三年，中國算力規模計劃超過300EFLOPS，智能算力占比達到35%。

各國計算力指數及排名

相比之下，美國在計算能力和計算效率方面具有較大優勢，其基礎設施支持也非常發達。超大規模數據中心建設維持全球第一，而中國的云計算普及水平緊隨其后，互聯網企業在公有云上的投入不斷擴大，推動了超大規模數據中心的快速發展。

AI算力需求主要來自大模型訓練和推理，在AI軍備競賽下，芯片供應成為核心矛盾。美國和中國AI競爭表現在英偉達和華為AI算力產業鏈上，主要包括算力租賃、AI服務器、交換機、光模塊和散熱等環節。

以英偉達為代表的GPU占據AI芯片主流市場，需求升級和頭部芯片廠商產品創新引領AI算力鏈的產業變革。AI算力硬件技術架構呈現幾個趨勢：計算集群是必然趨勢，包括計算、存儲和網絡通信功能；CPU+xPU異構方案成為標配；算力升級有多個路徑，英偉達GPGPU持續迭代，包括DSA技術、引入HBM，通過近存計算架構提升數據吞吐速率；網絡互連是算力性能的重要瓶頸，持續向高帶寬、低時延方向發展。華為算力產品線聚焦于鯤鵬、昇騰基礎軟硬件創新，昇騰系列處理器包括昇騰310和昇騰910，分別用于電子終端和高端服務器及云計算。

二、數據中心：云邊協同成為新觸角，超算性能提升顯著

1、行業發展現狀：智能算力占比迅速提升

全球數據中心市場規模持續擴大，我國數據中心市場規模在19-21三年內以31%的年復合增長率穩步增長。根據工信部數據，截至2021年底，我國在用數據中心機架總規模超過520萬標準機架，平均上架率超過55%。其中，大型規模以上數據中心規模機架數占總機架數的比例在2021年已超過80%。

全球算力規模正在迅速擴大，智能算力在其中占比逐漸提高。據信通院的測算，2021年全球計算設備算力總規模達到615EFlops，同比增長44%。其中，智能算力規模為232EFlops，占總算力的37.7%。預計到2030年，全球算力規模將以平均年增速65%的速度達到56ZFlops。2021年，我國的算力規模位列全球第二，達到202EFlops。其中，智能算力規模達到104EFlops，同比增長85%，在總算力中占比已超過50%，取代基礎算力成為算力結構最主要構成。

中國大型規模以上數據中心機架規模

2、智能計算中心：AI將加速智算/超算數據中心建設

根據ICPA智算聯盟的統計，截至2022年3月，全國已經投入運營的智能計算中心近20個，正在建設中的超過20個。中國超級計算機性能在過去二十年中取得顯著的提升，增長4萬多倍。根據中國計算機學會HPC專業委員會的統計，2022年6月實測超算算力達到530,240,332 GFlops，目前超算算力是平臺最主要應用構成。

我國智能算力規模（單位：EFLOPS）及預測，EFLOPS 為每秒浮點運算次數

大模型訓練需要大量智能算力。例如，千億參數的盤古大模型訓練使用2000多塊昇騰910，持續兩個多月。據OpenAI統計，自2012年以來，隨著深度學習模型的演進，模型計算所需計算量增長30萬倍。華為預測，未來十年人工智能算力需求將增長500倍以上。IDC預測，到2026年，中國智算規模預計達到1271.4EFLOPS（FP16），2022-2026年CAGR達到47.58%。

智算中心產業鏈

3、AI背景下行業新趨勢：云邊協同成為新觸角

邊緣計算作為平臺技術，為5G、物聯網、機器人、人工智能等新興技術提供重要的承載能力。據IDC預計，未來五年，全球邊緣計算服務器支出占比將快速增長，到2025年將從14.4%提升到24.9%。邊緣計算產品形態和底層架構正在走向多樣化，定制服務器產品可能會成為邊緣計算基礎設施主力軍。

邊緣計算在數據、模型、任務調度方面與云端計算協同，以降低時延和提高效率。根據《中國互聯網發展報告2022》發布數據，我國云計算市場規模正在快速增長，2021年已達到3229億元，同比增長54.4%。然而，由于終端產生大量數據，全部由云端處理會導致極高的通信時延。通過云邊協同融合云計算可以提高效率，同時具備邊緣計算低時延的優點。

在數據方面，邊緣節點負責數據采集，對實時數據進行處理，并將數據上傳至云節點進行處理和存儲復雜數據；

在任務調度方面，云節點下發管理策略，邊緣節點則分配資源并執行；

在模型方面，云節點完成全局模型訓練后下發邊緣節點，邊緣節點進行本地訓練及推理。

云邊協同總體架構

4、AI算力租賃：供需失衡下的新生態，向云發展

算力租賃業務發展原因與其他租賃業務相似，主要是由于供需不匹配問題。隨著人工智能模型在辦公、法律、醫療、金融等各個領域的廣泛應用，尤其是在年初ChatGPT的推動下，我國大模型開發數量不斷增加。根據賽迪顧問發布報告，截至7月底，我國已研發大模型數量達到130個，外國已發布大模型數量為138個。然而，對于許多企業來說，主要缺乏足夠的算力來支持大模型訓練和推理，因此對于算力需求非常龐大。而另一方面，算力供給是有限的，并且獲取算力的及時性對于企業在業務開發中能否獲取先發優勢至關重要。因此，算力租賃業務應運而生。

不同類型廠商的業務模式總結

三、 ICT設備： AI服務器需求擴容，網絡設備同步升級

1、AI服務器：需求提速，占比提升

近五年，全球服務器市場格局相對穩定，新華三/HPE、戴爾、浪潮及聯想主導市場。華為因制裁退出X86服務器市場后，超聚變有望接管其空缺。同時，ODM廠商如超微、廣達、仁寶及鴻海精密等因定制化需求增長，市場份額也有所提升。在中國市場，2021年浪潮以30.7%領先，新華三/HPE、戴爾、聯想、華為分別以17.5%、7.5%、7.4%及6.6%（2020年19.2%）位列二至五位。

AI服務器與通用服務器區別

2 、交換機：智算中心網絡要求提升，帶動交換機升級和需求增長

智算中心作為新型基礎設施，旨在提供更大的計算規模和更快的計算速度，以支持AI計算。區別于傳統數據中心，智算中心更加注重單位時間單位能耗下的運算能力及質量。智算中心將算力資源全面解耦，以實現計算、存儲資源的極致彈性供給和利用。智算中心網絡作為連接CPU、GPU、內存、存儲等資源的重要基礎設施，貫穿數據計算、存儲全流程。因此，網絡性能成為提升智算中心算力的關鍵要素。智算中心網絡向超大規模、超高帶寬、超低時延、超高可靠等方向發展。

英偉達 DGX SuperPOD 的數據中心集群互聯方案

全球以太網交換機市場在2022年取得穩步增長，達到365億美元，同比增長18.7%。其中，第四季度市場規模同比增長22.0%，達到103億美元。這一增長既源于供應鏈短缺情況持續緩解，也歸功于云廠商和企業端不斷擴大以太網交換容量需求。預計2023年國內以太網交換機市場規模將達到66.2億美元，同比增速為9.4%。

四、散熱領域：IDC與儲能雙核推動，液冷技術加速滲透

1、AI催化數據中心液冷應用加速

隨著數據流量高速增長，數據中心建設正在加速。5G的全面商用以及AIGC和ChatGPT的興起將極大地推動數據存儲和計算需求。根據IDC和Seagate的聯合預測，全球數據流量將從2018年的33ZB增長到2025年的175ZB。其中，我國的數據流量預計將持續增長7年，在2025年之前成為全球數據流量最高地區，CAGR達到30%以上。數據流量的持續增長將推動數據中心的持續建設。

全球數據流量高速增長

受制于選址成本和傳輸距離的物理極限，單機柜功率高速增長。我國網絡環境是典型中心化網絡，圍繞珠三角、長三角、京津冀等人口稠密、經濟發達中心地區密集分布。由于大型城市用地緊張，在一線城市周邊地區建設數據中心用地成本過高。但是，在中心地區向周邊地區的延伸過程中，網絡延遲問題隨著數據傳輸距離的延長愈發嚴重，因此，提高單機柜功率和增加機柜陳列密度以最大程度利用建筑面積成為解決方案。

全球數據中心單機柜變化情況及預測

隨著AI大模型發展，高功率服務器需求增加，導致高能耗，因此液冷滲透率有望提升。單機柜功率上漲和排列密度提高使得傳統風冷無法滿足散熱需求。為提高運算能力，CPU廠商采用疊加多核處理器方式，導致發熱功耗顯著增加。傳統風冷通常只能解決3-5KW/機柜散熱需求，但新建單機柜功率普遍超過15KW。相比之下，液冷成為主流方案，因為其適用于高機柜部署密度場景。傳統風冷技術更適用于氣候干燥、全年溫度較低地區，而液冷在數據中心選址方面具有較大優勢。CPU能耗和PUE要求的提高將推動液冷技術持續迭代。

英特爾 CPU 功率估算

2、儲能液冷溫控市場空間廣闊，2023年是市場入局關鍵

液冷技術在儲能溫控領域應用雖然目前滲透率較低，但具有巨大的增長潛力。目前，液冷系統價值量高于風冷系統，但成本較高。然而，隨著技術進步和市場發展，液冷技術在儲能溫控市場份額有望持續增長。根據GGII數據，預計到2025年，我國液冷儲能市場將從2022年7.0億元增長至74.1億元，CAGR達到83.1%，市場占有率將從15.0%上升至45.0%。此外，全球電化學儲能投資額高速增長和新型儲能裝機量的逐步攀升也將推動儲能系統產熱量的不斷上升，為儲能溫控系統帶來新的發展機遇。根據測算，儲能溫控全球市場規模預計將從21年的9.4億元增長到25年的111億元。因此，液冷技術在儲能溫控領域前景十分廣闊。

儲能溫控系統規模測算

如何打造互聯衛星網平臺？

隨著科技的飛速發展，衛星互聯網正在成為全球通信網絡的重要支柱。然而，要實現高效、穩定的衛星互聯網平臺，算力成為了關鍵因素。下面將從算力角度出發，探討如何打造一個強大的衛星互聯網平臺。

一、衛星互聯網對算力的要求主要體現在以下幾個方面：

1、衛星發射數量和衛星互聯網產業化程度

中國低軌衛星發射數量較少，衛星互聯網產業化程度相對較低。隨著衛星互聯網的不斷深化，相關領域的頭部龍頭企業，特別是核心技術壁壘較高的企業有望優先收益，帶來經營業績的邊際改善。

2、衛星核心網業務和地面組網業務

在衛星互聯網領域，主要提供衛星核心網業務，同時針對衛星組網業務也已加速布局。未來，將從地面組網業務、衛星組網業務以及衛星的接入終端業務三個方面積極、全面地參與到衛星互聯網行業中。

3、終端直連技術

手機直連衛星是衛星互聯網與地面蜂窩網融合發展的基礎。手機直連技術需要增加衛星天線發射功率、相控陣天線面積大幅增加，并降低通信頻率、提高星上處理能力，以解決手機發射功率不足、天線增益不夠的問題。

二、優化數據處理流程

在衛星互聯網平臺中，數據處理是一項關鍵任務。通過優化數據處理流程，可以提高數據處理效率，減少計算資源消耗。例如，可以采用分布式數據處理技術，將數據分發到多個計算節點上進行并行處理，從而提高數據處理速度。

三、引入人工智能技術

人工智能技術在衛星互聯網領域具有廣泛的應用前景。通過引入人工智能技術，可以實現更智能的數據分析和網絡管理。例如，利用人工智能技術對網絡進行優化，提高網絡的性能和穩定性；同時還可以利用人工智能技術對衛星進行智能控制，實現更高效的衛星互聯網服務。

四、考慮可擴展性和靈活性

隨著衛星互聯網不斷發展，對算力的需求也將不斷增加。因此，在構建衛星互聯網平臺時，需要考慮可擴展性和靈活性。采用模塊化設計方法，將平臺劃分為多個可擴展模塊，可以根據需求靈活地增加或減少計算資源，以滿足不斷變化的業務需求。

五、加強網絡安全保障

算力不僅關乎平臺性能和效率，還與網絡安全息息相關。在構建衛星互聯網平臺時，需要加強網絡安全保障，確保平臺免受攻擊和數據泄露等風險。采用先進加密技術和安全防護措施，可以有效保障平臺的安全性和穩定性。

六、藍海大腦液冷工作站助力構建衛星互聯網平臺

為解決繁瑣且效率較低的人工作業工作模式，突破圖像分析精準度和工作效率的瓶頸。藍海大腦通過多年的努力，攻克了各項性能指標、外觀結構設計和產業化生產等關鍵技術問題，成功研制出藍海大腦液冷工作站。具有圖形處理速度快，支持GPU 智能運算，高性價比高及外形美觀等特點，滿足了人工智能企業對圖形、視頻等信息的強大計算處理技術的需求。

快速、高效、可靠、易于管理的藍海大腦液冷工作站具備出色的靜音效果和完美的溫控系統。在滿負載環境下，噪音控制在 35 分貝左右。借助英偉達 NVIDIA 、英特爾Intel、AMD GPU顯卡可加快神經網絡的訓練和推理速度，更快地創作精準的光照渲染效果，提供高速視頻和圖像處理能力，加速AI并帶來更流暢的交互體驗。

1、藍海大腦液冷工作站產品性能

可 靠 性：平均故故障間隔時間MTBF≥15000 h

工作溫度：5～40℃

工作濕度：35%～80%

存儲溫度：-40～55℃

存儲濕度: 20%~90%

聲噪：≤35dB

2、配置清單

1）CPU：

- Intel Xeon Gold 8358P 32C/64T 2.6GHz 48MB,DDR4 3200,Turbo,HT 240W

- Intel Xeon Platinum 8458P 28C/56T 2.7GHz 38.5MB,DDR4 2933,Turbo,HT 205W

- Intel Xeon Platinum 8468 Processor 48C/64T 2.1GHz 105M Cache 350W

- AMD EPYC? 7742 64C/128T,2.25GHz to 3.4GHz,256MB,DDR4 3200MT/s,225W

- AMD EPYC? 9654 96C/192T,2.4GHz to 3.55GHz to 3.7GHz,384MB,DDR5 4800MT/s,360W

- Intel Xeon Platinum 8350C 32C/64T 2.6GHz 48MB,DDR4 3200,Turbo,HT 240W

- Intel Xeon Gold 6240R 24C/48T,2.4GHz,35.75MB,DDR4 2933,Turbo,HT,165W.1TB

- Intel Xeon Gold 6258R 28C/56T,2.7GHz,38.55MB,DDR4 2933,Turbo,HT,205W.1TB

- Intel Xeon W-3265 24C/48T 2.7GHz 33MB 205W DDR4 2933 1TB

- Intel Xeon Platinum 8280 28C/56T 2.7GHz 38.5MB,DDR4 2933,Turbo,HT 205W 1TB

- Intel Xeon Platinum 9242 48C/96T 3.8GHz 71.5MB L2,DDR4 3200,HT 350W 1TB

- Intel Xeon Platinum 9282 56C/112T 3.8GHz 71.5MB L2,DDR4 3200,HT 400W 1TB

2）GPU：

- NVIDIA A100, NVIDIA GV100

- NVIDIA L40S GPU 48GB

- NVIDIA NVLink-A100-SXM640GB

- NVIDIA HGX A800 80GB

- NVIDIA Tesla H800 80GB HBM2

- NVIDIA A800-80GB-400Wx8-NvlinkSW

- NVIDIA RTX 3090, NVIDIA RTX 3090TI

- NVIDIA RTX 8000, NVIDIA RTX A6000

- NVIDIA Quadro P2000,NVIDIA Quadro P2200

3）硬盤

- NVMe.2 SSD: 512GB，1TB；M.2 PCIe - Solid State Drive (SSD)

- SATA SSD: 1024TB, 2048TB, 5120TB

- SAS:10000rpm&15000rpm,600GB,1.2TGB,1.8TB

- HDD : 1TB，2TB,4TB,6TB,10TB

3、產品特點

1）開放融合

- 融合計算、網絡、存儲、GPU、虛擬化的一體機

- 支持主流虛擬化平臺，如Vmware、Redhat、Microsoft Hyper-V等虛擬化平臺

- 支持在線壓縮、重復數據自動刪除 、數據保護、容災備份以及雙活等功能

2）超能運算

- 支持主流GPU顯卡虛擬化，支持2、8、16塊全高全長卡或32、64塊半長卡，提高計算性能和圖像渲染能力

- 快速實現系統擴展，支持大規模并發運行（百萬個理論節點）

3）高效運維

- 一站式部署，開箱即用，助力企業快速實現業務轉型。

- 強大的數據、網絡、虛擬化及管理安全保障, 提高系統可靠性和高可用性

4、解決方案價值

1）采用NVIDIA 專業顯卡，加快神經網絡的訓練和推理速度，實現精準的光照渲染效果，提供高速視頻和圖像處理能力，加速深度學習訓練、推理并帶來更流暢的交互體驗。

2）低碳節能，降低噪音，提升創造效率。

3）經過嚴格測試，可在苛刻的工作環境下確保耐用性和可靠性。

審核編輯 黃宇