O Grupo de Tecnologia Aeroespacial Guoxing da China, em colaboração com o Laboratório Conjunto da Universidade Jiaotong de Xangai, concluiu recentemente um teste técnico de marco: utilizando o agente de IA de código aberto OpenClaw como camada de ponte, realizando raciocínio espacial através de modelos de linguagem de grande escala (LLM) em satélites em órbita, para alcançar o controle remoto inteligente de robôs humanoides terrestres. Esta é a primeira validação prática no mundo de implantação de serviços de chamadas de tokens de IA no espaço.
Estrutura técnica do teste: do comando de voz ao movimento do robô em uma cadeia completa
O teste demonstrou um fluxo de controle de ciclo fechado de ponta a ponta, no qual o OpenClaw desempenha um papel crucial de ponte:
· O operador emite um comando de voz, que é recebido e processado pelo OpenClaw
· O OpenClaw envia o comando para o satélite de cálculo em órbita operado na China
· O LLM a bordo do satélite utiliza o poder de processamento espacial para realizar raciocínio em órbita, gerando uma decisão
· A decisão é transmitida de volta à Terra, recebida pelo OpenClaw
· O OpenClaw traduz o comando e impulsiona o robô humanoide terrestre a realizar a ação correspondente
A importância central do teste reside na validação da viabilidade técnica de “suporte de raciocínio de IA baseado em espaço”, oferecendo o primeiro caso prático de integração profunda entre agentes de IA e capacidade de cálculo satelital globalmente.
Significado estratégico do poder de cálculo espacial: uma infraestrutura de computação de IA que não depende de redes terrestres
Quando a infraestrutura de comunicação terrestre fica indisponível devido a desastres naturais, terrenos extremos ou outros fatores, os sistemas de IA tradicionais que dependem de servidores terrestres perdem suporte de processamento. O poder de cálculo espacial oferece uma capacidade de computação distribuída que, teoricamente, pode servir como suporte de alta performance para dispositivos como robôs humanoides, cães robôs quadrúpedes, veículos autônomos e diversos drones.
Em janeiro deste ano, a Guoxing Aerospace foi a primeira a subir o modelo de linguagem de grande escala Qwen3 da Alibaba para seu centro de cálculo orbital, realizando uma tarefa de raciocínio ponta a ponta totalmente em órbita, estabelecendo a base para este teste OpenClaw.
Roteiro de cálculo espacial da Guoxing Aerospace: mil satélites em 2030, 2.800 em 2035
Em maio do ano passado, a China lançou o primeiro grupo de satélites do projeto de cálculo orbital da Guoxing Aerospace, composto por 12 satélites. De acordo com o planejamento de longo prazo da empresa, até 2035, será construído uma rede de satélites de cálculo dedicada, incluindo 2.400 satélites de raciocínio e 400 satélites de treinamento, implantados em órbitas síncronas solares a altitudes entre 500 e 1.000 km, incluindo órbitas de manhã e de entardecer, além de órbitas de baixa inclinação. Os segundo e terceiro grupos de satélites estão previstos para implantação ainda este ano, e até 2030, a escala total da rede deverá expandir-se para 1.000 satélites.
Perguntas frequentes
Qual o papel do OpenClaw neste teste?
OpenClaw é um agente de IA de código aberto que atua como camada de ponte neste teste, responsável por receber comandos de voz do operador, enviá-los para o satélite e, após o raciocínio no satélite, receber a decisão e impulsionar o robô humanoide terrestre a executar a ação, sendo o elo crucial entre comandos humanos, poder de cálculo espacial e robôs terrestres.
Por que usar o poder de cálculo satelital em vez de servidores terrestres para raciocínio de IA?
A vantagem central do poder de cálculo satelital é que ele não depende de infraestrutura de rede terrestre. Em ambientes extremos onde a comunicação terrestre está comprometida ou com cobertura insuficiente, ele pode fornecer suporte de processamento de IA de alta performance, mantendo a operação inteligente de robôs humanoides, veículos autônomos e drones.
Qual o tamanho do plano de satélites de cálculo da Guoxing Aerospace?
De acordo com o planejamento, até 2035, a empresa pretende estabelecer uma vasta rede de satélites de cálculo composta por 2.400 satélites de raciocínio e 400 satélites de treinamento; os segundo e terceiro grupos de satélites devem ser implantados ainda este ano, e até 2030, a rede deverá alcançar 1.000 satélites.
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