（问题）随着人形机器人、无人机、智能车辆等智能体加速进入工业、安防与公共服务场景，稳定、低时延且可控的高性能算力供给成为行业共同诉求。
一方面，复杂任务需要大模型推理与多模态决策支持；另一方面，部分地区地面算力中心覆盖不足、网络链路受限，且跨公网调用带来数据暴露与安全合规压力，制约了智能体的规模化部署与跨区域协同。
（原因）针对上述痛点，国星宇航与上海交通大学太空计算联合实验室尝试将算力与模型能力延伸至太空端。
国星宇航介绍，3月11日至13日，团队基于开源智能体OpenClaw开展试验：操作者通过语音下达动作指令，OpenClaw对指令进行解析并上传至“星算”计划01组太空计算中心；此前部署于卫星平台上的通用大模型在轨完成推理计算后，将决策结果下发地面，由OpenClaw读取并驱动地面机器人完成相应动作。
该流程打通了从自然语言交互、在轨推理到地面执行的端到端闭环，为“异地—异构—跨链路”的智能控制提供了工程样例。
（影响）业内人士认为，此类试验的意义不仅在于实现远程操控本身，更在于验证了太空平台可作为新型算力节点参与智能决策链路：其一，太空端可在地面算力供给不足或灾害中断时，提供可用的补充算力与服务能力；其二，通过将模型推理与任务编排前移至在轨平台，有望形成“星地协同”的计算体系，提升跨区域任务的连续性与抗扰动能力；其三，随着智能体数量增长，算力从“集中式机房”走向“多节点供给”，将推动服务模式从单点调用转向弹性调度，为应急救援、远海作业、边远地区巡检等场景拓展想象空间。
（对策）安全与可信是该路线能否落地的关键。
上海交通大学人工智能学院执行院长、太空计算联合实验室主任王延峰指出，智能体系统面临的典型矛盾在于“能力与权限”的张力：本地权限过高会放大误操作风险，而依赖公网调用模型又可能扩大攻击面。
此次试验从通信、数据与物理部署等维度探索重构安全边界：在通信层面采用专用加密协议保障端到端传输安全；在数据层面通过机制设计减少原始数据在公共网络中的暴露，推动“可用不可见”的处理路径；在物理层面，算力设施部署在太空环境，天然与地面多类风险源保持距离。
与此同时，多方也需加快制定在轨计算的接口规范、任务审计与权限分级机制，建立可追溯、可验证的安全体系，避免“能用”与“可控”脱节。
（前景）从发展趋势看，太空算力的价值不应被简单理解为“把计算搬到天上”，而是构建面向全球的分布式算力网络与服务体系。
未来，若在轨算力、星地链路与调度平台形成标准化能力，将有望在网络难以覆盖、对可靠性要求高或需跨区域协同的场景中发挥更大作用。
同时也应看到，太空端资源受功耗、载荷与链路条件约束，规模化应用仍需在成本、时延、任务编排效率以及法规合规等方面持续攻关，推动从验证性试验走向可复制的行业解决方案。
此次天地协同智能操控试验的成功，不仅展现了我国在太空科技与人工智能交叉领域的创新能力，更预示着算力服务模式正在经历从地面到太空的维度拓展。
随着低轨卫星星座的加速部署，未来或将形成"天基计算+地面终端"的新型基础设施格局，为数字经济发展注入新动能。
这一突破也启示我们，解决地面技术瓶颈需要跳出传统思维，在更广阔的天地中寻找答案。