2026 年 7 月，SpaceX 向美国联邦通信委员会提交新一代卫星系统申请，计划部署最多约 10 万颗第三代卫星，最低轨道壳层下探至 323 公里。除了“10 万颗”和“323 公里”两个足够醒目的数字，更值得关注的是，SpaceX 在新一代系统的需求逻辑中明确提到了 AI 带来的大规模上行需求：高清空间、视觉和音频数据需要持续传输，以支持实时决策、工业自动化以及未来更多机器智能场景。
这意味着，卫星网络面对的连接对象正在发生变化。过去，无论地面网络还是卫星互联网，核心任务大多是把互联网送到人；而当 AI 开始进入机器人、无人机、汽车、船舶、工业设备和传感器之后，网络需要承载的将不只是人的网页、视频和通话，还包括真实世界源源不断产生的机器数据。
鲲世航天看到的是同一个趋势，但它把这个变化进一步向前推了一步：如果未来 AI 要真正理解并进入物理世界，基础设施需要解决的不只是“让机器联网”，而是如何把遍布全球的现实数据持续送进 AI 系统。
围绕这一判断，鲲世提出在 250 公里级超低轨（250KM VLEO）部署 10000 颗卫星，构建一张以“大上行”为核心能力的天地一体网络。如果把 AI 比作一个越来越强大的“大脑”，机器人、汽车、无人机和传感器就是遍布地球的感知末梢，那么鲲世真正想建设的，是连接两者之间的那套“地球神经网络”。用鲲世方面的话说：向更低轨道，为更大世界。
SpaceX 把 AI 写进卫星申请，“大上行”时代正在到来
过去几十年的通信基础设施，本质上都是围绕人的信息消费需求建立起来的。用户浏览网页、观看视频、下载文件，数据主要从云端流向终端，因此无论是宽带、4G、5G 还是早期卫星互联网，长期以来最强调的能力都是下行。
但机器时代的数据流向恰好不同。一架无人机持续产生高清视频，一辆无人车不断生成视觉和三维点云，远洋船舶持续产生雷达、航行和海洋环境数据，矿区中的无人设备则可能一天 24 小时采集工业信息。这些设备不是单纯的网络消费者，它们本身就是数据源，而且会以远高于普通人的频率持续感知物理世界。
因此，当 AI 从数字世界进一步进入物理世界，通信网络面对的流量结构也会发生变化。未来需要被连接的，不只是手机和电脑，而可能是数量更加庞大的机器终端。它们需要把图像、声音、位置、点云和环境信息不断送往边缘节点、云端模型，甚至未来的空间计算节点，再获得 AI 返回的决策和控制指令。SpaceX Gen3 申请中同时出现“10 万颗”“323 公里”“AI”和“大规模上行”，背后反映出的并不只是新一代星座规模扩张，更可能意味着卫星网络正在从一个以下载为主的网络，逐渐承担起“把现实世界上传”的新任务。
鲲世把这种需求概括为“大上行”。这里的大上行，并不是简单把传统卫星通信的上传速率做大，而是面向物理世界智能的一种新型数据需求：大量机器人、无人机、车辆和工业设备持续产生感知数据，并把这些数据送进 AI 网络。如果上一代通信基础设施解决的是“把互联网送给人”，那么下一代网络需要解决的，可能是“把现实世界送给 AI”。
而这一变化还有另一层意义。AI 越深入物理世界，越会进入传统地面网络最难覆盖的区域。海洋、矿山、荒漠、森林、极地、远洋航线，以及大量跨区域移动场景，往往恰恰是无人化和自动化价值最高的地方，却也是光纤和 5G 最难以经济覆盖的区域。过去，这些设备可以依靠本地计算完成部分任务，但随着机器智能从“单机”走向“群体”，一辆矿区无人车需要理解的不只是自己眼前的环境，而可能是整个作业区域；无人机队需要共享周围信息；远洋设备也可能需要持续与云端模型协同。机器智能一旦从单点能力演变为协同系统，连接就会从辅助能力变成底层基础设施。
因此，在鲲世看来，卫星网络未来的价值也不再只是填补地面宽带的覆盖空白，它还可能承担全球感知数据采集、机器互联和算力协同。对于 AI 来说，这是一条连接真实世界的重要数据通路。
鲲世的答案：250 公里、10000 颗星，织一张“地球神经网络”
如果把未来的 AI 体系类比成人体，大模型和超级数据中心是“大脑”，机器人、汽车、无人机、船舶以及各种传感器是遍布全球的“感知末梢”，那么两者之间还需要一张真正覆盖全球的神经网络。今天，这张网络主要由光纤、4G 和 5G 构成，它们在人口密集区域拥有极高效率，但地面基础设施天然存在地理边界：基站需要选址，光纤需要铺设，一旦进入海洋、荒漠、极地和大量跨区域移动场景，连接成本会迅速增加。
鲲世给出的答案，是把空间网络进一步向地面靠近：在 250 公里级超低轨部署 10000 颗卫星，形成一张以“大上行”为核心能力的空间网络。为什么是 250 公里？关键并不只是时延，而在于未来空间网络真正需要连接的终端发生了变化。如果服务对象主要是大型固定终端，更高轨道也可以很好地完成任务；但如果未来需要接入的是无人机、机器人、汽车以及大量小型传感设备，那么终端的尺寸、功耗和成本就会成为系统最重要的约束之一。
卫星可以使用更大的天线、更高的发射功率和更充足的能源，但地面终端不可能无限增加体积和功耗。一架无人机不会为了连接卫星背上一套巨大的通信设备，一个野外传感器也很难使用昂贵的高功率终端。因此，当网络开始服务海量机器设备后，真正稀缺的可能不再是卫星侧能力，而是终端侧能力。轨道越低，卫星距离终端越近，传播距离越短，链路条件就越有利。从 500 公里级进一步下降到 250 公里级，本质上是让空间基础设施主动向物理世界靠近，降低普通机器连接卫星网络的门槛。
这也是鲲世为什么并不把 250KM VLEO 理解成简单的“轨道更低”。它真正关心的是，当轨道高度、卫星平台、通信链路和终端能力被一起重新设计之后，空间网络的产品逻辑是否也会发生变化。过去更多是终端适配卫星，未来则可能变成卫星网络主动向普通终端靠近。从这个角度看，鲲世认为，250 公里级超低轨有机会成为距离物理世界最近的一层 AI 基础设施。
而这张网络未来也不只承担通信功能。随着星载计算、激光通信和软件定义卫星逐渐成熟，空间节点可以同时承担感知、连接和部分计算任务。大量原始数据不一定全部直接传回地面后再处理，距离数据更近的边缘节点和卫星节点，可以先完成筛选、压缩和预处理，再把真正有价值的数据送向更强的算力中心。
鲲世将这一体系概括为 Cloud + Edge + Space。Cloud 负责大模型训练和复杂推理，Edge 负责机器人、汽车、工厂等终端附近的实时计算，Space 则负责全球感知、广域连接以及部分在轨预计算。三者并不是彼此替代，而是共同组成 AI 时代的基础设施层。在这一架构里，Space 的意义并不是简单“把云搬到天上”，而是补上地面网络无法连续覆盖的那一层连接，让偏远地区和全球移动的机器终端，也能够进入更大的 AI 网络。
从造星到地球神经网络：鲲世的路径与野心
10000 颗卫星是鲲世的长期目标，但真正的起点并不是组网，而是先证明 250 公里能否从一个技术命题变成一种可以稳定运行、低成本制造并持续复制的卫星产品。
250KM VLEO 并不是把传统低轨卫星简单“降下来”。轨道越低，大气阻力越明显，原子氧环境也更加复杂，同时卫星还需要长期进行轨道维持和推阻平衡。这意味着推进、能源、结构、材料、姿轨控和软件系统都需要重新考虑。超低轨真正的门槛，也因此不只存在于某一个单点技术，而更像一项整星级系统工程：推进系统性能再好，如果重量和阻力控制不好，依然无法高效运行；结构做得足够轻，如果能源和推进无法长期维持，也同样无法稳定在轨。
这也是鲲世团队为什么反复强调“工程化”。核心团队拥有百星级卫星工程实践，骨干成员经历覆盖卫星总体设计、低轨星座研制、批量生产、质量管理、发射交付与在轨运行等完整链条。鲲世并不习惯把团队履历放在最前面讲，但对这件事的判断很清楚：250KM VLEO 真正走向规模化之后，竞争不会只停留在某一项技术指标，而会回到整星工程、批量制造和持续交付。那些真正做过卫星、做过批产、也参与过星座建设的人，构成了鲲世最难被复制的能力之一，也是公司最有底气的一张牌。
鲲世目前选择的路径并不是一步走向万颗星座，而是先整星、再平台、最后组网。第一步，通过整星验证 250 公里级 VLEO 所需要的低阻结构、推进、能源、材料、姿控和软件系统；第二步，把这些能力沉淀为可以规模复制的标准平台。鲲世希望打造的并不是某一颗特定任务卫星，而是一代围绕超低轨重新设计的智能卫星平台，其中包括低阻轻量化结构、高效率电推进、软件定义卫星、星载计算和星间通信等核心能力。
在这套平台里，推进解决的是卫星长期“飞得住”，结构解决的是如何以更低阻力、更低重量运行，而星载计算机则越来越像整颗卫星的“大脑”。通过统一的软件和计算体系，轨道预测、推阻平衡、能源管理、姿态控制和任务调度可以被进一步整合。对于鲲世来说，250KM VLEO 不是某一个分系统的升级，而是一次整星级重构。更重要的是，这套平台并不只服务单一任务，通信、遥感、AI 计算和物联网可以共享相当一部分底层能力，差异更多集中在具体载荷和任务配置。只有把这些共性能力沉淀下来，卫星才有可能从高度定制的航天项目，逐步变成可以批量制造、持续迭代的工业产品。
完成平台之后，第三步才是组网。在鲲世的逻辑中，整星解决验证，平台解决复制，星座解决规模。当网络扩大到万颗级别后，卫星本身只是节点，真正形成价值的是节点之间的连接，以及它们与地面终端、边缘计算和云端 AI 之间持续流动的数据。
如果把这张网络继续类比成人体，大模型和数据中心是“大脑”，机器人、无人机、汽车、船舶和传感器是感知末梢，卫星节点则更像遍布地球上空的“神经元”，星间链路构成连接它们的“神经突触”。真实世界的数据被持续感知、传输和计算，AI 给出的结果再通过网络重新反馈给机器执行。
过去十年，人类投入了大量资本，为 AI 建设越来越强的“大脑”。算力中心越来越大，模型越来越强，推理能力不断提升。但当 AI 真正离开屏幕、进入机器人、汽车、无人机和整个现实世界之后，一个同样重要的问题正在浮现：这些越来越强大的 AI，如何持续看见、听见并理解整个地球？
如果说上一代互联网解决的是人与信息之间的连接，那么下一代 AI 基础设施需要解决的，可能是智能与物理世界之间的连接。
250 公里，是鲲世选择进入这一问题的物理入口；10000 颗卫星，是它对网络规模的长期设想；而真正的终局，是让遍布全球的机器成为 AI 的感知末梢。
向更低轨道，为更大世界。
鲲世航天计划在 250 公里超低轨部署万颗卫星，打造 “大上行” 天地一体网络，构建地球神经网络，为 AI 持续采集全球物理世界感知数据。
东方空间引力二号可复用液体火箭加速研制，预计 2026 年四季度面世，运力为引力一号三倍以上，近期将开展二子级试车。
Impulse Space 完成 D 轮扩展融资，D 轮总额达 8.08 亿美元，资金用于 Mira 转移飞行器、Helios 上面级研发与产能扩充，推进多项在轨及国防太空任务。
