未来天玑|2025商业航天10大新赛道—

你好太空 2026-01-05 16:52:15 行研资讯 131 2

2025商业航天10大新赛道——太空数字孪生

太空数字孪生，并不是一个脱离现实的想象空间，而是与真实航天系统同步运行的“虚拟太空”。

当中国航天逐步从“完成一次任务”，走向“长期、稳定、规模化运行”，一类过去只在重大工程中低调存在的能力，正在被重新认识——太空数字孪生。

今天我们来了解：2025商业航天10大新赛道——太空数字孪生。

什么是太空数字孪生？

简单来说，太空数字孪生，是通过传感器持续采集航天器、卫星等太空实体的运行数据，并结合物理模型、工程模型与智能算法，在虚拟空间中构建一个与实体工程等价、可动态同步更新的数字系统。

它不是一次性的仿真模型，而是一个贯穿设计→发射→在轨运行→退役全过程的动态系统，可实时映射实体状态，在虚拟空间中提前推演极端工况、验证任务方案，并在实际运行过程中不断校准自身。

为了避免概念混淆，需要明确太空数字孪生与常见相关概念的边界：

与数字仿真不同：数字仿真多用于单一阶段或单一工况验证，而数字孪生强调持续同步与闭环反馈；
与“元宇宙”不同：太空数字孪生的核心不是沉浸体验，而是工程可信度与决策价值。

从工程逻辑上看，太空数字孪生的本质，是把关键验证、风险评估和决策尽可能前移到发射前，并在在轨阶段持续发挥作用。这种“先虚拟验证、再实际执行、运行中持续修正”的闭环路径，正在逐步替代传统航天中大量依赖实物试验和在轨纠错的模式，更符合商业航天对效率、成本和可靠性的现实要求。

从应用层面来看，太空数字孪生已覆盖航天任务的多个关键场景：

航天器设计验证：通过高保真建模与仿真，减少昂贵且周期较长的物理试验次数，加快系统迭代；
在轨运维与管理：实时映射航天器状态、能源与载荷数据，用于健康管理、故障预警与资源调度；
任务规划与推演：对轨道转移、交会对接、在轨服务等复杂任务进行多方案推演，降低不确定性；
故障预测与处置：在故障发生前预测关键部件性能衰退，并在虚拟空间中验证处置策略；
培训与态势感知：用于人员训练、空间态势构建、碰撞预警及航天器退役再入分析等。

全球市场规模

据Grand View Research统计，在航空航天领域，数字孪生市场规模预计将从2025年的约49.9亿美元增长至2033年的约400.1亿美元，复合年增长率约为28.9%。

需要注意的是，这一统计口径覆盖整个航空航天领域，并非全部来自太空场景。但在各类应用中，航天任务因其高复杂度、高失败成本，正在成为推动数字孪生技术成熟的重要试验场。

从区域布局看，主要航天国家均已在该领域形成实践：

美国：NASA是数字孪生概念的早期提出者，其相关技术已应用于SLS火箭、载人飞船等系统；
中国：数字孪生已被引入空间站、运载火箭、卫星等多项重大工程，用于设计验证与在轨监测；
欧洲：通过“数字地球（DTE）”计划，推进地球及近地空间的系统级数字孪生；
印度：ISRO在火箭发射与航天器研制中引入数字孪生，用于发射流程仿真和风险评估；
日本：依托科研机构，在天文模拟与地球环境预测等领域探索数字孪生应用。

国内外主要玩家

从现有实践来看，太空数字孪生并不存在单一技术路线，而是根据应用对象不同，呈现出多种形态。以下玩家覆盖工程仿真、在轨运维、载荷级孪生与星座级孪生，不同路径之间不存在简单可比性。

1、国内玩家

同元软控：2008年成立，基于MWORKS软件平台开发的数字空间站实现了对实体空间站的1:1数字还原，可提前模拟各类维护、维修行为与运行场景进行仿真验证和方案规划，并深度参与了嫦娥5号、嫦娥6号、载人登月等国家级重大航天工程。

遨天科技：2018年成立，独立自主研发了aoTwins数字孪生平台，并推出我国首个电推进数字孪生系统，以及星座智能仿真系统，覆盖电推进在轨监测、指令模拟、故障诊断与状态推演，以及星座发射部署规划、星座在轨运维机动、星座防御监控等应用场景。当前，遨天科技已成功中标某低轨星座电推进数字系统、某星座运控系统、某星座仿真项目等五个项目。

星图测控：2016年成立，依托自主构建的Space Sim仿真验证与效能评估应用平台，打造覆盖航天器全生命周期的数字孪生技术体系，已应用于十余个在轨航天器的数字孪生系统建设。目前，其太空数字孪生技术已全面接入AI技术，构建起“仿真+智能”的技术核心。

国星宇航：2018年成立，推出的星河数字孪生AI一体机，可为用户提供从底层算力、管理平台，到大模型训练推理、智能应用为一体的数字孪生服务。借助一体机内嵌的国星宇航自研卫星数字孪生算法——卫星灵境引擎，则可实现低成本、大规模、可更新的快速3D建模。

数字太空：2019年成立，以SpaceIS空天智能支持平台与SpaceDT星地数智孪生平台为核心，打造星群智管、星地协同、倚天制海等系列产品。此外，其自主研发的"知天用天服务平台"，也是目前国内唯一实现全球卫星服务态势全覆盖的综合服务载体。

复旦大学：由高跃团队研发的“卫星互联网数字孪生系统”，可实现对多轨道卫星（如GEO、LEO）及空中平台的精准仿真。目前正与星网、垣信卫星、中国移动等企业合作，联合验证星座布局、系统容量与干扰指标。

哈工大：由曹喜滨院士、魏承教授团队提出的航天器系统设计与仿真软件SpaceSim，能够支持航天器设计、测试、发射、运行和任务应用全生命周期的仿真分析，已在航天科技集团、航天科工集团、高校院所等单位投入科研及教学使用。

2、国外玩家

洛克希德・马丁（美国）：1995年成立，洛马与英伟达合作构建了一套由AI驱动的地球与空间观测数字孪生原型，能够实时接入天气数据流，利用AI与机器学习进行分析处理，综合呈现卫星与地面观测获得的全球环境现状，并同步展示天气预报模型的模拟结果。

Empresarios Agrupados（西班牙）：1971年成立，基于自研的EcosimPro仿真软件为欧洲大型空间模拟器开出了数字孪生体，可模拟阀门开关、真空泄漏等各类运行与故障场景，大幅缩短操作员培训周期，提升设施运维的安全性与效率。

Space Data（日本）：2017年成立，与月球探索企业iSpace达成战略合作，利用iSpace探索任务获取的月球表面数据构建高精度地形模型，同时开发可模拟月球通信延迟、低重力等极端环境的物理仿真系统。

面临哪些问题？

尽管太空数字孪生已经在部分重大航天工程中跑通了样板，但如果放到商业航天的尺度上看，距离大规模落地仍有不小差距。

1、技术层面

高保真与强实时往往难以兼得。多物理场耦合、极端环境叠加，使模型精度和计算负担同时上升；星上算力受限、星地通信存在时延，也限制了“实时孪生”的实现深度。

在可预见阶段内，高保真、强实时、低成本三者仍难以同时成立，这决定了太空数字孪生必然是分层部署、分阶段演进的能力。

2、产业层面

太空数字孪生是一项系统工程，但现实中软硬件、模型、数据与运营主体之间仍高度割裂，接口标准尚未统一，规模化复制难度较大。

3、商业化层面

数字孪生的价值，更多体现在“少一次事故、多几年寿命”，而非直接降低单次任务成本。对于资金压力较大的商业航天公司而言，其收益难以在短期内量化兑现。

因此，短期内最先系统性采用数字孪生的，往往不是初创公司，而是承担长期运营任务、失败成本极高的主体。

4、安全与标准

建模数据本身高度敏感，而统一的建模规范、性能评估与安全认证体系仍在探索中，跨主体协同能力有限。

市场前景

短期来看，太空数字孪生并不是一个会迅速爆发的赛道：投入大、回报慢、难以规模化。但它有一个鲜明特征：一旦真正用上，就很难不用。

其长期确定性，主要来自三个方面：

1、任务复杂度倒逼：当系统复杂到经验不足以覆盖风险时，数字孪生从加分项变为必需品；

2、商业航天运营化：通信、遥感与在轨服务任务，对长期稳定运行的需求不断放大；

3、能力演进路径清晰：从单星走向星座，从事后分析走向运行决策，从工程工具走向基础能力。

真正的拐点，可能来自三类信号：星上算力与智能能力成熟、商业航天进入“运营为王”阶段、行业开始接受为系统性风险付费。

从这个角度看，太空数字孪生并不是一个“新应用”，而是商业航天走向长期运行阶段的系统底座能力。

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