2026年5月7日，美国国家航空航天局（NASA）与IBM联合开发的开源地理空间AI基础模型“大地”已完成在轨部署与测试。这是研究人员首次将地理空间AI基础模型部署到在轨平台并开展验证，标志着地球观测卫星正从单纯的数据采集平台向具备在轨分析能力的智能节点演进。

该模型基于NASA Landsat卫星与欧洲航天局Sentinel-2卫星超过十年的全球地理空间数据训练。为适应太空受限的算力与带宽，研究团队对模型进行了轻量化压缩，分别部署至“Kanyini”卫星及国际空间站载荷。实验中，该模型成功对卫星采集的图像进行在轨推理，完成了洪水淹没范围追踪与云层遮挡识别检测。这种在轨分析能力使卫星无需等待数据下传至地面即可初步判断，大幅缩短了从观测到决策的时间链条，对灾害预警响应具有重要价值。

此外，该基础模型不同于传统单一功能模型，其预先学习了地理空间图像的通用特征，各类具体任务只需在此基础之上叠加轻量级的“解码器”即可实现。这种架构有效克服了太空通信带宽受限的瓶颈——未来卫星若需拓展新功能，只需上传极小的解码器软件包，无需重传完整模型，实现了在轨任务的灵活扩展。目前该试验仍属早期技术演示，后续发展取决于模型精度及在轨算力等因素。

信息来源：

https://science.nasa.gov/science-research/ai-foundation-model-in-orbit/

https://mp.weixin.qq.com/s/eaFRpWMpd7Mz8AkANIS_qQ