Vào ngày 5 tháng 8, Đông Phương Tinh Liên đã phóng hai vệ tinh cao quang phổ AI Đông Phương Huệ Nhãn, với 22 kênh quang phổ và độ phân giải cấp 5 mét, có thể nhận diện "vân tay quang phổ" của các vật chất trên Trái Đất. Hai vệ tinh được trang bị khả năng tính toán AI trên quỹ đạo cấp 400 TOPS, có thể thực hiện nhận diện địa vật và phát hiện bất thường ngay trên quỹ đạo. Công ty đưa ra tầm nhìn "Physical AI hành tinh", kế hoạch biến vệ tinh thành mắt, mô hình thành não, truyền thông thành hệ thần kinh và robot thành tay chân, cuối cùng biến toàn bộ Trái Đất thành một trường huấn luyện AI. Đông Phương Tinh Liên dự kiến đưa 2 triệu robot AI lên Mặt Trăng để tạo thành trung tâm dữ liệu Mặt Trăng mô-đun và di động. Công ty hiện đã hoạt động tại hơn 40 quốc gia, kế hoạch hoàn thành việc triển khai 258 vệ tinh vào năm 2032 và thực hiện hạ cánh lên Mặt Trăng vào khoảng năm 2030.Tác giả bài viết, nguồn: Newzhong
Quá phấn khích.
Anh em ơi, tôi vừa thực hiện một cuộc phỏng vấn sâu gần một giờ đồng hồ.
Ngay khi tắt mic, trong đầu tôi lóe lên một ý tưởng điên rồ:
Tôi vừa mới thấy “Elon Musk của Trung Quốc”? Và một khả năng khác về đổi mới AI không gian của Trung Quốc?
Đừng vội nói tôi nói quá. Hãy xem họ đang làm gì.
Việc đầu tiên họ làm là tạo ra một Physical AI quy mô hành tinh.
Cách thực hiện cụ thể là phóng hai vệ tinh lên không gian để làm “mắt” cảm biến Trái Đất. Hai vệ tinh quang phổ cao này có thể ghi nhận “vân quang phổ” độc đáo của từng loại vật chất, giống như vân tay của con người. Do đó, vệ tinh quang phổ không chỉ thấy “đây là một vùng màu xanh”, mà còn có thể đi sâu hơn – vùng màu xanh này là loại thực vật gì? Sức khỏe của nó có tốt không? Có thiếu nước không?
Hai “mắt” liên tục đọc “vân tay” của núi non, sông ngòi, đất đai, rừng rậm, đại dương, khoáng sản và cây trồng trong không gian, sau đó kết nối tính toán, truyền thông và hành động, AI sẽ dần hiểu được quá khứ và hiện tại của Trái Đất, dự đoán tương lai của nó!
Nói cách khác, họ đã biến cả Trái Đất thành trung tâm huấn luyện AI lớn nhất từ trước đến nay.
Quá đỉnh cao. Đây mới là AI vật lý Trái Đất thực sự.
Nhưng đây mới chỉ là bước đầu tiên. Việc thứ hai còn điên rồ hơn.
Gửi robot trí tuệ hình thể lên mặt trăng. Cuối cùng dùng 2 triệu robot AI mặt trăng để xây dựng trung tâm dữ liệu cấp vũ trụ!
Không phải những robot cổ điển chỉ cần đặt vài chiếc robot lên, đi vài bước, chụp vài tấm ảnh rồi đứng yên chờ điều khiển từ xa trên Trái Đất.
Thay vào đó, robot tự cảm nhận môi trường bề mặt Mặt Trăng, tự đánh giá rủi ro, tự lập kế hoạch lộ trình. Thậm chí dựa trên hiểu biết về địa hình và môi trường vật chất, tự động xác định các nguồn tài nguyên có thể tồn tại xung quanh.
Sau đó, sẽ là việc xây dựng một trung tâm dữ liệu mặt trăng mang tính mô-đun, di động và có thể kết hợp với nhau.
Sao rồi? Đỉnh của đỉnh. Những điều cách đây vài năm còn phải tưởng tượng qua phim khoa học viễn tưởng, giờ họ đang từng bước hiện thực hóa.
Công ty này tên là Oriental Starlink. Tôi đã phỏng vấn người sáng lập công ty.
Vào ngày 5 tháng 8, họ đã đưa hai "mắt" được đề cập ở trên — Đông Phương Tinh Liên 05/06 (Đông Phương Huệ Nhãn song tinh quang phổ AI) — lên không gian.
AI đã có bộ não siêu cấp
nhưng vẫn là một “người mù Trái Đất”
Hôm nay, các mô hình lớn rất thông minh. Chúng đã đọc qua khối văn bản lớn nhất trong lịch sử nhân loại, từng xem hàng trăm triệu hình ảnh, có thể viết mã, giải bài toán và tạo video.
Nhưng hiểu biết của nó về Trái Đất thực sự vẫn cực kỳ hạn chế. Nó biết đến từ ngữ “rừng ngập mặn”, nhưng không biết hiện tại một khu rừng ngập mặn nào đó trên toàn cầu đang mở rộng hay đang chết đi.
Trong cuộc phỏng vấn, anh ấy liên tục nhấn mạnh một nhận định: hiện nay, ngành AI đang nói về điện toán không gian, nhưng sự chú ý chủ yếu tập trung vào “cách đưa năng lực tính toán lên không gian”, trong khi bỏ qua một thứ quý hiếm hơn nhiều – dữ liệu liên tục về thế giới vật lý thực tế. Anh ấy thậm chí cho rằng, một số dữ liệu độc đáo có thể quan trọng hơn việc đơn thuần đưa năng lực tính toán lên không gian.
Thật vậy, ngay cả Hassabis của DeepMind cũng từng nói rằng phần lớn dữ liệu mà con người sở hữu vẫn còn dừng lại ở mức internet và ngôn ngữ, còn dữ liệu về Trái Đất và vũ trụ hoàn chỉnh thì cực kỳ ít ỏi.
Đôi mắt đầu tiên của AI hành tinh
Vào sáng ngày 5 tháng 8, tại vùng biển gần Hải Dương, Sơn Đông, các vệ tinh Đông Phương Tinh Liên 05/06 (Đông Phương Huệ Nhãn - Song vệ tinh phổ cao AI) đã được phóng lên quỹ đạo bằng tên lửa Kiệt Long 3 phiên bản 12.
Các vệ tinh cảm biến từ xa thông thường giống như chụp ảnh Trái Đất từ không gian—nhìn thấy màu sắc, hình dạng và diện tích. Cảm biến từ xa phổ cao thì giống như thực hiện kiểm tra sức khỏe và xét nghiệm cho Trái Đất từ cách hàng trăm kilômét.
Quang phổ là dấu vân tay của vật chất, với 22 kênh quang phổ được hiệu chuẩn chính xác bao phủ từ ánh sáng nhìn thấy đến hồng ngoại bước sóng ngắn, kết hợp với độ phân giải không gian cấp mét và độ rộng trường quét siêu lớn 300 km, hai vệ tinh này có hiệu năng vượt trội hoàn toàn so với các vệ tinh cùng loại của Mỹ và châu Âu.
Meanwhile, these two satellites also began to develop their own understanding.
Quy trình trước đây là vệ tinh chụp ảnh, truyền về mặt đất, trung tâm xử lý, chuyên gia phân tích và xuất báo cáo. Hai vệ tinh này được trang bị khả năng tính toán AI trên vệ tinh cấp 400 TOPS, có thể thực hiện phát hiện bất thường, nhận diện địa vật, nén thông minh và trích xuất đặc trưng trên quỹ đạo, sau đó truyền trực tiếp kết quả về mặt đất.
Cuối cùng, người dùng nhận được thậm chí không nhất thiết là một bức ảnh vệ tinh, mà có thể chỉ là một thông điệp cực ngắn: nguy cơ dịch bệnh xuất hiện trên một cánh đồng, thành phần của một đoạn sông hồ bất thường, hoặc một địa điểm cần được kiểm tra ngay lập tức.
Hai ví dụ thực tế.
Cassava: AI tham gia vào quyết định lương thực. Cây trồng chính ở tỉnh Lampung, Indonesia là sắn, hậu quả của việc dự báo sản lượng không chính xác rất trực tiếp—dự báo thấp, nhập khẩu quá nhiều trước thời điểm cần thiết gây lãng phí; dự báo cao, người dân địa phương có thể thật sự đối mặt với nạn đói. Ngay cả trong thời đại hiện nay, tại một quốc gia không quá nghèo, điều này vẫn đang xảy ra. Họ không cần một hình ảnh vệ tinh, mà là “năm nay trồng bao nhiêu, tình trạng sinh trưởng ra sao, cuối cùng có thể thu hoạch được bao nhiêu, và nên sắp xếp nhập khẩu và thu hoạch như thế nào tiếp theo”—từ phổ quang đến hiểu biết và ra quyết định.
Hội chứng châu chấu: Vì dữ liệu miễn phí không đủ tốt, nên quyết định tự chế tạo vệ tinh. Nhóm ban đầu đã sử dụng dữ liệu mã nguồn mở quốc tế để theo dõi sự di cư của châu chấu ở châu Phi liên tục trong ba năm, nhằm xác định châu chấu sẽ phá hoại những loại cây trồng nào và ảnh hưởng đến những khu vực nào. Kết quả cho thấy chất lượng và độ chính xác của dữ liệu远远不足. Họ mới quyết định tự chế tạo vệ tinh tốt hơn vì không thể giải quyết được vấn đề thực tế.
Sau khi vào quỹ đạo, hai vệ tinh sẽ phối hợp với vệ tinh Dongfang Huiyan Gaofen 01 đang hoạt động trên quỹ đạo để xây dựng hệ thống dịch vụ “khảo sát tổng thể + khảo sát chi tiết”. Văn phòng Chương trình Con người của Liên Hợp Quốc và Trung tâm Red Mangrove Toàn cầu cũng đã trở thành đối tác.
Đông Phương Tinh Liên Sao 01
Học giả Lý Đức Nhân từng nói: "Hai vệ tinh AI quang phổ cao Đông Phương Huệ Nhãn không chỉ là bước đột phá lớn trong công nghệ viễn thám quang phổ cao, mà còn là mô hình khoa học công nghệ thực hiện triết lý 'Núi xanh nước trong chính là núi vàng sông bạc'. Chúng sẽ giúp chúng ta không chỉ 'nhìn thấy' Trái Đất, mà còn 'hiểu được' Trái Đất."
Học giả Lý Đức Nhân và giáo sư Vương Mật nghiệm thu cặp vệ tinh
Tạo một “bộ não Trái Đất”
Hai vệ tinh, chỉ là lối vào.
Điều khiến công ty này thực sự khác biệt là cách họ suy nghĩ toàn diện về “Physical AI hành tinh” — quan sát liên tục Trái Đất, thực hiện tính toán thông minh trên không gian và mặt đất, truyền kết quả qua mạng viễn thông để con người, Agent và robot thực thi.
Do đó, vệ tinh trở thành đôi mắt, mô hình trở thành bộ não, giao tiếp trở thành thần kinh, robot trở thành tay chân. Toàn bộ hệ thống hoạt động như một sinh vật sống.
Họ gọi đây là “Đại mô hình Trái Đất đã chưng cất”. Nó không chỉ trả lời các câu hỏi như “Ở đây có gì?” hay “Ở đó là gì?”, mà còn dần dần trả lời những câu hỏi sâu sắc hơn: Tại sao nơi này lại hình thành nên địa hình núi non như vậy? Tại sao khối nước này đang thay đổi? Vì sao một hệ sinh thái đang suy thoái? Những gì có thể xảy ra tiếp theo? Con người nên hành động gì?
Đây mới là cốt lõi thực sự của Physical AI.
Trái Đất chính là nơi lý tưởng nhất để huấn luyện mô hình này—kết quả mà vệ tinh quan sát được có thể được so sánh lặp đi lặp lại với thực tế trên mặt đất, con người có thể cung cấp phản hồi về việc cây trồng có giảm sản lượng hay không, nguồn nước có bị ô nhiễm hay không, rừng có bị suy thoái hay không.
Internet đã đào tạo ra AI biết nói; cả hành tinh này, có thể đào tạo ra AI thực sự hiểu thế giới vật lý.
Theo chiến lược phát triển, hệ thống vệ tinh "Đông Phương Huệ Nhãn" sẽ hoàn thành việc triển khai 258 vệ tinh vào năm 2032, tổng công suất tính toán của 1.000 vệ tinh hệ thống "Thiên Không Chi Huyền" đạt 900.000 POPS. Công ty đã triển khai hoạt động tại hơn 40 quốc gia, nền tảng AI trên quỹ đạo vận hành an toàn hơn 2.600 ngày, năm 2026 sẽ sản xuất 23 bộ nền tảng tính toán không gian, công suất và sản lượng xuất xưởng dẫn đầu trong nước.
Mặt trăng mới là bài kiểm tra thực sự đầu tiên
Đây là phần khiến tôi hào hứng nhất trong suốt cuộc phỏng vấn.
Các logic trước đó đã được thiết lập — vệ tinh cung cấp mắt cho AI, dữ liệu Trái Đất huấn luyện bộ não, hệ thống truyền thông tạo thành hệ thần kinh. Bước tiếp theo, nó cần một cơ thể thực sự.
Cơ thể này có thể là robot mặt trăng.
Địa Vệ Nhị hợp tác với các trường đại học nước ngoài để cung cấp khả năng AI cho cặp sao đôi, tạo ra dự án mang tên CHERI — viết tắt của “Robot Khám phá Thông minh trong Môi trường Thử thách”. Đây là doanh nghiệp tư nhân đầu tiên tham gia vào chương trình thám hiểm Mặt Trăng của Trung Quốc, với kế hoạch hạ cánh trên Mặt Trăng vào khoảng năm 2030.
Trung tâm của dự án là hai robot mặt trăng nhỏ hoạt động phối hợp. Dù kích thước nhỏ gọn, nhưng nhiệm vụ của chúng rất ấn tượng: điều hướng tự chủ trên bề mặt mặt trăng, tạo bản đồ thời gian thực (SLAM), tránh vật cản thông minh, giao tiếp thời gian thực với nhau thông qua mạng MESH, và phối hợp thực hiện các nhiệm vụ thám hiểm.
Hai robot cùng lúc cảm nhận môi trường, chia sẻ dữ liệu và phối hợp phân công nhiệm vụ. Một robot đi trước để dò đường và tạo bản đồ, robot còn lại có thể dựa vào bản đồ đã chia sẻ để thực hiện các nhiệm vụ khác nhau.
Hình ảnh minh họa khái niệm robot AI Mặt Trăng
Trong cuộc phỏng vấn, anh ấy tiết lộ một con số khiến tôi sửng sốt: cuối cùng cần 2 triệu robot AI trên Mặt Trăng.
2 triệu robot này không đơn giản chỉ là đi lại trên mặt trăng. Mỗi một robot đều là một nút thông minh—có khả năng cảm nhận, tính toán, giao tiếp và hợp tác.
Khi 2 triệu nút như vậy được triển khai trên bề mặt Mặt Trăng, kết nối với nhau thông qua mạng MESH, chia sẻ dữ liệu, phân bổ sức mạnh tính toán và phối hợp thực hiện nhiệm vụ. Đây chính là một mạng tính toán phân tán.
Nói cách khác, 2 triệu robot AI được kết nối với nhau chính là trung tâm dữ liệu trên Mặt Trăng.
Được thiết kế ở dạng mô-đun cao, di động, có thể triển khai phân tán hoặc hợp nhất thành cụm máy tính siêu lớn, linh hoạt điều chỉnh theo ánh sáng mặt trăng và nhu cầu nhiệm vụ. Mục tiêu là đạt quy mô đáng kể vào khoảng năm 2035.
Hai robot của CHERI đã xác minh phiên bản nguyên mẫu nhỏ nhất của kiến trúc này: liệu hai nút có thể phối hợp nhận thức, phối hợp tạo bản đồ và phối hợp ra quyết định hay không. Sau khi xác minh thành công, bước tiếp theo là mở rộng quy mô từ 2 lên 2 triệu.
Trong cuộc phỏng vấn, anh ấy còn mô tả chi tiết một lộ trình huấn luyện: đã chọn nhiều bãi biển ở Trung Quốc — vì đặc tính của regolith tương tự cát, thu thập dữ liệu trong các điều kiện ánh sáng và nhiệt độ khác nhau; cũng thực hiện các thí nghiệm tương tự ở sa mạc Trung Đông; sau đó tổng hợp toàn bộ dữ liệu này, mô phỏng môi trường mặt trăng để liên tục huấn luyện mô hình hành động tự chủ của robot.
Quan trọng hơn, robot mang lên mặt trăng là toàn bộ kiến thức mà AI đã tích lũy được trên Trái Đất về vật chất, môi trường và sự tiến hóa của hành tinh.
Khi robot hạ cánh xuống mặt trăng, nó sẽ sử dụng những kiến thức đã học được trên Trái Đất để xác định dưới chân mình là gì, xung quanh có thể có những gì, và bước tiếp theo nên đi về đâu.
Hai vệ tinh quang phổ cao là đôi mắt đầu tiên của hành tinh AI mở ra trên Trái Đất; hai robot mặt trăng có thể trở thành đôi chân đầu tiên của nó bước tới một hành tinh khác.
Anh ấy thậm chí còn đề cập đến một tầm nhìn cao hơn: sử dụng dữ liệu quang phổ để ghi lại liên tục quá trình tiến hóa của vật chất trên Trái Đất, huấn luyện một mô hình có thể giải thích « tại sao Trái Đất có sự sống »—sau đó dùng mô hình này để quan sát ra ngoài, tìm kiếm những nơi có thể tồn tại sự sống ngoài Trái Đất.
This truly opens a new window for searching for extraterrestrials.
Đó có phải là SpaceX của Trung Quốc không?
Sau cuộc phỏng vấn này, tôi vẫn không dám khẳng định liệu công ty này cuối cùng có trở thành SpaceX của Trung Quốc hay không. Rốt cuộc, SpaceX sở hữu khả năng khép kín đầy đủ gồm tên lửa, tàu vũ trụ và Starlink, trong khi Đông Phương Starlink vẫn mới chỉ ở khởi đầu của một cuộc phiêu lưu dài lâu.
Nhưng khi cuộc phỏng vấn đi đến cuối, tôi lại cảm thấy câu hỏi “Liệu có phải là SpaceX của Trung Quốc?” vốn dĩ đã đặt sai. Musk giải quyết vấn đề “làm thế nào để lên được” — sử dụng tên lửa tái sử dụng để giảm chi phí tiếp cận không gian, sau đó dùng Starlink để mở rộng mạng lưới viễn thông. Đó là công việc xây đường và kéo dây, là nền tảng cấp một của thời đại không gian.
Sau khi đường phố được sửa xong thì sao? Khi chi phí phóng giảm xuống đủ thấp, điều thực sự khan hiếm sẽ không còn là năng lực vận chuyển, mà là bạn có thể làm gì sau khi lên đó.
Câu trả lời của Đông Phương Tinh Liên là: đừng xây thêm nhiều đường hơn, mà hãy để không gian tự sinh ra trí thông minh.
Liệu câu trả lời này có thể thực hiện được không? Kết luận quá sớm bây giờ. 258 vệ tinh sẽ đến năm 2032, robot lên mặt trăng vào khoảng năm 2030, kế hoạch trung tâm dữ liệu mặt trăng vào năm 2035.
Nhưng trong những con số này, không có cái nào thuộc về tương lai xa xôi. Hiện tại, AI đã mở ra đôi mắt có thể đọc được Trái Đất.
Trong khi con người đang chuẩn bị đưa AI ra khỏi Trái Đất, nó đang học cách thực sự hiểu quê hương của mình.