AstroForge为下一次航天器任务配备自研AI模型Solo
这家小行星采矿初创公司计划让基于Transformer的自主控制堆栈在 2027 年Autonomy-1任务中接管航天器，CEO表示不打算安装能从地球接收信号的无线电。
AI解读：小行星采矿公司AstroForge正在把自主控制权交给AI，而不是继续依赖地球上的飞行控制团队。它自研了一个名为Solo的控制堆栈，核心是基于Transformer的模型，计划 2027 年在Autonomy-1任务上首次全程自主飞行。
这个决定和公司的现实处境直接相关。NASA的Osiris-Rex小行星任务每个八小时班次有 100 名操作员，创业公司没有这种人力。2025 年Odin原型航天器发射后通信困难，最终无法控制，促使公司考虑让航天器自己诊断和解决问题。
Solo并非完全取代传统控制。堆栈里保留了传统控制算法，也包含针对电源、导航等子系统用测试数据训练的模型，以及一个基于约 2500 个传感器数据训练的整体智能层，用来处理异常诊断这类任务。
这条路线偏激进：目前大多数航天器自主仍依赖传统控制算法，用神经网络控制卫星在轨定位的首次尝试发生在去年。AstroForge的CEO也明确说，做的是低传感器输入下的受限自主，不是通用自主。
小行星采矿初创公司AstroForge已开发出一套名为Solo的自主控制堆栈，用于其航天器。该堆栈的核心是一个基于Transformer的模型，由公司内部制造。公司计划在 2027 年发射第一艘自主航天器，搭乘Stoke Space的首枚火箭。该任务名为Autonomy-1，将得到NASA支持，预计收集关于太阳的科学数据。
Odin通信失败后，AstroForge转向让航天器自己解决问题
AstroForge成立于 2022 年，已获得 5600 万美元风险投资，此前发射过两个原型航天器，均遭遇异常，未能实现大部分任务目标。2025 年，其Odin航天器被发射到深空，但公司难以与它通信。地球上有足够大的天线可以向数十万英里外的航天器传输信号的数量有限，可用时间窗口也很小。最终，AstroForge未能获得Odin的控制权。
AstroForge联合创始人兼CEO Matthew Gialich说：“如果所有数据都在航天器上，那能恢复吗？我不知道，但我可以告诉你，航天器上没有任何东西尝试过，如果航天器在发射后无法恢复，我很希望航天器上有东西能试一试。”他还描述了成本权衡：“对我来说，交易是：我是去建自己的地面网络，花大约 2 亿美元在全球建五个天线并运营，还是尝试用模型来消除它？”
Solo包含传统控制算法、子系统模型和整体智能层
AstroForge飞行软件负责人Armand Awad说，公司决定利用前沿实验室推动的Transformer模型进展。公司创建的堆栈包括传统控制算法、针对电源或导航等特定子系统用测试数据训练的模型，以及一个基于航天器约 2500 个传感器数据训练的整体智能层。
理论上，控制航天器的智能体将执行异常解决等任务。Awad设想它意识到自己丢失了在太空中的位置，将电源异常与星跟踪器的问题关联起来，并修复整个问题——“在这种情况下，很可能是把它打开再关闭。”
Gialich表示：“我不是说我要制造通用的航天器自主或世界的通用自主。我制造的是在非常低传感器输入下的受限自主，遵循Transformer模型的基本训练。”
DeepSpace-2先以“影子模式”验证，Autonomy-1可能不装无线电
公司第三台航天器DeepSpace-2目前计划与Intuitive Machines的第三次月球任务一起发射，预计在 2026 年底前进入太空。Solo将搭载在该航天器上，以“影子模式”飞行，以便AstroForge的工程师在Autonomy-1任务前对它进行测试。
当被问及这是否真的是AI智能体操作独立航天器时，Gialich说：“我不打算在Autonomy-1上飞行能从地球接收信号的无线电。我们现在必须全力以赴。到飞行时，团队可能会说服我装上它。但现在，我告诉他们不要无线电。”
神经网络控制卫星在轨定位的首次尝试发生在去年
大多数航天器自主依赖传统控制算法，原因是担心神经网络不可靠。首次使用神经网络控制卫星在轨定位是在去年。NASA的Osiris-Rex任务于 2018 年与一颗小行星会合，每个八小时班次有 100 名操作员。