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从“借数据”到“自己看”:印度推出AI太空监视网,5个节点瞄准低轨目标持续跟踪

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在卫星侦察、通信和导航越来越深地嵌入现代军事行动的背景下,印度正在加快建设自主太空监视能力。

据印度《India Strategic》8月18日报道,班加罗尔太空域感知企业Digantara当天发布名为MOSAIC的分布式光学传感器网络,试图利用人工智能、地基光电观测和数据融合,对低地球轨道目标实施连续探测与跟踪。公司将其定位为一套印度自主建设的“主 权太空监视能力”。

“辛杜尔行动”后,印度更强调掌握自己的数据

报道将MOSAIC的推出与印度近期军事行动联系起来。

按照Digantara及相关印度媒体的说法,“辛杜尔行动”期间,印度除使用Cartosat、RISAT等本国卫星资源外,还被广泛报道使用美国Maxar公司的商业遥感影像辅助目标核验和行动后评估。需要注意的是,相关商业影像具体使用方式主要来自企业和媒体表述。

Digantara据此提出,一个国家即使拥有本国卫星,如果关键时刻仍依赖外部数据源,其决策链仍存在一定外部依赖。MOSAIC希望解决的,首先就是时间敏感型轨道目标数据能否自主获得的问题。

5个节点组成一张“光学监视网”

MOSAIC首批部署由5个传感器节点组成,并作为一个协同网络工作。

每个节点都包括用于精密天区成像的光学头和负责处理、授时、通信及自主运行的电子单元,可依靠太阳能与电池独立运行。企业称,设备按照从塔尔沙漠高温到喜马拉雅寒冷环境的条件进行设计。

其基本思路并不是依赖一台超大型望远镜,而是让多个节点从不同位置持续搜索天空,提高目标发现和航迹保持概率。

AI负责从星空里“找卫星”

该系统另一个核心是AI/机器学习。

按照公开介绍,算法首先从光学图像中识别恒星和“驻留空间目标”(RSO),包括较暗的卫星和轨道物体;随后利用所谓“Lost-in-Space”姿态估计方法,在缺乏预先提示或初始目标信息的情况下确定目标位置。

Digantara还计划将相关技术延伸至GPS受拒环境下的天文导航。也就是说,同一套恒星识别、姿态估计和自主计算技术,未来不仅可用于“看太空”,还可能服务于不依赖卫星导航信号的定位与导航。

从“发现目标”走向持续“看住目标”

MOSAIC并不是Digantara孤立建设的一套传感器。

公司称,其现有太空域感知体系还包括天基跟踪和自主数据融合处理能力。MOSAIC主要承担广域发现和持续跟踪层任务,再将观测结果送入后续处理体系,使其最终能够覆盖从低轨到地球同步轨道的目标探测、识别和航迹维持。

公司还提出,未来希望把类似传感器扩展至更多地区,以形成独立轨道目标目录。

从这一动向看,印度商业航天企业的关注重点正在从单纯“造卫星、发卫星”,进一步延伸至谁能够持续发现轨道目标、掌握数据并形成自己的太空态势图景

不过,目前公 开信息主要来自Digantara自身发布和印度媒体转述,尚未披露MOSAIC的实际探测距离、精度、更新率以及5节点网络的具体部署位置。因此,其真实能力仍有待后续运行数据和实际应用验证。

但其发展方向已经较为明确:现代太空竞争不仅是拥有多少卫星,也包括能否用自己的传感器和数据链,持续知道轨道上“有什么、在哪里、正在做什么”。

参考信息来源:

  1. India Strategic,After Op Sindoor, India Builds Its Own Eyes in Orbit,2026年8月18日。

  2. ThePrint,Bengaluru company announces MOSAIC, India’s AI-powered space surveillance system,2026年8月18日。

  3. India Today,After Op Sindoor, Indian startup deploys AI-powered space surveillance network,2026年8月18日。  


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来源:智研航天
System光学航天电子通信太阳能人工智能
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首次发布时间:2026-08-26
最近编辑:1天前
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