NVIDIA Jetson边缘AI平台首次在月球轨道投入运行

这家 NVIDIA 初创加速计划会员企业的 Ocula 月球成像服务，将借助 NVIDIA Jetson 平台进行边缘 AI 处理。该平台可直接在太空中执行 AI 推理，与将所有数据传回地球再分析相比，这能显著加快获取洞察的速度。

2025 年 3 月，当 Firefly Aerospace 的 Blue Ghost Mission 1 着陆器成功登月时，曾向地球传回了近 120GB 的原始数据 (包括机载摄像头拍摄的图像和视频)，科学家们至今仍在处理这些数据。

该公司的下一次登月任务 Blue Ghost Mission 2 计划于 2026 年底发射，届时该项目将搭载 Firefly Aerospace 的 Ocula 月球成像服务。这也将是 NVIDIA Jetson 边缘 AI 平台首次在月球轨道投入运行。

在过去，任务需要将大量原始数据传输回地球，处理周期通常长达数周甚至数月。然而，此次Ocula将直接在轨道上运行AI算法，利用NVIDIA Jetson平台根据客户需求提取关键信息，并以近实时的方式将最相关的数据传回地球。这种创新的方式不仅显著降低了传输延迟，还大大节省了昂贵的下行链路成本。

在 Blue Ghost Mission 2 任务中，一台月球着陆器将分离并降落在月球背面，搭载包括射电望远镜在内的多种科学仪器。该任务旨在支持由 NASA 资助、加利福尼亚大学伯克利分校主导的研究项目，探测宇宙大爆炸后不久“黑暗时代”发出的微弱信号。

与此同时，Firefly Aerospace 的 Elytra 航天器将继续绕月飞行，执行为期五年的任务，并持续运行 Ocula 及其基于 NVIDIA Jetson 的 AI 处理链。

Firefly Aerospace 首席执行官 Jason Kim 表示，公司的愿景是持续照亮通往宏伟太空生态系统的道路，为人类的未来创造更多可能。这家总部位于德克萨斯州奥斯汀的前沿初创公司是 NVIDIA 初创加速计划的会员企业。

Kim 补充道：“我们相信未来所有的 AI 处理和感知都将在太空中完成。这就像连接地球各大洲、支撑起互联网运行的海底光缆一样，我们希望在太空实现类似的事情，即把不同的轨道星座连接起来，从而发挥任何单一星座都无法实现的更大价值。”

以发现之速处理数据

传统的太空感知流程往往十分缓慢：传感器收集数据后需通过带宽受限且延迟较高的无线电链路下传，再经地面 CPU 处理数天乃至数周才能获得有价值的洞察。

而通过在轨道上利用 NVIDIA Jetson 直接运行 AI 推理，Firefly Aerospace 能够大幅压缩这一周期。

Ocula传感器能够采集紫外线及可见光波段的图像数据。这些数据会被搭载在月球轨道Elytra航天器上的Jetson模组快速处理，该模组由太阳能供电，并结合了Firefly Aerospace子公司SciTec开发的AI软件运行，能够自主将处理后的数据传回地球。

Kim 表示，这将是人类历史上首次在月球轨道实现 AI 在轨处理。

绘制月球前沿地图

Ocula 支持多种应用场景，最终将助力人类探索太空的广阔可能。

它可利用高分辨率影像绘制月球着陆区地图，为未来载人及机器人任务提供精细的地表细节参考。

该服务还能探测钛铁矿等独特的月球矿物成分，这些资源对未来能源应用或具有重要价值。

随着越来越多国家和企业在月球表面开展探索和布局，Ocula 能够对月球上的基础设施、飞行器及各类作业活动提供态势感知能力。

在更广阔的地月空间 (即地球与月球之间的广袤区域)，该服务还可追踪物体并监测太空作业活动。

构建月球生态系统

Firefly Aerospace 计划在后续的 Blue Ghost 任务中搭载 Ocula 传感器，通过每次发射对技术进行迭代升级，并适时引入如 NVIDIA Space-1 Vera Rubin 模组等新一代 NVIDIA 平台。

Blue Ghost Mission 2 分离测试团队与 Ocula 传感器交付、测试及集成团队。图片由 Firefly Aerospace 提供。

利用 Firefly Aerospace 月球数据洞察的客户包括 NASA 以及致力于从月球获取能源与资源、并有望建立永久月球基地的航天、采矿和能源企业。

Kim 介绍，随着 NASA 计划在未来数年内执行约 30 次机器人着陆任务，推进在轨 AI 发展的机会窗口正在加速打开。

Kim 表示：“预测未来的方式就是将其变为现实。这也正是我们正在践行的理念。我们相信，这就是未来，并且正一步步将其变为现实。”