目前，衛(wèi)星通信產(chǎn)業(yè)正面臨著失去重要客戶的威脅。光纖通訊在全球范圍內(nèi)推廣，即便是在相對(duì)偏僻的鄉(xiāng)村區(qū)域，光纖通訊也能為消費(fèi)者提供快速可靠的通訊體驗(yàn)，因此，許多社區(qū)都希望政府加快建設(shè)光纖通訊。與此同時(shí)，隨著越來(lái)越多的人在移動(dòng)端消費(fèi)信息，付費(fèi)電視訂閱項(xiàng)目正日漸式微。畢竟，如果能用地面的線纜接入，誰(shuí)想在房頂上放口鍋呢？

由于地面移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)優(yōu)勢(shì)，許多人忽視了衛(wèi)星的重要性。但必須明確的是，沒(méi)有衛(wèi)星通信，通信網(wǎng)絡(luò)就無(wú)法實(shí)現(xiàn)絕對(duì)的全球化。衛(wèi)星服務(wù)如何應(yīng)對(duì)當(dāng)下的挑戰(zhàn)？也許人工智能技術(shù)可以給出一個(gè)不錯(cuò)的回答。

衛(wèi)星服務(wù)所面臨的威脅

地面通訊與衛(wèi)星通訊的界限正變得越來(lái)越模糊，其原因在于各種通訊服務(wù)的興起和網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜性的蔓延。這意味著，對(duì)遠(yuǎn)程信息傳輸進(jìn)行良好的管理，并確保優(yōu)質(zhì)的傳輸性能和可靠性比以往任何時(shí)候都重要。人們已經(jīng)意識(shí)到了遠(yuǎn)程信息傳輸方式的區(qū)別，那么，衛(wèi)星通訊運(yùn)營(yíng)商們就需要不斷開(kāi)拓新的服務(wù)，并在保證服務(wù)質(zhì)量的基礎(chǔ)上，有能力進(jìn)行彈性的冗余切換。

衛(wèi)星產(chǎn)業(yè)不僅受到來(lái)自其他通訊方式的威脅，還面臨著產(chǎn)業(yè)內(nèi)的多重挑戰(zhàn)。一方面，太空垃圾越來(lái)越多，整個(gè)空間變得越來(lái)越擁擠，這些太空垃圾就像填滿海洋的塑料一樣棘手。2017年的碰撞事件產(chǎn)生了大約3800個(gè)空間碎片，自此之后，產(chǎn)生的碎片越來(lái)越多。如果目前GEO（地球同步軌道）上發(fā)生碰撞，整個(gè)軌道將在24小時(shí)內(nèi)受到影響。

另一方面，衛(wèi)星服務(wù)質(zhì)量也可能會(huì)受到影響。OneWeb計(jì)劃發(fā)射720多顆衛(wèi)星，Telesat計(jì)劃發(fā)射117顆衛(wèi)星，而SpaceX則要發(fā)射4425顆衛(wèi)星，其他項(xiàng)目中也有推出包含數(shù)百顆衛(wèi)星的星座項(xiàng)目。隨著大量的衛(wèi)星發(fā)射，射電頻率環(huán)境的管理問(wèn)題日益凸顯，這將對(duì)監(jiān)測(cè)近地軌道衛(wèi)星產(chǎn)生重大影響。

例如，現(xiàn)在我們可能每四到五個(gè)小時(shí)看一顆衛(wèi)星，當(dāng)SpaceX衛(wèi)星全部發(fā)射時(shí)，我們可能一次在一個(gè)視圖中看到20個(gè)。這意味著，衛(wèi)星間的相互干擾會(huì)越來(lái)越明顯，因?yàn)樵蕉嗟男l(wèi)星在相同的頻率范圍內(nèi)發(fā)射，相同頻段的對(duì)地靜止衛(wèi)星服務(wù)質(zhì)量堪憂。

盡管大多數(shù)衛(wèi)星運(yùn)營(yíng)商為了避免碰撞風(fēng)險(xiǎn)和其他運(yùn)營(yíng)問(wèn)題，一直遵循著最佳的實(shí)踐方式。但在商業(yè)航天的大環(huán)境下，并不是所有的公司都能全面考慮這些問(wèn)題。如何在今后的發(fā)射中規(guī)避這些風(fēng)險(xiǎn)，值得所有的商業(yè)航天工作者們注意。

人工智能帶來(lái)的新思路

衛(wèi)星運(yùn)營(yíng)商需要轉(zhuǎn)變思維，要從數(shù)量提供商轉(zhuǎn)變?yōu)閷?zhuān)業(yè)的服務(wù)提供商，即重視為客戶提供的整套服務(wù)流程。只要具備克服一系列挑戰(zhàn)的勇氣和耐心，人工智能技術(shù)極有可能成為幫助衛(wèi)星行業(yè)實(shí)現(xiàn)自我轉(zhuǎn)型、提高服務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力的核心技術(shù)。

人工智能是是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)新興技術(shù)科學(xué)，它的關(guān)鍵在于使用數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)。雖然人工智能近些年來(lái)反復(fù)登頂科技話題榜，但事實(shí)上，這個(gè)概念雛形20世紀(jì)50年代就被提出來(lái)了。衛(wèi)星產(chǎn)業(yè)的數(shù)據(jù)量足以傲視群雄，若使用得當(dāng)，它可以通過(guò)高效解決問(wèn)題來(lái)降低人工管理的成本。雖然人工智能技術(shù)永遠(yuǎn)不會(huì)取代富有經(jīng)驗(yàn)的衛(wèi)星工程師，但這種技術(shù)應(yīng)該被視為衛(wèi)星工程師的左膀右臂。

人工智能的用例

人工智能在衛(wèi)星通訊中使用的潛在價(jià)值是巨大的，目前，已經(jīng)有一些局部的測(cè)試?yán)C了這種價(jià)值。以下幾種就是具有代表性的案例：

干擾檢測(cè)

從基站收集數(shù)據(jù)對(duì)干擾因素進(jìn)行分類(lèi)，以便系統(tǒng)出現(xiàn)故障時(shí)自動(dòng)發(fā)出警報(bào)。在數(shù)據(jù)積累到一定量后，還可以提出解決特定干擾的可行性方案。這一實(shí)驗(yàn)已經(jīng)在巴塞羅那的加泰隆尼亞通信技研究中心（CTTC）成功測(cè)試。

干擾預(yù)測(cè)

從已經(jīng)發(fā)生的事件中搜集來(lái)自票務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，并將其與計(jì)劃中的未來(lái)事件相關(guān)聯(lián)，以預(yù)測(cè)潛在的干擾因素。該試點(diǎn)項(xiàng)目已經(jīng)開(kāi)始為機(jī)器學(xué)習(xí)尋找適合的數(shù)學(xué)函數(shù)了。

      遙測(cè)數(shù)據(jù)中的異常檢測(cè)

與干擾檢測(cè)一樣，這是關(guān)于教導(dǎo)系統(tǒng)識(shí)別和檢測(cè)遙測(cè)數(shù)據(jù)中的異常，同時(shí)，這也是是加泰隆尼亞通信技研究中心正在研究的另一個(gè)案例。

靈活的衛(wèi)星通信系統(tǒng)

人工智能可以預(yù)測(cè)無(wú)線電通訊的請(qǐng)求方式。換言之，在有衛(wèi)星廣播的情況下，它可以幫助預(yù)測(cè)用戶可能需要的內(nèi)容，以便及時(shí)切換廣播頻道。

             應(yīng)用于VSAT測(cè)量數(shù)據(jù)

使用VSAT（衛(wèi)星小數(shù)據(jù)站）測(cè)量數(shù)據(jù)，人工智能可以確定每個(gè)站的成本，它們的性能，安裝是否良好等等，這可以為VSAT運(yùn)營(yíng)商提高生產(chǎn)率。

網(wǎng)絡(luò)安全

這是人工智能的重要用例。系統(tǒng)只有在新漏洞出現(xiàn)之前才是安全的，隨著衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的虛擬化，這將成為一個(gè)值得關(guān)注的領(lǐng)域。因?yàn)槿斯ぶ悄芸梢栽诔霈F(xiàn)，或可能出現(xiàn)漏洞時(shí)發(fā)出警報(bào)。

避免碰撞

如果我們將操作員星歷表數(shù)據(jù)和來(lái)自公共傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)輸入人工智能系統(tǒng)，我們能否讓它計(jì)算碰撞的概率，并在迫近時(shí)向操作員發(fā)出警報(bào)?目前，空間態(tài)勢(shì)感知是由包括空間數(shù)據(jù)協(xié)會(huì)在內(nèi)的多個(gè)組織完成的，但顯然這需要改進(jìn)，以保障空間環(huán)境的未來(lái)。或許人工智能的引入將有助于解決這一問(wèn)題。

預(yù)測(cè)軌道

一旦我們的衛(wèi)星監(jiān)測(cè)不到，人工智能可以作為預(yù)測(cè)衛(wèi)星的路徑的有效方式。無(wú)論是出現(xiàn)錯(cuò)誤還是近地軌道衛(wèi)星不在監(jiān)測(cè)范圍內(nèi)，我們都能夠從網(wǎng)關(guān)站加以控制。

人工智能+衛(wèi)星產(chǎn)業(yè)如何實(shí)現(xiàn)

衛(wèi)星行業(yè)需要一些配套動(dòng)作才能與人工智能行業(yè)結(jié)合起來(lái)。

虛擬化網(wǎng)絡(luò)

我們需要虛擬化地面站。如果射電頻率轉(zhuǎn)化為數(shù)字，就可以將其發(fā)送到用軟件調(diào)制解調(diào)器的云存儲(chǔ)。目前已經(jīng)有超過(guò)200顆衛(wèi)星搭載了數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，這是一個(gè)良好的開(kāi)端，因?yàn)閷⑾到y(tǒng)數(shù)字化，并將數(shù)據(jù)從系統(tǒng)傳輸?shù)皆贫耍馕吨梢杂眠@些數(shù)據(jù)做更多的事情。

數(shù)據(jù)共享

有些公司和組織已經(jīng)有能力將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化到實(shí)際運(yùn)用中去，以此來(lái)提高衛(wèi)星通訊的效率。這一操作最為重要的是衛(wèi)星行業(yè)豐富的數(shù)據(jù)資源，但各個(gè)公司歷來(lái)不愿分享這種資源。然而，與之相悖的是，只有這類(lèi)有能力的組織獲得了更多數(shù)據(jù)，行業(yè)的整體發(fā)展才會(huì)越快，雙贏的概率才會(huì)更大。

同樣重要的是，決定是在公司內(nèi)部運(yùn)行人工智能工作組，還是將其外包——包括與行業(yè)伙伴共享相關(guān)企業(yè)數(shù)據(jù)。這是一個(gè)重大的難題，是將業(yè)務(wù)關(guān)鍵數(shù)據(jù)遞交給公司外部的實(shí)體，還是在公司內(nèi)部組建一個(gè)團(tuán)隊(duì)來(lái)管理人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。對(duì)于衛(wèi)星通信環(huán)境的經(jīng)濟(jì)前景來(lái)說(shuō)，這是一個(gè)決定性的問(wèn)題。

數(shù)學(xué)技能

我們需要數(shù)學(xué)計(jì)算來(lái)支持人工智能和一整套不同的技能。射頻工程師了解衛(wèi)星，并且對(duì)行動(dòng)方案做出最終決定。但我們也需要數(shù)據(jù)和數(shù)學(xué)方面的人才來(lái)處理數(shù)據(jù)，運(yùn)行人工智能有效地評(píng)估數(shù)據(jù)。公司可以雇傭具有相關(guān)技能的員工，也可以外包給那些能夠有效處理數(shù)據(jù)的公司。

網(wǎng)絡(luò)安全

雖然網(wǎng)絡(luò)安全是人工智能可以解決的一個(gè)領(lǐng)域，但人工智能本身也存在信息安全威脅。算法的安全性如何？會(huì)發(fā)生黑客入侵并改變算法行為嗎？如果一顆衛(wèi)星受到攻擊，那就不僅僅是把它擊落的問(wèn)題了。隨著網(wǎng)絡(luò)變得更加虛擬化，確保網(wǎng)絡(luò)安全極為重要。為了避免發(fā)生網(wǎng)絡(luò)攻擊，準(zhǔn)備相應(yīng)的應(yīng)急計(jì)劃是必須的。

結(jié)論和展望

衛(wèi)星通信公司每天從衛(wèi)星和地面網(wǎng)絡(luò)傳感器上收集數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的數(shù)據(jù)報(bào)。之所以搜集這么多數(shù)據(jù)，是因?yàn)楫?dāng)操作員無(wú)法查看他們的監(jiān)控器時(shí)，更多的傳感器數(shù)據(jù)有助于及時(shí)發(fā)出警報(bào)通知。

大數(shù)據(jù)處理是探尋正確商業(yè)決策途徑的常用方法。因此，利用好衛(wèi)星運(yùn)營(yíng)商已擁有的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)，將為進(jìn)一步開(kāi)展機(jī)器學(xué)習(xí)和應(yīng)用人工智能打下基礎(chǔ)。

何時(shí)實(shí)現(xiàn)全行業(yè)的集成并不是一個(gè)問(wèn)題，因?yàn)樗鼤?huì)在每個(gè)公司的發(fā)展進(jìn)程中自然的完成。問(wèn)題是如何去實(shí)現(xiàn)，以及將在多大程度上實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，這是每個(gè)公司必須根據(jù)自己的需求做出的決定。

最后，人工智能機(jī)器通常會(huì)給出一個(gè)“是”、“否”或“無(wú)法決定”的命題。這不取決于所使用的的算法，而是取決于所提出的問(wèn)題、所記錄的答案和用作輸入的大數(shù)據(jù)質(zhì)量，其中，大數(shù)據(jù)質(zhì)量是最為重要的。源數(shù)據(jù)的質(zhì)量越低，發(fā)生的“無(wú)法決定”的事件就越多，整體的工作效率也會(huì)降低。

總而言之，若衛(wèi)星公司引入了人工智能或是機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，那么，相關(guān)技術(shù)所涉及的設(shè)計(jì)案例、數(shù)據(jù)來(lái)源、成果質(zhì)量不僅要求直接操作人工智能系統(tǒng)的技術(shù)人員知曉，公司內(nèi)的高層決策者也需要更多的學(xué)習(xí)與了解。

                                                                                                  （來(lái)源：國(guó)際商業(yè)航天）