据 IPO 早知道消息，聚焦 Space AI Infra（太空人工智能基础设施）的一苇宇航近日宣布完成超亿元天使轮系列融资，投资方包括北京市空天基金、浩瀚深度、世纪金源、亿宸资本、泰中合投资、中鑫致道资本、星枢科创等。至此，公司一年时间已累计完成四轮融资。
根据公司介绍，此轮融资将主要应用于太空数据中心级超大规模算力载荷研发、太空算力服务平台生态建设等方面。
一苇宇航成立于 2025 年 2 月，其创始团队并非从火箭或卫星制造相关起步，而是来自通信网络、云计算和星载计算等领域。
2019 年起，邢若粼及其团队便参与北京邮电大学“天算星座”8 颗卫星的相关研究与技术验证工作。按照他的梳理，前 5 颗卫星验证星载核心网、卫星云原生等星载服务化能力栈，第 6 颗星验证操作系统，第 7 颗和第 8 颗进一步验证太空服务器。
基于此，团队形成了一条从星载核心网、云计算、操作系统延伸至计算硬件与组网服务的技术路径。这种路径背后的逻辑，是将地面互联网与云计算的发展向太空的迁移。
全球商业航天的关注点也正在发生变化。随着可回收火箭、低轨卫星和卫星互联网逐步进入工程化阶段，市场开始关注大量资产进入轨道后能产生的持续服务和商业价值。
根据麦肯锡的预测，全球太空经济规模可能从 2023 年的 6300 亿美元增长至 2035 年的 1.8 万亿美元。其中，相当一部分增量来自通讯、定位、地球观测等能力在地面产业中的应用。
马斯克的 SpaceX 则更为激进。该公司提出建设轨道数据中心，并计划在 2030 年前实现年部署 100GW 的计算能力。
一苇宇航恰好落在 AI 与商业航天当下两大最热门行业的交叉点上。
不过，太空算力需要的不仅是一次物理迁移，还需将原本分散在不同卫星上的计算、数据与通讯资源进入统一网络，能够识别、预约、调度、更新和结算。
一苇宇航将自身定位为 Space AI Infra，试图解决的正是这些问题。据了解，公司最初以 RROS 双内核操作系统切入，随着公司发展方向进一步明确，太空人工智能基础设施的定位也逐渐清晰。
在一苇宇航邢若粼的设想中，商业航天更多是工具和手段，AI 对算力的需求才是最终目标。这也意味着一苇宇航更核心的能力将集中在其操作系统、云、AI 算子优化、模型调度和资源服务。
邢若粼将 Space AI Infra 划分为三层：第一层是物理层，解决能源、散热和通信问题，即以多少重量获得多少电力；第二层是计算层，包括半导体、操作系统、云和资源调度，解决单位电力能够产生多少算力；第三层是 AI 应用层，关注这些算力最终能够产生多少有效 Token，以及能否形成具体应用效果。
在这套架构中，操作系统和云承担连接上下层的作用：一方面保障硬件可靠运行，另一方面将分散的计算资源拆分、调度并提供给上层模型。邢若粼将衡量整套系统的指标概括为“有效用的 Tokens/瓦”。
从商业化路径看，一苇宇航的业务发展主要分为三个阶段，分别是依靠具体场景、流量及模型服务。
目前，一苇宇航仍处于第一阶段。邢若粼称，公司成立时已经取得订单，2026 年订单金额也按照既定目标持续增加中。公司还在为部分国家级星座计划提供相关能力，并与业内头部企业展开合作。
SpaceX 因为同时掌握火箭发射、卫星制造、星间通信、网络运营和用户入口，在同一体系内形成基础设施闭环，而成为太空算力的行业锚。在邢若粼看来，中国很难照搬这种垂直整合模式。
他认为，更现实的路径是通过开放标准和产业协作完成“建网”，这一过程可以概括为“先通后算”。这里的“网”不只是通信网络，还包括资源接入、任务调度、统一纳管和利益结算。
更长远期，邢若粼提出“用 Token 结算 Token"的设想，希望将 AI 算力对应的能源和生产力，与一种共建共享的结算方式结合起来。不同参与者共同建设基础设施，再通过结算机制完成算力分包和利益分配。
围绕创业经历、技术路线、产品定位、商业模式、产业合作，以及太空算力从“设备上天”走向“算力可寻址”所面临的现实问题，IPO 早知道与邢若粼展开对话。以下为此次对话等内容精编：
一苇宇航创始人兼 CEO 邢若粼（来源：一苇宇航）
从北邮“天算星座”到成立公司创业
Q：你从 2019 年开始参与“天算星座”，最初的重心是科研和工程。哪一个时点让你意识到，这件事不能只停留在实验室，而需要通过成立公司继续推进？
邢若粼：2024 年是转折点。2019 年至 2023 年，我的重心主要是科研和工程：2023 年初北邮一号成功发射。围绕工程实践，我又完成了太空算力散热和功耗数据集及相关论文。到 2023 年底，学术研究已经形成一定积累，我开始思考如何走向产业。
2024 年，我们同时推进三件事：一是创业，接触投资人、打磨 BP 并参加行业比赛；二是太空服务器的研发，从软件走向硬件，从零研发双 CPU、双 GPU 架构的太空服务器，完成测试并集成至北邮二号、北邮三号；三是参与外部商业项目，打通从商务到工程交付的链条。到 2024 年底，这三条线都取得了阶段性结果。我们因此在 2025 年 2 月正式注册公司。
Q：创业念头在 2024 年初已经明确，为什么直到 2025 年 2 月才正式成立公司？在这一年里，你们需要验证什么？
邢若粼：2024 年是验证期。我们三个博士带着学生完成了实际项目，从零做出产品，也迈出了商业化的第一步；年底参加空天领域比赛后，又获得了更多投资人和行业前辈的关注。
当时商业航天融资环境并不理想，因此我们当时成立公司也并不是基于短期风口判断。到 2025 年初，我们确认团队、产品和商业项目都具备了一定基础，于是正式注册公司。
Q：一苇宇航把自己称为"AI Native 团队”，但创始团队并不是 AI 出身。你怎么定义这里的"AI Native"？
邢若粼：我认为AI Native 首先意味着生长在 AI 发生变革的时代。2023 年大模型出来以后，我们一直在跟踪其中的变化。从数据规模扩大，到算力规模扩大，再到 Agent 能够学习和执行越来越多人类操作，每一次跃迁我们都在现场。我们不是发明这台机器的人，但一定是最早使用、最早感受到它效果的一批人。
更狭义地说，AI Native 意味着以 AI 为中心看问题，人为 AI 提供养分，再由 AI 驱动完成越来越多的事情。我们做太空算力，底层需求也来自 AI 对硬件基础设施的推动，所以能够感受到这件事的真实性、紧迫性和未来方向。
自创 RROS 双内核操作系统，提高可靠性
Q：你曾多次提到了单粒子翻转，为什么这会成为一个真实的产业问题？
邢若粼：低轨环境中的单粒子翻转会造成卫星故障或计算出错。客户对这个问题很重视，但技术上很难充分论证、充分解决。我们顺着这个真实问题做了大量工作，从零到一研发硬件，包括此前做操作系统，都是围绕可靠性展开的。
Q：你们为什么选择对标 SpaceX 分布式计算商用硬件的路线？
邢若粼：我们认为，对于先进制程、高算力芯片，没有办法从芯片内部重新做抗辐照设计，只能在商业级芯片基础上通过操作系统等软件方式加固，因此我们走的是介于纯抗辐照硬件和纯商业硬件之间的一条路线。
Q：这几条路线目前走向收敛了吗？纯商业级硬件加软件加固是最终方案还是当前最优解？
邢若粼：SpaceX 的路线已经通过大规模在轨运行得到验证，国内常见的中间路线则尚未完全收敛，主要的问题是成本问题。加固后的芯片价格会显著提高，而采用多颗商业级芯片并通过软件冗余实现可靠性，硬件成本仍可能更低。我们因此判断，商业级硬件配合软件加固更适合规模化部署。
Q：如果同样依靠商业级芯片和软件加固，一苇宇航与 SpaceX 方案的差异是什么？
邢若粼：SpaceX 当时采用的是 Linux 加实时性补丁。我们则采用的是双内核操作系统，保留 Linux，同时重新写了一个基于 Rust 的小内核。卫星上有很多需要实时调度的任务，比如姿轨控任务，必须在指定时间片执行，否则可能无法及时调整。
我们的方案由小内核处理实时任务，同时意外获得了可靠性上的提升。当 Linux 宕机时，小内核可以接管操作系统。SpaceX 的方案如果 Linux 发生内核崩溃，整个操作系统就停止运行；双内核相当于增加了单点操作系统的可靠性，这是我们在这条路线上的一个创新。
Q：你们提到，可靠性之外，太空算力还受散热和能源约束。你们选择什么样的技术解决这些难题？
邢若粼：散热方面，我们做的主要不是材料，而是散热设计。我此前的论文研究过计算负载变化带来的散热指标变化，包括载荷温度和整星温度的变化。这里存在温度传导机制，我们需要测量这些变化，再结合有限元仿真等数据分析手段，合理设计整套热管理构型。
能源方面，我们更多是把端侧智能技术搬到太空。太空算力基础设施的成本较高，因此需要提高单位功耗下 Token 的实际产出。同样完成一项任务，如果模型更小、功耗更低、效率更高，成本就会下降。我们团队过去在高通芯片上跑通过推理模型和框架，也与一些模型厂商合作，这些端侧智能能力可以迁移到太空。
从操作系统到太空人工智能基础设施
Q：公司成立初期对外讲操作系统，后来是太空服务器和算力载荷，近期定位为 Space AI Infra。这种变化背后的原因是什么？
邢若粼：最初不可能把所有事情都想清楚。我们最早以操作系统切入，随后扩展至服务器和载荷，是因为单一操作系统无法完整呈现公司的能力；之后又发现，“载荷公司”的定位仍然过窄，它会把我们限定为一家商业航天公司。
实际上，商业航天对我们来说是手段，我们本质上还是一家 AI 或者互联网基因的公司。现在定位为 Space AI Infra，本质上是在整合航天产业链。定位变化也是思维方式和商业模式的变化。
驱动变化的是需求，也是我们对商业本质认识的加深。公司的底层认知和能力没有变，只是逐渐让能力与现实世界更加契合。这不是对过去的推翻，而是在验证过程中重新定位，使它更符合现实。
Q：作为一家 Space AI Infra 公司，需要向客户交付什么？这一基础设施都由什么组成？
邢若粼：它本质上是站在模型公司的角度思考问题，模型公司面临参数量和算力投入的压力，需要大量算力基础设施。Space AI Infra 要整合基础设施能力，最终为模型公司提供所需的算力。
我把它分为三层：第一层是物理层，决定能源供应，即用多少重量提供多少瓦电力，也包括航天中的能源、散热和通信。第二层是计算层，即用多少瓦电力产生多少算力，包括半导体、操作系统、云和资源调度。第三层是 AI 应用层，即用多少算力最终产生多少 Token/秒、达到怎样的应用效果。
操作系统和云可以看成中间的“灵魂层”，它保障底层硬件可靠运行，并把资源拆分和调度。再往上，是模型与算力的匹配和调度，以 Token/秒等方式向用户提供服务。这三层最终决定了 Infra 的好用程度。
Space AI Infra 的三层架构（来源：一苇宇航）
Q：这三层横跨火箭、卫星、半导体、操作系统和模型调度，哪些是你们自己做？其他方面的能力如何获得？
邢若粼：作为 Space AI Infra 的供应商，并不是所有事情都要自己做，而是需要把不同能力整合进来。我们最核心的是应用层，是价值转化，包括操作系统、云、AI 算子优化和模型调度等。物理层和部分计算层可以与合作伙伴共同完成。
Q：如果只用一个技术指标检验这三层软硬件体系是否有效，你会选择什么？
邢若粼：我们最关注"有效用的 Tokens/瓦"，一定要加“有效用”这个定语。这个指标综合了半导体硬件和软件能力，也概括了服务平台、载荷等一系列软硬件产品最终要实现的目标。
最终希望靠 AI 赚钱，航天只是工具与手段
Q：从操作系统、硬件到 AI 基础设施，叙事跨度很大。回到收入，一苇宇航究竟赚谁的钱？
邢若粼：我们的底层驱动力是 AI 模型对算力的需求，从过程来说，商业化则大致分为三个阶段：第一个阶段是靠场景赚钱；第二个阶段是靠流量赚钱；第三个阶段是 AI 大闭环。
Q：场景、流量和模型服务这三个阶段。有没有一个大概的时间线？基于什么做出的判断？
邢若粼：我自己的规划是，2030 年前后可能是第一、第二阶段的分水岭，2035 年前后可能是第二、第三阶段的分水岭。这是比较保守的估计，主要取决于中国可回收火箭和更大运力工具的发展节奏。
Q：哪一种最终可能成为一苇宇航最大的收入来源？现阶段的收入来源主要是什么？
邢若粼：从规模上看，我认为第三种最大，因为 AI 资本开支的上限目前还看不到。当然，在现阶段，还是要从具体场景和服务做起。
Q：目前公司究竟走到了哪一步？第一阶段的场景收入已经发生了吗？
邢若粼：我们目前已经完成初步商业化验证并形成收入。公司成立之初就是带着订单成立的，所以我们从成立的第一天起就产生了收入，当然前期的研发成本也非常大。
先通后算，太空算力最难的是“建网”
Q：从整个行业的角度看，目前制约太空算力的最大瓶颈是什么？芯片、发射成本，还是付费网络？
邢若粼：我觉得最难的是建网。发射成本和运力在今天看似是瓶颈，但放在三五年的时间跨度里，我不认为它会是最大问题。建网是商业体系的构建，它是把运力转化为算力、再把算力转化为收入的关键环节。如果建网失败，后果会更严重。建网之所以难，是因为它不仅是技术问题，更涉及复杂的利益协调。
Q：一苇宇航在“建网”中具体会承担什么工作？
邢若粼：我的判断是“先通后算”。如果没有网络作为利益和结算基础，很多商业模式都不成立。
现阶段，无论是单星载荷，还是星地配套的通信基础设施，我们都在帮助建网。我们也通过北京市创新中心等方式推动不同主体协调。我们的最大理念是开放，过去积累的数据集是开放的，操作系统基础框架也可以开放，其他人可以在此基础上开发；当然，底层也有不公开的商业代码。
Q：这里所说的“网”，主要连接通信和算力，还是也会纳入导航、遥感卫星？
邢若粼：通信网连接算力、导航、遥感卫星等，所以是都会接入的，理想状态是形成统一纳管和统一结算，让不同主体提供各自的数据和算力能力，最终形成价值网络。
Q：你多次提到统一结算。如果“有效的 Token/瓦”是产品与技术指标，那么更长期的北极星是什么？
邢若粼：我更长期的设想是"用 Token 结算 Token"。希望把 AI 算力对应的能源和生产力，与一种共建共享的结算方式结合起来。如果太空算力最终全部由一家公司垂直掌控，效率可能很高，但也会带来过度集中的风险。更理想的形态，是不同参与者能够共同建设基础设施，再通过结算机制完成算力分包和利益分配。当然，这还是一个非常长期的设想。
研发必须跑得快，但不能超出承受能力
Q：从种子轮、天使轮到当前融资，投资人评价一苇宇航的标准发生了什么变化？
邢若粼：种子轮和天使轮阶段，投资人最早还是看人，看创始团队的综合能力。虽然快速融资四轮，但是我们自己的视角来看，一苇宇航依然处在企业早期阶段，从投资人视角来看，我们依然是早期项目，投资人关心公司过去一年的综合进展，包括产业资源、产品研发节奏和在轨验证，也关注核心产业资源的卡位和产品研发进度。
Q：本轮融资重点投入哪些地方？
邢若粼：重点投入太空数据中心级超大规模算力载荷研发，以及太空算力服务平台的生态体系建设。
Q：商业航天验证周期长，太空数据中心又需要较大前置投入。如何避免研发跑得太快，收入和现金流却跟不上？
邢若粼：我会给自己设一条底线，研发可以跑得很快，但不能过度。如果想继续增加研发资源，就要先增加业务支撑。
研发要追求极致，但经营企业必须讲辩证法。追求极致的方向没有问题，速度可以调整。如果投入和烧钱节奏太快，就要判断业务侧是否足以支撑。研发加快时，业务也要同步加快。
Q：如果竞争对手融到更多钱、估值更高、技术或营收推进更快，会不会影响你们的节奏？
邢若粼：我觉得这不重要。核心还是创始人的认知和节奏。企业最后能不能成行，取决于认知与产业周期是否匹配、团队是否稳定、研发节奏如何、产品是否稀缺，而不是只看融了多少钱。推进太快，也可能意味着技术细节还没有想清楚，却已经做了很大的资本开支。
我的坐标轴是自己对产业的判断，产业发展的快慢、市场节奏、研发节奏、公司体量和团队能力是否匹配，公司的身板能不能扛住，这是一个综合判断。
Q：未来三到五年，你希望一苇宇航会在产业链上处于什么位置？
邢若粼：我不想把我们定位得太小。我们不只是商业航天供应链中的一个环节。希望未来三到五年能够把 AI 生态带到太空。我们把 Space 视为工具、手段和供应链，把 AI 视为需求、客户和目标，希望通过自己的努力推动这种转变。
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