01太空算力不是“把芯片装上天”

付云浩：连总好，我们先从大处聊。过去卫星更多是遥感、通信、导航，现在开始在轨识别、处理、推理，卫星正在从“看得见、传得出”走向“算得动”。我们一直有个判断：太空算力不是简单把高算力芯片装到卫星上，而是整套系统一起工作。从热控角度看，这种变化最直接体现在哪里？

连红奎：最直接的变化不是“更热一点”，而是功耗量级、热流密度和工作方式都变了。第一是功耗更大。单颗 AI 加速芯片已经是数百瓦级，多芯片集成以后，一个算力载荷很快就会到千瓦甚至十千瓦级。第二是热量更集中。AI 芯片在很小的面积内产生大量热量，局部热流密度显著提高，对芯片界面、冷板和热量导出的要求都更高。第三是热负荷更持续。算力任务往往需要长时间运行，不再像很多传统载荷那样间歇工作。这三个变化叠加起来，热控的角色也变了。过去更多是保证单机设备不过温，到了算力卫星，热控开始变成平台级基础设施。芯片、载荷、能源、平台、通信、调度和热控必须一起设计，任何一个环节掉链子，标称算力都很难真正兑现。

付云浩：所以，太空算力不是把芯片装上天，而是把一整套“可持续交付算力”的系统送上天。

02真正有价值的是“有效算力”

付云浩：刚才您提到“标称算力”。那芯片标出来的算力，和最终真正能给用户持续使用的算力，应该怎么区分？

连红奎：芯片标出来的 TOPS、FLOPS，通常反映的是峰值能力。真正在轨运行时，还会受到热、能源、姿态、可靠性、寿命等多重约束，热只是其中一个关键因素。直观地看，“有效算力”就是标称算力经过这些约束后的实际兑现结果，要看可持续运行比例、在轨可用时间比例和寿命期性能保持率。假设一颗卫星装了一千张算力卡，如果热控做得不好，热散不出去，只能支撑其中六成长期满载（即以设计最大功率持续运行），那么最终能够稳定兑现的，大致只有六百张卡的算力。热控做得好，本质上是在提高算力的“兑现率”。

付云浩：也就是说，装了多少算力只是参数，真正能持续稳定兑现的，才是“有效算力”。从算力运营的角度看，用户最终买的不是峰值数字，而是稳定可用的服务。

03太空很冷，不等于容易散热

付云浩：很多人的直觉是，太空那么冷，应该天然适合散热，为什么工程上反而更难？

连红奎：因为“冷”和“能帮你散热”是两回事。在地面，设备运转产生的热量可以借助空气、水等介质，通过对流和传导被带走。但太空接近真空，没有空气，也就没有对流；卫星在轨道上运行，周围也没有外部物体可以贴上去把热导走。卫星内部的热量必须先被收集、输送到散热面，再通过红外辐射释放到深空。

付云浩：所以太空不是冰箱，更像一个真空保温瓶——外面很冷，却不会主动帮你把热量带走。

连红奎：对，但散热只是问题的一面。低轨卫星还会反复进出阳照区和地影区，外部热环境不断变化；同一颗星上的 AI 芯片、蓄电池、通信和光学设备，对温度的要求也不一样。所以热控的本质不是简单的“降温”，而是“控温”——让不同设备在不同工况下，都长期处在各自适合的温度窗口里。因此，未来还要进一步走向“热—算协同”。系统不能等温度越界以后再处理，而要根据热控状态提前判断哪些节点需要降频、哪些任务需要迁移、哪些负载需要调整。未来算力星座的调度，不只要看任务和带宽，也要把热状态纳入调度约束。
04从芯片到深空：热控的三段接力

付云浩：前面讲的是直觉，接下来我们稍微往专业里走一步。算力卫星上的热到底从哪里来，又是怎么离开卫星的？

连红奎：算力卫星的热源不只有芯片。算力载荷是主热源，电源变换、存储与星间通信、姿控和蓄电池等平台设备也会产热，太阳直射、地球红外和反照也会带来外部热负担。从芯片发热到卫星把热量排向深空要经过三段接力：第一段是热收集，把芯片产生的热经过封装、热界面材料收进冷板或蒸发器；第二段是热输运，通过热管或流体回路把多个热源的热量送到散热区域；第三段是热排散，由辐射器把热量以红外辐射的形式排向深空。这三段之间有一个非常重要的约束，叫“温差预算”。

付云浩：怎么理解“温差预算”？这笔“预算”在三段热路之间是怎么分配的？

连红奎：温差预算管的不是热量，也不是电量，而是从芯片允许的最高结温（芯片厂家给的安全红线）到辐射面温度（辐射器向深空排热时的有效平均表面温度）之间，可以分配给整条热路的温差余量。

温差预算 = T最高结温 − T辐射面 = ΔT收集 + ΔT输运 + ΔT余量

在热负荷基本稳定时，一段热路两端的温差可以近似表示为 ΔT≈Q×Rt。这里，ΔT 是这段热路两端的温度差，Q 是通过这段热路的热功率，Rt 是这段热路的热阻。热功率越大、热阻越高，要把热量传过去，就需要更大的温差。热收集和热输运会占用这笔温差预算；热排散则决定了预算的底线——辐射面温度越高，同样的热量所需的辐射面积越小，但留给前端热收集和热输运的温差就越少。所以，前端每省下一度温差，都可以让辐射器在更高温度工作，从而节省辐射面积。

05热控的三大技术难点

付云浩：路径听起来很清晰，但真正做到工程可用，最难的地方在哪里？

连红奎：三段各有各的难点，我先从热路本身讲清楚难在哪，再说我们怎么解。

先说热收集，难点在于热流密度极高——以英伟达 H200 为例，热流密度达到约 80 W/cm²，远高于传统宇航级芯片。热流密度越高，界面热阻吃掉的温差就越多。根据傅里叶导热定律，一层材料两侧的温差等于热流密度乘以厚度、再除以导热率：在 80 W/cm² 下，即便是导热率 5 W/(m·K) 的较好材料，只要 0.35 毫米厚，本身就会产生约 56℃ 的温差。太空还多一重难题：在轨无法拆装维护，界面要经受发射振动、真空放气和长期热循环，一次装配就必须保证全寿命稳定。

再说热输运，热收集解决的是芯片级的问题，到了热输运，要处理的是整颗卫星百千瓦级的热量——相当于 10 台英伟达 DGX H200 服务器同时满载（每台约 10 千瓦）。这些热量来自算力舱内的多个算力模块，要先汇入平台热总线，再跨舱段送往辐射器。难在三点：一是多热源并联，每一路都要按需分到流量；二是跨舱段长距离输热，热量要从舱内一路送到展开的大面积辐射器，全程保持稳定；三是主动调节，算力负载随时变化，回路要实时调节流量、压力和饱和温度，把芯片稳在设定温度上。

最后说热排散，热量到了辐射器，只能靠红外辐射散向深空，散热能力取决于辐射面积和辐射面温度。辐射面温度受前端温差预算限制，不能无限提高，面积就成了最硬的约束。据测算，即使辐射面提到 60℃、双面排热，再算上太阳和地球照来的外热流，150 千瓦仍需约 142 平方米，约是火箭整流罩截面积的 7 倍，刚性辐射器装不下，只能折叠入轨、在轨展开。而柔性辐射器又带来新的难题：流道要不漏不堵，表面性能要长期稳定，展开和张紧要可靠，这是“热—流—机”耦合的系统难题。

针对这三段难点，我们布局了三项核心技术：第一，高性能界面热管理解决热收集的界面热阻问题；第二，泵驱两相热总线解决热输运的效率和稳定性问题；第三，柔性可展开辐射器解决热排散的面积限制问题。

06热控的三层技术体系与进展

付云浩：目前这3项核心技术进展如何，或者说再往前看，如果单星算力和功率继续提升，热控本身也要持续升级，您是怎么规划技术体系的？

连红奎：我们构建了覆盖 0.5 千瓦到 100 千瓦以上的三层太空算力热控技术体系，按整星功率等级来分：

第一层面向 0.5–4 千瓦级，采用标准化的“热管—蜂窝板”散热平台，这一层已经批量交付、在轨稳定运行。

第二层面向 4–10 千瓦级，采用标准化、可扩展的液冷底盘，算力载荷装上去就能工作——我们叫“即插即算”，这一层同样在轨已交付。

第三层面向 10–100 千瓦甚至更高功率，以泵驱两相热总线和柔性可展开辐射器为核心，这是我们当前攻关的重点。

说完体系，再回到您问的三项核心技术进展，我按技术线逐一来说。

首先，高性能界面热管理这条线上，要解决的正是“第一毫米”。一是把界面热阻压低：入口每省下一度温差，芯片就多一分满载余量，辐射器也能少用一块面积；二是让它在发射振动、真空和长期热循环后依然稳定。为此，我们从材料、结构、工艺协同设计并充分验证。

其次，在泵驱两相回路这条线上，我们已完成 20 千瓦级系统的地面全链路验证，在 32 路热源联合试验中实测传热 20.6 千瓦、输热距离 8.2 米，均温性 0.7℃、控温精度 ±0.175℃，各项指标达到或优于设计要求；相关项目已通过行业专家预验收，并完成飞行搭载验证件研制。

最后，在柔性可展开辐射器这条线上，我们已经发布全柔性可展开辐射器，实现百米级连续编织管路一次成型、整条管路无机械接头；目前已有地面展开实物，展开机构形成工程方案，正在开展“热—流—机”联合验证。

总的来看，下一步我们要推进三项核心技术的在轨验证，并把单星热控能力推向百千瓦量级。

付云浩：如果把这条迭代路径放到产业发展里看，什么信号出现，说明热控已经从技术验证真正走向规模化应用？

连红奎：我会看三个信号。第一，同一套热控方案开始在多颗星上重复使用、逐步定型；第二，出现批量订单，而不再只是单件研制合同；第三，算力星座进入批量组网发射阶段。

07从单星验证到批量交付：工程化要过哪些关？

付云浩：从单星验证走向星座化部署，热控会面临哪些挑战？

连红奎：第一个是一致性。单颗试验星可以靠工程师反复精调，到了几十颗、上百颗，就不能再依赖“老师傅手感”——界面装配的预紧力、工质充装量、焊接质量，每套只要有一点散差，放大到整个星座就是参差不齐的热性能，而且上天后无法返修。

第二个是验证周期。一次热真空试验动辄数天到数周，真空罐的排队本身就是产能。批量阶段要从每颗星单独鉴定，转向设计定型、一次鉴定、逐套快速验收。

第三个是供应链与成本。单星研制靠单件定制，成本和周期都能消化；星座批产要的是可复制的成本曲线——标准化设计、规模化制造、产业链协同。

第四个是在轨数据闭环。地面试验替代不了真实轨道，批量入轨后的遥测数据是最有价值的工程资产，要持续回流到设计和工艺中——在轨的星越多，迭代越快，壁垒越高。

付云浩：从这里看，行业要走向规模化，考验的已经不只是技术本身，而是整个工程化体系了。热数科技在这方面做了哪些尝试？

连红奎：我们是对着这几道关去做的。一致性靠产线：建设全流程自动化宇航产线，把关键性能落实到可测、可控、可追溯的工艺参数上——单件可以靠手艺，批量必须靠工艺。验证周期靠定型：结构与热控系统一体化设计、快速交付，产品按标准模块定型复用。成本靠工业化：我们地面 AI 服务器液冷已经批量交付，这套冷板、分液器、快插接头的架构和批产工艺，经过宇航级适应性改造后用到太空液冷底盘上，研发和产线都不用从零开始。在轨数据，我们已护航超过200颗卫星稳定在轨，在轨表现持续回流到下一代产品设计中。归根结底，批量化是把“单件定制”变成“标准模块智造”。

付云浩：总结下来就是，从“能做出来”，到“经过工程验证、稳定做出来”，再到“能批量交付”，背后是不同层级的工程能力。

08行业的难题最终是产业链协同问题

付云浩：最后，从热控企业角度看，除了把自己的产品做好，您觉得行业现在最缺哪些公共能力？

连红奎：很多问题已经不是一家企业自己能解决的。第一是公共验证平台，大功率热真空、两相流、柔性辐射器展开、长寿命等试验能力投入很大，适合平台共建共享。第二是在轨验证机会，新技术最缺“首飞”，需要试验星和搭载资源。第三是接口与测试规范，芯片、载荷、平台、热控之间如果接口不统一，每个项目都重新磨一遍，行业成本会很高。第四是需求与能力匹配，要把真实任务需求和产业链上的技术能力拉到同一张桌子上。

付云浩：刚才您提到的，也正是北京太空算力创新中心希望持续推进的事情。单点技术决定能不能做，产业协同决定能不能做大。

结语

从热控这一环可以看到，太空算力走向规模化应用，需要贯通技术突破、工程验证与批量交付等多个环节。只有通过系统设计和产业协同，才能共同支撑持续稳定的太空算力服务。这正是北京太空算力创新中心拉通产业链、协同上下游的使命所在。「太空算力进行时」将持续把正在一线解题的人请到台前，把不同环节的答案串成链，我们下期见。