Le groupe China National Xinghang Aerospace Technology et le laboratoire conjoint de l’Université Jiaotong de Shanghai ont récemment réalisé une expérimentation technologique emblématique : en utilisant l’agent AI open source OpenClaw comme couche de pont, ils ont effectué un raisonnement spatial via un grand modèle de langage (LLM) sur un satellite en orbite, permettant un contrôle intelligent à distance d’un robot humanoïde au sol. Il s’agit de la première validation mondiale de déploiement d’un service d’appel AI Token dans l’espace.
Architecture technique de l’expérimentation : du commandement vocal aux mouvements du robot
L’expérimentation a démontré une boucle de contrôle en circuit fermé de bout en bout, où OpenClaw joue un rôle clé de pont :
· L’opérateur donne une commande vocale, qui est reçue et traitée par OpenClaw
· OpenClaw transmet la commande au satellite de calcul en orbite en Chine
· Le LLM embarqué dans le satellite utilise la puissance de calcul spatiale pour effectuer un raisonnement en orbite et générer une décision
· La décision est renvoyée vers la Terre, où OpenClaw la reçoit
· OpenClaw traduit la command et pilote le robot humanoïde au sol pour exécuter l’action correspondante
L’enjeu central de cette expérimentation est de prouver la faisabilité de la « puissance de calcul spatiale pour soutenir une intelligence basée sur la silicium », offrant ainsi le premier cas pratique d’intégration profonde entre agents IA et capacités de calcul satellitaire à l’échelle mondiale.
L’importance stratégique de la puissance de calcul spatiale : une infrastructure d’IA indépendante du réseau terrestre
Lorsque les infrastructures de communication terrestres sont endommagées par des catastrophes naturelles, des terrains extrêmes ou d’autres facteurs, les systèmes d’IA dépendant des serveurs terrestres perdent leur puissance de calcul. La puissance de calcul spatiale, grâce à sa capacité de calcul distribuée, peut théoriquement devenir un support de calcul haute performance pour des appareils tels que robots humanoïdes, chiens robotisés quadrupèdes, véhicules autonomes et drones.
En janvier de cette année, China National Xinghang a déjà mis en ligne le modèle de langage massif Qwen3 d’Alibaba sur son centre de calcul orbital, réalisant une exécution de raisonnement de bout en bout entièrement en orbite, ce qui a posé les bases pour cette expérimentation OpenClaw.
Feuille de route de la puissance de calcul spatiale de China National Xinghang : 1000 satellites en 2030, 2800 en 2035
En mai dernier, la société a lancé le premier groupe de satellites du projet de calcul orbital, composé de 12 satellites. Selon la planification à long terme, elle prévoit d’établir d’ici 2035 un réseau de satellites de calcul comprenant 2 400 satellites de raisonnement et 400 satellites d’entraînement, déployés en orbite synchrone solaire, en orbite de l’aube et du crépuscule, ainsi qu’en orbite à faible inclinaison, à une altitude comprise entre 500 et 1 000 km. Les deuxième et troisième groupes de satellites devraient être déployés cette année, et d’ici 2030, la taille totale du réseau atteindra 1 000 satellites.
Questions fréquentes
Quel rôle joue OpenClaw dans cette expérimentation ?
OpenClaw est un agent AI open source qui sert de couche de pont : il reçoit les commandes vocales de l’opérateur, les transmet au satellite, puis, après le raisonnement en orbite, reçoit la décision et pilote le robot humanoïde au sol pour exécuter l’action. C’est le point clé reliant les instructions humaines, la puissance de calcul spatiale et le robot au sol.
Pourquoi utiliser la puissance de calcul satellite plutôt que des serveurs terrestres pour le raisonnement AI ?
L’avantage principal de la puissance de calcul satellite réside dans son indépendance vis-à-vis des infrastructures de réseau terrestre. En environnement extrême où la communication terrestre est endommagée ou insuffisante, elle peut toujours fournir un support de calcul AI performant, permettant aux robots humanoïdes, véhicules autonomes et drones de fonctionner intelligemment.
Quelle est l’échelle du projet de satellites de calcul de China National Xinghang ?
Selon la planification, d’ici 2035, la société prévoit de construire un vaste réseau de satellites de calcul comprenant 2 400 satellites de raisonnement et 400 satellites d’entraînement. Les deuxième et troisième groupes de satellites devraient être déployés cette année, et d’ici 2030, la taille du réseau atteindra 1 000 satellites.
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