全球已有公司都在争抢这个位置，谁掌握最密的观测网络、最准的解算能力和最多的运营商接入，谁就掌握近地轨道的交通话语权。

文/Julian 出品/星动无极

在此前的文章中，我们讨论过一个基本判断，说随着万颗卫星陆续进入轨道，"太空安全"不再只是国家航天体系内部的技术议题，它正在成为一门刚刚展开的商业生意。

那这门生意到底长什么样？

它是卖一套动辄上亿元的相控阵雷达，卖几座部署在荒漠深处的光学望远镜，还是卖一支由轨道动力学专家组成、按项目收费的咨询团队？

如果商业太空安全最终仍停留在重资产硬件销售和专家人力交付上，它就很难形成现代科技产业真正需要的规模效应。

产业转折点正在于，商业太空态势感知开始进入自己的"数据即服务"时刻。

一、把复杂轨道计算变成标准服务

无论是通信星座，还是遥感卫星公司，它们的核心业务都不是"防撞"。通信公司要经营带宽，遥感公司要交付数据，星座运营商要提高可用率和单位资产回报。可随着低轨空间越来越拥挤，它们又不得不把越来越多精力投入到轨道安全、碰撞预警和避碰机动之中。

这背后有两个现实约束。

第一，免费数据不够用。公开轨道数据是商业航天运行的重要基础，但其精度、更新频率和时效性，并不能覆盖所有高风险近距离交会场景。面对数百米量级的危险接近，仅依赖公开数据，就像在高速路上用延迟更新的地图开夜车。

第二，自建系统成本太高。若一家商业航天公司要在全球范围内部署相控阵雷达、光学望远镜和全天候值守团队，前期硬件投入、运维成本和专家成本都会迅速膨胀。对大多数初创航天企业来说，这不是一笔可以轻易承受的基础设施投资。

数据即服务模式的价值，正是把这两难局面拆开。

商业太空态势感知公司把底层传感器网络、外部观测数据、轨道模型和高精度解算能力集中起来，向客户输出标准化服务。客户不必关心后台如何处理复杂模型，只需要获得一个明确结果。

可以设想一个深夜两点的自动化运维场景。

某低轨星座系统监测到，12小时后，编号为 SAT-087 的商业卫星将与一块废弃火箭残骸发生危险接近，预测碰撞风险已经超过常用警戒线。此时，运维系统不必立刻叫醒轨道专家，它可以向服务商提交请求，要求生成一份避碰方案。

云端系统完成解算后，会返回一份可执行建议。它会告诉客户，最近接近发生在什么时间，当前碰撞风险有多高，建议卫星在何时点火，需要采用哪一种变轨方式，大概消耗多少燃料，执行后风险可以降到什么水平。

收到这份结果后，星座控制系统可以进一步把方案转化为姿轨控指令，并在下一次测控窗口注入卫星。整个流程的关键是危险发现、风险评估、方案生成和任务下发能否被软件系统连续处理，不是"有没有专家"。

从发射前筛查一箭多星的入轨走廊，到变轨后通过地基雷达确认新轨道，再到在轨运行中的持续避碰，商业太空安全正在从专家服务走向软件服务。

它真正改变的是交付方式。深奥的太空物理学，被压缩成开发者可以直接接入的工具；过去高度定制化的科研服务，也由此转化为标准化、可复用、可计费的企业云服务。

二、太空版"通信接口公司"的商业模式

当太空安全的产品形态从雷达、望远镜和专家团队，转向数字接口，商业竞争的核心也会随之变化。

在传统企业服务领域，云计算孕育了亚马逊云，通信接口标准化成就了一批通信服务公司，支付能力成就了 Stripe。它们的共同点是，把原本复杂、昂贵、专业门槛极高的基础能力，拆解成企业客户可以按需调用的标准服务。

商业太空态势感知公司也在走向类似逻辑。

结合企业服务的发展规律，以及商业航天自身的运营周期，太空安全的商业化更可能从传统项目制，转向"基础订阅加按需用量"的混合模式。

第一层按在轨资产规模计费的订阅收入

对卫星运营商来说，避碰监测是贯穿卫星全生命周期的日常服务。因此，服务商最稳定的收入基础，可能来自按卫星数量和服务等级定价的阶梯订阅。

基础安全服务可以按"每颗卫星每年"收费，覆盖全天候轨迹监测、常规碎片预警、太空天气提示和合规审计日志。它相当于商业卫星的"基础安全险"，为服务商提供确定性较高的年度经常性收入。

面对大型星座，则可以设计星座级企业套餐。比如少量卫星按标准价格计费，中等规模星座进入阶梯折扣，大型星座采用批量定价，同时绑定专属技术支持、私有部署或定制化数据接口。随着星座规模扩大，服务商的收入也会随在轨资产数量同步增长。

第二层按事件和计算深度计费的用量收入

订阅制提供收入底座，真正捕捉行业增长弹性的，则是按调用次数、风险等级和计算复杂度收费的用量模式。

太空安全服务的价格，取决于风险有多紧急、计算有多复杂、调用了多少物理资源。

例如，高风险避碰方案生成服务，可以在碰撞概率越过警戒线后，快速解算最优变轨方案。由于这类服务需要调用复杂模型和大量计算资源，单次高精度解算具备较高溢价。

再如，按需传感器调度服务，可以在公开数据不足、目标不清或碎片隐蔽时，调动地基雷达、光学望远镜或天基观测资源进行定点观测。它本质上是在出售稀缺的物理观测能力，适合按次或按时长收费。

此外，发射窗口和入轨走廊筛查，也可能成为高价值场景。一箭多星任务发射前，需要评估不同入轨组合、碎片分布和潜在交会风险，服务商可以按单次发射任务收取专项费用。

第三层向保险、金融和资产管理延伸

防撞业务只是入口。真正有价值的是，服务商一旦掌握高精度轨道数据库和持续服务通路，就可以向产业链上下游延伸。

在保险场景中，服务商可以作为独立第三方，为保险公司提供卫星"驾驶行为数据"，包括避碰响应记录、轨道风险暴露时长、机动执行质量、历史告警频率等。运行记录良好的星座，理论上可以获得更低保费；服务商也可以通过数据服务或风险定价接口参与保险价值链。

在资产管理场景中，服务商可以进一步提供燃料优化、寿命预测和太空天气影响评估。对一颗高价值商业卫星而言，如果更精细的轨道管理能够延长数月寿命，带来的收入增益可能远高于服务本身的成本。

从商业指标看，太空数字服务模式天然具备两个优势：

其一，客户卫星越多、运行越久，调用需求越稳定。

其二，接入系统的卫星越多，轨道数据和运行反馈越丰富，模型越精准，服务价值也越高。

这正是商业太空态势感知公司从"技术供应商"走向"轨道运营基础设施"的关键。

三、国家队管红绿灯，商业公司做导航仪

谈到太空安全，行业里始终有一个疑问，那就是太空态势感知涉及国家安全和军事防御，这是否天然就是国家队的领域？商业公司究竟能做什么？

要回答这个问题，需要区分两类能力：一类是国家安全级的空间感知能力，另一类是商业民用级的太空交通管理能力。

前者关注军事防御、反导预警、战略资产保护和国家级空间安全边界。后者关注商业卫星的日常运营、风险提示、路线规划和资产效率。两者相关，但并不等同。

我们借用地面交通系统来理解，国家队更像是在建设道路、红绿灯和交通监管体系。它掌握大型相控阵雷达、重型光学监测站和天基战略感知网络，负责制定规则、划定红线、发布国家级预警，并保护关键航天资产。

商业公司则类似商业车队使用的导航系统。国家级交通监管系统不可能、也没有必要为每一家商业星座公司的每一颗卫星提供定制化路线规划、燃料优化和分钟级避碰建议。这部分需求，正是商业服务商可以切入的空间。

在太空中，国家队守住空间安全底线，商业公司围绕商业卫星的日常运营建立服务网络。

正是在这个边界清晰的灰度地带，太空数据服务才有可能形成可持续的商业模式。

四、谁在争做近地轨道的"高德地图"

高德地图的核心能力是三层叠加，即底层地图数据采集、中层路径规划算法和上层实时导航服务。

太空版"高德地图"同样需要三层，那就是底层轨道目标观测网络、中层轨道解算和碰撞预警算法和上层面向运营商的服务接口。

从全球范围看，商业太空态势感知已经形成了四条路线。

第一条路线，以地面雷达网络为核心。代表公司是美国 LeoLabs。

LeoLabs 在全球部署相控阵雷达站，构建自主观测网络。截至目前已部署 11 座雷达，覆盖美国（阿拉斯加、德州、亚利桑那）、新西兰、哥斯达黎加、澳大利亚、葡萄牙亚速尔群岛和阿根廷七地。

其网络持续跟踪约 2.5 万个低轨空间物体，覆盖美国国防部公开编目的 99.3%，包括 99.96% 的在轨卫星。

2024 年 12 月启用的亚利桑那 Seeker 雷达是第 11 座，印太地区第二座 Seeker 级雷达计划 2027 年部署。

2024 年，LeoLabs 合同总额超过 5000 万美元，收入同比增长约 140%，客户包括美国国防部、太空军以及多个盟国的航天机构。

2025 年 9 月，美国商务部太空商务办公室和太空军联合授予 LeoLabs 目录许可合同，这是美国首次跨机构采购商业太空编目数据，将其接入 TraCSS 系统和太空军统一数据库。同年合同总额超过 6000 万美元，美国政府合同同比增长 186%。

LeoLabs 的壁垒在于自主数据源，不依赖政府公开编目。瓶颈在于全球雷达站的建设速度和资金投入，决定了覆盖能力的上限。

第二条路线，以光学传感器网络和软件平台为核心。代表公司是 Slingshot Aerospace。

Slingshot 走的是数据融合加平台路线。

2022 年收购 Numerica 的太空态势感知部门，获得全球光学传感器网络，同年收购英国 Seradata，获得自 1957 年以来所有航天发射和航天器记录的 SpaceTrak 数据库。

截至 2025 年 10 月，其全球传感器网络已扩展至 21 个站点、204 台光学传感器，具备昼夜跟踪 LEO 到 GEO 目标的能力。

其核心产品 Slingshot Beacon 是业内首个卫星运营商之间的协调平台，目前全球约 90% 的在轨 LEO 卫星已接入。

Starlink、OneWeb 等大型星座均在其中，绝大多数星座运营商已经在同一个平台上交换轨道变动信息。

Slingshot 的打法接近"高德地图"模式——不自己做硬件基础设施，把多源数据聚合到一个平台上，通过数据密度和网络效应建立壁垒。它同时获得 NOAA 1330 万美元合同，负责开发 TraCSS 系统的用户界面层。

第三条路线，纯软件 SaaS 的轻资产型。代表公司是 Kayhan Space。

Kayhan Space 不拥有任何雷达或望远镜。2025 年 2 月，它将原有的 Satcat 数据平台和 Pathfinder 避碰工具合并为 Satcat Product Suite，一个集实时态势感知数据、自主碰撞预警和运营商间协调功能于一体的云端平台。

该平台融合政府公开编目、商业数据源和卫星运营商自有 GPS 数据，用 AI 算法生成避碰方案，跟踪超过 6 万个在轨物体，将运营商响应时间缩短 95% 以上。

Kayhan 自 2020 年起为多个星座运营商提供碰撞预警服务，同时也是 NOAA TraCSS 系统的数据质量监控方。

它证明了太空交通管理可以不依赖重资产硬件切入。短板是数据源依赖第三方，精度上限受制于上游数据质量。

第四条路线，星座即传感器。这是 SpaceX 在 2026 年 1 月推出的 Stargaze 带来的新变量。

Stargaze 利用在轨星链卫星上搭载的近 3 万个星敏感器相机，对近地轨道目标进行持续光学观测，每天检测约 3000 万次目标过境。

它能在数分钟内完成交会筛查，传统地基系统通常需要数小时。SpaceX 已宣布向所有卫星运营商免费提供 Stargaze 的碰撞数据信息。

2025 年底，一颗第三方卫星在未充分通报的情况下变轨，与一颗星链卫星的预期最近距离从约 9000 米骤降至约 60 米。

Stargaze 快速检测到轨迹变化并更新预测，星链卫星在一小时内完成避碰机动。依赖传统地基雷达，这个反应窗口可能不够。

Stargaze 对行业格局的冲击在于，当最大的星座运营商同时拥有最密集的天基观测网络，并且免费开放数据时，第三方 SSA 公司的付费数据服务价值会被压缩。

再看国内。

目前国内在商业太空态势感知领域走得最快的是中科星图测控技术股份有限公司（星图测控）。该公司成立于 2016 年，实际控制人为中科院空天院，2025 年 1 月在北交所上市，是北交所商业航天第一股。

星图测控的核心产品是"洞察者"空间信息分析平台，覆盖航天器测控管理、太空态势感知和航天数字仿真，已为多批商业卫星提供测运控和在轨管理服务。

2025 年前三季度公司营收 1.88 亿元，同比增长 15.57%，归母净利润 0.63 亿元，同比增长 25.28%。全年营收 3.21 亿元，归母净利润 1.01 亿元。

2025 年 11 月，星图测控发布"星眼"太空感知星座计划，由 156 颗卫星组成，一期 12 颗高性能感知骨干星，二期 144 颗低成本感知增强星，目标是对低轨空间目标进行自主观测和编目。

这是国内目前规模最大的天基太空态势感知星座方案。首颗试验星计划 2026 年上半年发射。

但国内与美国的差距仍然显著。

美国已经跑通了"政府定义标准、商业公司供给数据、统一平台整合采购"的闭环。

美商务部下属 NOAA 开发的 TraCSS 系统，通过 Pathfinder 计划将 LeoLabs（雷达编目）、Slingshot Aerospace（光学编目和用户界面）、COMSPOC（轨道确定服务）、Kayhan Space（数据质量监控）等公司的能力整合采购，向商业卫星运营商提供服务。

2025 年，LeoLabs 一家公司合同总额即超过 6000 万美元，美国政府合同同比增长 186%，商业太空态势感知已进入规模化采购阶段。

国内目前仍处于单点突破阶段。

星图测控在测控软件和仿真平台上有一定积累，但自主观测基础设施仍在建设早期，缺乏类似 TraCSS 的统一采购机制来拉动商业服务规模化。另一家值得关注的国内企业是开运联合，其"广视星座"已于 2025 年 9 月发射首颗卫星，计划组网 24 颗，是国内首个已发射的商业太空态势感知星座。但从规模看，24 颗与星眼的 156 颗、以及 LeoLabs 的全球雷达网仍有量级差距。

回到"高德地图"的三层框架。

目前全球没有任何一家公司同时在这三层都建立了足够深的壁垒。

LeoLabs 在底层观测网络上最强，上层服务接口还在建设。Slingshot 在中层算法和上层平台上有网络效应，底层自主数据源依赖收购整合。Kayhan 在上层软件体验上领先，底层和中层依赖第三方数据。

SpaceX Stargaze 凭借星链星座实现天基观测的降维覆盖，但免费策略意味着它更可能成为行业基础设施，而非收费服务商。国内的星图测控在三层都有布局，每层的深度仍在追赶。

近地轨道的"高德地图"最终会是谁，现在还没有答案。可以确定的是，谁先在观测、解算和运营商接入之间跑通数据闭环，谁就掌握了定义太空交通规则的话语权。