近地軌道空間正成為大國戰略競爭的新戰場，隨著超萬顆衛星組成的星座不斷涌現，傳統衛星管控模式面臨前所未有的挑戰。SpaceX“星鏈”系統已部署超過4000顆衛星，最終規劃數量達數萬顆，而美國太空部隊報告顯示，2025年近地軌道衛星數量已突破2萬顆，且每年以30%的速度增長。這種爆發式增長導致衛星碰撞風險指數級上升，2024年發生超過500次緊急避障事件，其中87%依賴人工決策，平均響應時間超過45分鐘。在模擬對抗中，智能干擾戰術可在120秒內癱瘓由300顆衛星組成的傳統星座指揮鏈路，凸顯傳統管控模式的脆弱性。

海量數據超載、分鐘級攻防節奏與人力決策滯后的矛盾日益尖銳。衛星遙感數據量已達每日EB級別，人力分析不足總量的0.7%，大量高價值情報被淹沒在數據海洋中。空間攻防節奏以秒計，依賴地面指令的“滯后響應”在高端對抗中幾乎等同于失敗。未來太空戰的核心，已從衛星數量對抗轉向認知速度、決策精度與協同效率的終極比拼。構建能自主消化數據、實時生成決策、智能調度星群的下一代管控系統，成為從“星海”邁向“智海”的關鍵路徑。

大模型技術憑借多模態信息融合、上下文關聯推理與序列決策能力，為破解上述難題提供了革命性突破。其核心應用架構分為三層：基于多模態大模型的“超腦”感知與認知層，可并行處理光學、SAR、頻譜監測等TB級遙感數據，通過千億參數視覺模型自動識別全球移動目標動向，識別準確率較傳統方法提升87%；融合衛星自身200余個遙測參數，采用時空圖神經網絡技術實現先知式預測性維護，故障預警準確率達92%以上，平均提前6小時發現潛在異常。

“協同”規劃與決策層構建基于強化學習與多智能體共識機制的任務規劃大模型，采用深度策略優化算法，在面對多重或沖突任務需求時，3秒內完成萬顆衛星資源的動態最優分配，資源利用率提升至95%。當敏感區域出現突發事件，模型可自主決策重組10顆遙感衛星構成“臨時偵察蜂群”，優化過頂時間與成像角度，并通過最優中繼路徑實時回傳數據，響應時間從小時級壓縮至分鐘級，實現“發現即打擊”的作戰節奏。

“韌性”控制與執行層在星上部署輕量化邊緣推理模型，參數量控制在10億以內，通過模型蒸餾和量化技術將推理功耗降至15W以下，滿足星上計算約束。即使星地通信中斷或受干擾，衛星節點仍可依托本地模型進行自主碰撞規避，確保系統在極端環境下的生存能力。

大模型技術的深度應用，正在重塑作戰能力生成模式。從“信息優勢”到“認知優勢”的躍升中，智能管控系統通過實時萃取數據價值，將原始數據轉化為“可行動情報”，自動識別并報告“某港口航母離港”“某地域新防空陣地坐標”等關鍵信息，使OODA循環時間從10分鐘壓縮至90秒以內。從“單星能力”到“集群智能”的突破中，高軌衛星可指揮低軌偵察星座進行“凝視”觀測，通信節點可動態聚合周邊衛星算力與鏈路資源，形成“空中任務服務器”。實驗數據顯示，當20%節點失效時，智能重組后的星座仍能保持85%的作戰效能，遠超傳統星座的40%。

從“程序響應”到“博弈對抗”的進化中，大模型通過兵棋推演和海量模擬訓練，深度學習對手戰術戰法，使決策基于戰略意圖和博弈論。系統能預測敵方激光致盲、網絡入侵、軌道攔截等軟硬殺傷手段，并主動預置應對策略。在2025年美國太空對抗模擬中，采用博弈推理模型的一方成功預測另一方大部分干擾行動，并實施先制反制，使紅軍干擾效能明顯下降，標志著智能系統已具備“預判對手預判”的博弈能力。

然而，這條道路充滿挑戰。星上算力功耗約束需突破5W/TFLOPS的能效比，模型安全性與抗欺騙能力仍需提升（對抗樣本攻擊成功率達35%），自主作戰的倫理與交規準則（如AI決策的法律責任界定）也亟待明確。當前，美國“聯合全域指揮控制”(JADC2)計劃已撥款120億美元推進天基AI技術研發，歐盟通過“星鏈智能”項目投資70億歐元發展在軌邊緣計算。全球范圍內，智能衛星管控技術的競爭已進入白熱化階段，停滯不前者將逐步失去太空主導權。