Firefly 聯手 NVIDIA：2026 年底將 Jetson 邊緣 AI 送上月球軌道

Firefly Aerospace 的「藍鬼 1 號」（Blue Ghost Mission 1）著陸月球，一口氣傳回了接近 120GB 的原始資料。這些由機載相機拍下的影像和影片，地球上的科學家到現在都還沒處理完。

到了預計 2026 年底發射的「藍鬼 2 號」，情況要徹底變了。Firefly 決定直接把 NVIDIA 的 Jetson 邊緣 AI 計算平臺送上月球軌道，讓衛星在天上一邊拍、一邊算。

告別蝸牛網速，在月球軌道直接做推理

傳統的深空探測，痛點全在通訊上。探測器用感測器拼命收集資料，然後順著極慢且不穩定的無線電頻寬一點點往下傳，傳回地面後再用傳統 CPU 跑上好幾天甚至幾週。

這次藍鬼 2 號任務由兩部分組成。一部分是著陸器，它會脫離並降落在月球背面，帶著射電望遠鏡等儀器支援加州大學伯克利分校主持的 NASA 課題，去捕捉宇宙大爆炸後「黑暗時代」的微弱訊號。

另一部分是留軌的 Elytra 航天器，它將在月球軌道上繞飛整整 5 年。航天器由太陽能板供電，上面搭載著勞倫斯利弗莫爾國家實驗室打造的 NVIDIA Jetson 模組，以及 Firefly 的 Ocula 成像服務。

Ocula 會收集紫外和可見光譜的影像，利用子公司 SciTec 開發的演算法，在軌直接做 AI 推理。拍完之後，航天器只挑選客戶真正需要的資訊回傳，把分析延遲從幾週壓縮到近乎即時。

這套系統用途很廣，既能用超高解析度影像給未來的載人或機器人任務選著陸點，也能探測鈦鐵礦等潛在能源礦物。隨著月球上的人造設施越來越多，它還能即時監控月球表面的車輛動態，並在地月空間裡追蹤飛行器。

Firefly 執行長 Jason Kim 表示，NASA 在未來幾年規劃了大約 30 次機器人著陸任務。後續的藍鬼任務還會繼續迭代，並計劃換上 NVIDIA 的 Space-1 Vera Rubin 等新一代太空計算模組，服務 NASA、美國太空軍以及礦業和能源公司。

為什麼重要

把邊緣 AI 塞進航天器，表面上看是換了個計算晶片，實際上動搖了深空探測幾十年來雷打不動的流水線。

對於航天科研團隊和商業勘探公司來說，這套在軌處理方案能直接省掉漫長的等待。過去拍到一張好圖，等下行傳回地面、排隊等算力跑完，可能幾週就過去了；現在在天頂上直接完成篩選和識別，探測器甚至能根據即時發現去自主調整下一圈的拍攝策略，試錯成本大幅降低。

對行業而言，地月空間的通訊頻寬一直是個物理瓶頸。雷射通訊再快，也趕不上高光譜和高解析度相機產生資料的速度。在源頭做資料壓縮和特徵提取，看起來是接下來所有地外探測必須走的路。

我們認為，Firefly 這一步走得相當聰明。它沒有試圖去造全新的航天專用晶片，而是聯合國家實驗室把成熟的地面邊緣算力搬上天，既控制了研發週期，又能直接複用成熟的演算法生態。不過風險同樣擺在眼前，月球軌道的輻射環境遠比低地球軌道惡劣，消費級或工業級架構的 Jetson 模組能否在嚴苛輻射下抗住 5 年壽命，還需要這次任務來真正交卷。