妙啊！无人机直连卫星传Token

妙啊！无人机直连卫星传Token

世界人工智能大会最高奖

金磊 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

不儿，现在连无人机都开始传Token（词元）了？？？

对，你没看错，上视频！

视频地址：

https://mp.weixin.qq.com/s/_jcuBB-_32e6g5HzXWT74g

就像视频里演示的那样，这个无人机啊，它身上背了2个东西，一个是生成式智能传输（Generative Transmission）盒子，另一个是小型卫星通信设备。

无人机拍到视频后，就可以先在端侧把画面编码成Token序列，再直接连接卫星，把信息传回后方。

这事儿要放以前啊，且得先在现场搭一套临时通信设备，无人机把视频传给地面接收器，地面设备再通过卫星，把信息送到后方指挥中心。

而且这套传统方案还有两道限制：一是无人机不能离地面通信设备太远，否则连接会受到影响；二是在设备载荷和功率限制下，可用的卫星链路带宽有限，传统方法也很难实时回传高清视频。

这便是中国电信人工智能研究院（TeleAI），刚刚在WAIC 2026提出的新技术路线；其背后这套融合AI、通信和网络的技术体系，则是智传网（AI Flow）。

就在此次发布前一天，智传网（AI Flow）还拿下了WAIC大会最高奖项卓越人工智能引领者奖（SAIL）中的赋能（Applicative）奖。

据了解，TeleAI已经在国内首次攻克了轻小型无人机直连卫星并进行高清视频实时稳定传输。

这个“首次”解决的，是轻小型无人机长期面对的两道物理难题：

- 一边是载荷：通信设备越重，消耗的电量越多，无人机的续航和机动性也会跟着受到影响。

- 一边是卫星链路：更高的通信能力往往需要更大、更高功率的设备，但轻小型无人机载荷有限。因此，其可用带宽通常较窄，高清视频难以实时回传；直接降低码率，又可能造成画面模糊、卡顿或关键细节丢失。

也正如我们刚才展示的那样，智传网（AI Flow）的思路是换一种内容来传。

发送端先理解视频，把场景、人物、物体结构和运动状态等关键信息编码成Token序列。Token穿过卫星链路后，接收端再利用生成式模型，把视频重建出来。

换句话说，过去几年我们讨论Token，重点往往是大模型一次回答消耗了多少、能生成多少内容。

到了TeleAI这里，Token开始从聊天框里跑出来，进入无人机、卫星，甚至还有机器人和水下设备之间。

这事儿，就有点意思了。

无人机不用围着基站飞了

要理解无人机直连卫星的价值，可以先看传统应急通信是怎么做的。

洪水、地震等灾害发生后，现场可能同时面临断路、断电和断网，通信保障人员通常会在灾区搭建临时接收和发射设备，再通过卫星恢复通信。

这种方式能够解决基本的连接问题，但无人机仍然需要与地面设备保持通信。飞得太远，超出地面设备的覆盖范围，画面回传就会受到影响。

比如在洪水灾区，人暂时无法进入的区域，可以先派无人机完成大范围勘察。无人机拍下道路、积水、房屋和被困人员等信息，在端侧编码成Token，通过卫星传回指挥中心。

接收端重建出视频后，指挥人员可以据此判断道路是否中断、房屋是否存在风险、救援力量应该从哪里进入。

视频地址：

https://mp.weixin.qq.com/s/_jcuBB-_32e6g5HzXWT74g

与此同时，智传网（AI Flow）的生成式智能传输能力，也已经进入实际应急场景。

今年，TeleAI与中电信应急公司将基于智传网（AI Flow）技术的千余套设备，投入全国31个省份的一线防汛抗洪工作。

从一次技术演示走向跨省应用，意味着生成式智能传输已经开始接受真实环境的检验。至于轻小型无人机直连卫星，则是此次新近跑通的一项技术能力，后续还将进一步走向产品化和实际应用。

沿着无人机到卫星的链路继续向上，TeleAI还在推进另一项工作——将智传网（AI Flow）解码模型部署到在轨卫星。

传统星地链路通常面临上行带宽有限、下行带宽相对充裕的情况。如果解码模型能够在卫星端完成部分计算和重建，就可以减少对地面算力节点的完全依赖，再通过下行链路将结果发送给接收端。

而当通信链路回到地面，智传网（AI Flow）连接的设备就从无人机扩展到了机器人。

具身智能想在现实环境中执行任务，需要处理人与机器、机器与机器之间的通信与协同。操作人员要看到机器人看到的画面，机器人也要及时收到远程控制指令。多台机器人共同作业时，还需要共享周围环境和任务进展。

智传网（AI Flow）结合5G低时延能力，可以将具身智能遥操作的端到端时延压缩至20-50毫秒，让机器人的远程控制半径从局部区域扩展至跨城际乃至全国范围。

即便机器人进入没有基站的荒野区域，也可以通过卫星链路回传现场画面，并接收来自远端的操作指令。