福衛七號發射!衛星卻得花19個月就定位?6個必知的冷知識
福衛七號發射!衛星卻得花19個月就定位?6個必知的冷知識

福爾摩沙衛星七號簡稱福衛七號,已於台灣時間25日下午2時30分順利發射升空,衛星發射173分鐘後,福衛七號的訊號順利傳送至澳洲達爾文地面站,台灣自此可以與位在720公里高空運行的六枚福衛七號通聯。

台灣發射福衛七號後,將可以觀測到正負45度之間低緯度地區氣象數據,每天傳送訊號四個時段,未來對台灣氣象預測,尤其是降雨預報準確度將大有幫助,這也是福衛三號之後,美台再度合作。

福衛七號今年將升空!政府砸251億,推動太空計畫,要讓台灣有自己的「太空產業」
政府砸251億,推動太空計畫,要讓台灣有自己的「太空產業」。
圖/ 太空中心

關於福衛七號衛星發射,受到各界矚目,面對外界關心,科技部也解答7個疑問,供外界有更多瞭解。

問題1:為何福衛二號、五號只要1顆,福衛三號、七號卻要6顆衛星?任務有何不同?

福衛二號、五號是光學遙測衛星,可以對地表進行照相取像,福衛三號、七號則是透過掩星技術,獲得大氣資料,可以提供氣象預報使用。

福衛七號是氣象衛星,顆數越多,所獲取的全球大氣資料就越多、越均勻,有助於提升氣象預報的準確性;但考量預算、研製時程、資料數、資料均勻度以及衛星星系部署時程,最後選擇以6顆作為福衛七號星系的衛星數。

過去因高性能遙測衛星價格較為昂貴,多數時候取像時間急迫性不高(除了部分國防或是災害),因此1顆衛星就能滿足任務需要,不過隨科技進步,遙測衛星價格逐漸下降,也有許多商業衛星遙測公司提出大規模數量的衛星星系部署計畫,未來遙測衛星就能對同一地區每日多次再訪,將開啟新型態的衛星影像應用可能,台灣未來遙測衛星也計劃採取多顆星系部署。

問題2:福衛七號用「掩星技術」增進氣象預報準確度,什麼是掩星技術?

全球定位衛星發射的電磁波訊號經過大氣層時,會因為穿透不同溫度、壓力或濕度的空氣層,而產生轉向、變慢、減弱的現象。

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福衛七號用「掩星技術」增進氣象預報準確度。
圖/ 科技部

「掩星技術」能分析福衛三號和七號接收到的訊號特性,就能反過來推出地球上空的溫度、氣壓、濕度或電子密度等數據,掌握地球氣候情報。

問題3:福衛五號選在加州發射,但福衛七號卻在佛州發射?

考量發射點進入軌道傾角及火箭落點不危害居民安全為條件,福衛七號的軌道傾角是24度,搭配GPS和GLONASS可蒐集南北緯50度內的掩星資料。從美國東岸佛州的甘迺迪太空中心向東偏南發射,可以達到24度的軌道傾角,且第一節火箭(如果不回收的話)不會危及附近居民人身安全。

福衛五號是太陽同步軌道的遙測衛星,軌道傾角是98.28度。由美國西岸加州的范登堡空軍基地向南偏西發射,可以達到98.28度的軌道傾角,而且第一節火箭(如果不回收的話)會落入海中,不會危及空軍基地附近居民的人身安全。

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福衛五號選在加州發射,但是福衛七號卻在佛州發射。
圖/ 科技部

問題4:福衛七號6顆衛星為何花19個月才能到任務軌道?

衛星運行速度會影響高度的升降,當高度720公里的衛星,以和運行方向相反的方向進行噴射,就能讓衛星減速,並造成衛星軌道下降。

當福衛七號第一枚衛星被調降到550公里的任務軌道高度後,它所運行的軌道面會因地球「扁圓型重力場」的影響,和在720公里衛星運行的軌道面每天產生約0.55度的軌道面飄移現象。

到第108天後,第一枚550公里高的衛星軌道面與720公里高的衛星軌道面,就會分開約60度。接著第二枚衛星開始從720公里高調降到550公里高的軌道,108天後,第二枚550公里高的衛星軌道面與720公里高的衛星軌道面,也分開約60度,此時第一枚550公里高的衛星軌道面與720公里高的衛星軌道面,已經分開了約120度。

如此依序將第三、四、五、六枚衛星從720公里的軌道高度,調降到550公里的軌道高度,從第一枚衛星開始調降軌道高度開始,到第六枚衛星調降軌道高度結束止,共花108x5=540天,加上衛星發射後的前四週還在進行健康檢查,總共約需19個月。

問題5:福衛五號高度是720公里,福衛七號卻是550公里?

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太陽同步軌道即衛星軌道面永遠以相同的角度面對太陽。
圖/ 科技部

福衛七號的任務是搜集均勻分布在中低緯度的大氣資料,所以福衛七號的6枚衛星會分別分布在6個軌道面上,任務軌道在500到850公里之間。

福衛五號是遙測衛星,選擇720公里太陽同步軌道,是讓衛星的軌道面永遠以相同的角度面對太陽,這樣衛星每次都是在相同時間經過地球同一地點的上空,因此可以達成兩日再訪的目標。

問題6:福衛七號3個酬載任務是什麼?

全球衛星導航系統無線電訊號接收器(TGRS):TGRS接收全球導航系統(Global Navigation Satellite System, GNSS)衛星(包括GPS和GLONASS)所發射出的無線電波,電波經過電離層與大氣層時會產生折射效應,分析這些折射訊號就可以得到大氣層中溫度、壓力、水氣以及電離層電子濃度的資料。

離子速度儀(IVM):沿著衛星軌道實際量測電離層的離子資料,藉由改變探測器表面電位能,及計算後端電流板所收集的離子入射角,計算出離子的速度。

無線射頻信標儀(RF Beacon):電離層是無線電訊號傳輸必經的介質,台灣上空是電離層的不穩定區,科學團隊在亞太地區設置多個地面站,接收RF Beacon所發射的電磁波,就能分析出台灣上空的電離層結構。

福衛七號升空
關鍵字: #太空科技
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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