除了福衛七號,還帶了152人的骨灰!馬斯克說這是SpaceX最艱難的一次發射
除了福衛七號,還帶了152人的骨灰!馬斯克說這是SpaceX最艱難的一次發射

或許你在2018年看過這個畫面

SpaceX
SpaceX的Starman模特坐在紅色特斯拉敞篷跑車內,背景是地球。
圖/ SpaceX

這是獵鷹重型火箭第一次試飛,它攜帶著一輛紅色2008款特斯拉Roadster跑車,直接躍在了環太陽軌道上。

而昨天下午2點30分,這架世界上最強大的運載火箭開啟了第三次飛行,這架高70公尺、近地軌道負荷能力達到64噸的火箭,攜帶了24顆衛星升空,還將152人的骨灰送入了太空。

打破多項紀錄的太空任務

Space X
SpaceX Falcon Heavy在STP-2任務的發射台上。
圖/ Space X

首先,要把這24顆衛星送入太空就並非易事。

新的衛星來自一系列機構和組織,包括美國太空總署、國家海洋和大氣管理局、軍事研究實驗室、大學等等。

除了以此證明獵鷹重型火箭的實力,同時這也是為了將一系列新技術帶入太空測試,這些衛星如果能在地球軌道的惡劣環境生存下來,其中的新技術將在未來變成探索太空的寶貴工具。

在這24顆衛星之中,有的用來測試新望遠鏡技術;有的將為NASA測試新型的綠色推進劑;有的搭載了預備未來航空的「深空原子鐘」,能幫人們在太空航行時確保方向正確。

NASA
深空原子鐘概念圖。
圖/ NASA

還有一項太陽帆專案Lightsail 2,這項技術能利用太陽光幫助宇宙飛船在太空推進,而不使用其他衛星依賴的推進器和燃料。

LightSail 2
LightSail 2概念圖。
圖/ 行星協會

為了卸下24顆衛星,火箭需要進入3個獨立的軌道,因此它必須在途中重新點燃發動機4次,超過以往最多3次的記錄,才能將所有衛星運送到最終的目的地。

SpaceX的任務通常都不需要太長時間,但這次預計總共將耗時6個小時。SpaceX自己也承認,這此發射是該公司歷史上最具挑戰性的一次。它還是第一個重複使用助推器的獵鷹重型任務。

NASA
SpaceX直播截圖
圖/ SpaceX

SpaceX表示,重複使用硬體可以為公司節省大筆資金,從而降低火箭價格。獵鷹重型火箭的價格為9,000萬美元,這遠比SpaceX競爭對手製造的類似火箭價格更低。

SpaceX的中央核心助推器降落在大西洋上,而SpaceX兩側的助推器降落在了地面著陸區域,卡納維拉爾角,這也是為了以便它們可以翻新,並在未來的發射中再次使用。

另外,這次任務原計劃還要打破著陸的距離紀錄,中央核心助推器將降落到離岸1,240公里的一艘無人駕駛船上。

在獵鷹重型火箭4月份的第二次飛行時,其中的中央核心助推器已經成功登陸無人機,但最終由於海況惡劣而丟失

SpaceX
SpaceX
圖/ SpaceX

這次的情況更加複雜,安全降落到指定地點會更加困難,馬斯克認為核心助推器成功著陸的機率為50%,因為它進入大氣層速度過快,甚至「比步槍子彈還快4倍」。

結果確實如此,中心核心助推器還是未找准中心位置,失敗地撞入了中心數公尺外的海洋。

但整體來說,這次任務還是成功地突破了很多記錄。

開啟這次任務很重要的一部分原因,還因為它承載了美國空軍一項名為STP2的飛行任務,以此證明「獵鷹重型」火箭未來可用於執行國家安全任務。

在未來10年裡,SpaceX將和4家公司競爭,成為美國空軍兩個主要發射提供商之一,其餘三家公司分別為亞馬遜創辦人貝佐斯的藍色起源公司、諾斯洛格魯門公司(Northrop Grumman)和聯合發射聯盟。

但SpaceX的優勢在於,它是其中唯一擁有能夠直接用於發射的「獵鷹重型」火箭的公司。這次發射成功後,SpaceX還能從美國國防部的合約中獲得數百萬甚至數十億美元的資金

如果後續一切順利,這將有助於鞏固獵鷹重型作為國防部的可靠火箭,國防部或把SpaceX定位為未來十年主要的軍事發射提供者。

對我們來說,衛星在全部安放部署後,如果能順利收集測試數據並履行其職責,我們對太空的理解也會更近一步了。

另外,下一次SpaceX發射計劃將於7月21日進行,屆時獵鷹9號將向國際空間站運送貨物。但下一次獵鷹重型火箭發射的日期尚未公佈。

本文授權轉載自:愛范兒12

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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

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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%。

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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。

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