SpaceX星艦升空後爆炸,為何還是全場鼓掌?回顧10年里程碑:一場並不失敗的嘗試
SpaceX星艦升空後爆炸,為何還是全場鼓掌?回顧10年里程碑:一場並不失敗的嘗試

成功發射,但在空中爆炸了。這一刻,我們都仰望星空。

隨著倒計時聲音的結束,在 SpaceX 位於德州的發射基地,一艘比自由女神像及其基座還要高的星艦火箭騰空而起,在 30 多台」「猛禽」引擎釋放的 1000 多萬磅的推力下成功升空(引擎組裝了 33 台,但升空時部分熄火)。

遺憾的是,火箭在空中發生爆炸,未完成一次完整的測試。

這是人類歷史上體積最大、推力最強的運載火箭 —— 星艦(Starship)。馬斯克形容其發射成功率就像拋硬幣一樣 —— 只有 50%。而這次,我們好像沒算賭贏。

如果你有看現場的直播的話,就在發射升空2分鐘49秒後,原本預計應該星艦要脫離助推火箭的時候,火箭的飛行姿勢開始失控,這時應該大家都意識到了這次試飛算是失敗了。依照常理來想,當時的現場應該很失落才對。不過,現場卻歡聲雷動,就像是試飛成功了一樣。而之後星艦在脫離助推器前解體,這次的試飛任務就在全場掌聲如雷的氣氛下,以爆炸解體告終。

與之相對的,是馬斯克落寞的表情。畢竟燒的是他的錢。

SpaceX
圖/ SpaceX

發射結束後,SpaceX 第一時間表示,看起來試飛還不夠精彩,Starship 在一級分離前經歷了一次過快的計畫外解體。團隊將繼續審查資料並努力進行下一次飛行測試。

而且 SpaceX 仍然祝賀整個團隊完成了激動人心的 Starship 首次綜合飛行測試。

在發射後,馬斯克也表示學到了很多,幾個月之後還要再戰。

SpaceX
圖/ SpaceX

星艦與馬斯克的「火星移民計畫」

馬斯克對於星艦的設想是每天多次將人和衛星送入軌道,就像噴氣式客機在大洋上縱橫交錯一樣。去年他曾提到,星艦一次可運載 100 位乘客和物資,未來計畫打造至少 1000 艘星艦,將一批批拓荒者送到火星,以建設一個自給自足的城市。如果發射成功,他將離這一目標更近一步。他相信,這款飛行器可以為普通人開啟一個星際旅行的時代。

此外,與 NASA 的空間發射系統(SLS)使用氫氣作為主要燃料不同,「星艦」依賴甲烷引擎。甲烷更便宜,更容易使用。而且火星大氣層中也有甲烷,這可能使 SpaceX 有朝一日在火星表面獲取燃料。

這次發射,是 Starship 在本週內的第二次發射嘗試。本週一在點火倒計時的最後幾分鐘,由於閥門凍結,SpaceX 叫停了發射。雖然第一次嘗試失敗,不過馬斯克表示‘今天學到了很多東西’。

星艦的每次發射都備受關注,因為這艘火箭和馬斯克的火星夢緊緊地繫結在一起。

馬斯克對火星的嚮往由來已久。早在 2001 年,馬斯克就策劃了一個「火星綠洲」項目,計畫在火星上建立一個小型實驗溫室,讓來自地球的農作物在火星土壤里試著生長。

2002 年 6 月,馬斯克的火星之旅有了實質性進展。他建立了自己的第三個公司:負責太空探索技術的SpaceX。SpaceX 專注於開發生產低成本高可靠的空間運載火箭,近期抵達目標是月球,遠期抵達目標是火星。

馬斯克在 2009 年接受採訪時說:「如果我們把每個人移居火星的成本控制在 200 萬美元左右,就可以開創一個大市場。預計地球上 1 萬至 2 萬人願意移民外星球,人們不用節衣縮食在地球上買房,攢下的錢可以用於移居太空。」

SpaceX
圖/ SpaceX

SpaceX 在 2012 年左右開始開發火星殖民系統(MCT,即星艦前身),火箭使用的猛禽火箭引擎則在 2016 年開始測試。SpaceX 在 2018 年 3 月開始製造重型運載火箭概念(BFR)的首個火箭原型,隨後馬斯克在一場發佈會上宣佈了 BFR 的後續計畫。

在發佈會上馬斯克重新命名了 BFR,他將第一級助推器稱為超級重型助推器(Super Heavy),將第二級飛船稱為星艦(Starship)。SpaceX 同時表示其最初期望是在 2022 年發射貨運飛船去火星,然後在 2024 年執行載人計畫,但進展不及預期。其原型飛船曾發生多次爆炸、解體、著陸失敗等事故,因為該公司總是試圖讓原型機垂直降落。

不過,2021 年,星艦的試驗發生了轉機。在經歷了點火發射,升上 10 公里高度並完成一系列複雜動作之後,星艦的原型機 SN15 重新啟動了兩台引擎,垂直降落在南得克薩斯州 Boca Chica 發射場中, 成為了第一個在高空飛行實驗中倖存的星艦原型機。這幫助星艦在可回收的路上邁出了重要一步,也是該系列飛行器的核心競爭力所在(馬斯克曾說,星艦的目標是將每公斤近地軌道的運輸成本降到 10 美元左右)。

今年 2 月份,星艦又進行了一項重要的靜態點火測試,成功點燃了 Super Heavy 助推器 33 個傳送機中的 31 個。這是 SpaceX 在準備發射嘗試之前需要完成的最後一個重大技術障礙。

為什麼需要 Super heavy? 這是馬斯克下一代發射系統的相當大的動力升級,因為想要登陸月球並最終登陸火星就需要這樣的能量。

SpaceX 團隊還建造了世界上最高的火箭發射和接收塔。發射和捕獲塔高 146公尺,旨在支援超重型火箭助推器的車輛內建、發射和捕獲。

對於此次發射任務,馬斯克本人一直在試圖降低大家的預期。他說,「成功不是我們應該期待的…… 那太瘋狂了。」

其實,這項任務本身就是一場相當艱難的過程。對於這次的發射任務,很多人的期待原本就是「不在發射台爆炸就算及格」,因此,目前看來,星艦現階段的表現已經及格了。

本文授權轉載自:T客邦

責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

關鍵字: #SpaceX
往下滑看下一篇文章
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓