当洪涝灾害发生时 ， 救灾人员需要在短时间内掌握受灾情况 。 这时 ， 卫星传输的灾区图像就成了判断灾情的关键 。 越快能够获取灾区图像 ， 就能越快开展救援 。 而过去的方式 ， 需要地面先将“拍摄灾区图像”的指令传输给卫星 ， 卫星将拍摄的影像回传 ， 再经地面计算机视觉处理后 ， 我们就能得出图像中的水体分布 ， 评估灾害面积 。 但是 ， 卫星传输的带宽资源有限 ， 每日卫星产生的数据中 ， 实际只有10%左右能被传送到计算中心 。 这就使得整个过程变得极为漫长 ， 影响救援效率 。
而有了华为云原生边缘计算后 ， 就可以将部分计算的任务直接交给卫星进行处理 。 卫星通过在轨AI推理将被云雪覆盖的低质量图像数据丢弃 ， 减少传输压力 ， 有效图片回传后在算力资源丰富的中心节点使用华为云AI高精度模型进行运算 ， 进一步缩短影像预处理、水域提取、监测报告生成的时间 ， 从通常的1天缩短到1小时 ， 显著提升应急响应时间 。 此外 ， 卫星边缘任务可按需更新 ， 通过在轨AI推理 ， 比较暴雨前后图片 ， 发现山体坍塌风险 ， 提前发现地质灾害隐患 ， 并进行预警 。
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华为云CTO张宇昕表示：“华为云始终积极投身云原生开源社区建设 ， 支持科研领域的前沿创新 。 “天算星座”计算平台是业界首次在太空验证云原生云边一体 ， 它也意味着云原生广阔的适用性 。 ”
据悉 ， 在本次卫星中使用的云原生边缘计算平台KubeEdge项目是华为云于2018年11月正式开源的 。
今年4月 ， 华为云正式开源云原生多云容器编排项目Karmada ， 将云原生开源进一步扩展至分布式云领域 。 9月 ， 华为云发布了业界首个分布式云原生产品UCS ， 通过将部署于不同区域的云原生能力有机协同起来 ， 让算力、数据、流量围绕业务有机协同 ， 让业务自由流动 ， 真正释放无处不在云原生的价值 。
仰望太空 ， 这注定是一条充满挑战的探索之路 。 通过产学研的协同 ， 科技力量的加持 ， 无疑会加速这一进程 。 而且这些成果 ， 自然也应当用于服务全人类 ， 大航天时代探索取得的先进成果 ， 会像黏合剂一样紧紧将人们凝聚在一起 ， 这才是共享太空的真正意义 。
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