📘 《AI 時代系列（6）：進階通訊工程——邁向2035年太空星鏈網路時代》
📘 第 12周: ☁️ 星鏈雲原生架構：LEO × vGateway × O-SAT × Kubernetes
115／150單元： Gateway 下沉 × Edge-Space Compute
🏙️ 運算前移至衛星邊緣，降低延遲**
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🎯 單元導讀
傳統衛星網路（GEO/早期 LEO）有一個宿命：
📌 計算與路由全在地面（Gateway）完成 → 延遲巨大
原因包括：
• 必須先回到地面資料中心
• 地面閘道距離遠（跨洲）
• Gateway 數量有限 → 形成瓶頸
• 星間互聯不足 → 必需「落地」轉送
但進入 星間 Laser Link × Space Cloud × LEO 資料面虛擬化 時代，
出現了新的架構：
⭐ Gateway 下沉（Gateway Downshift） + Edge-Space Compute
= 「把 Gateway 的部分功能直接搬到衛星上面」
什麼意思？
✔ 衛星具備運算能力（CPU/GPU/ASIC）
✔ 衛星可以本地路由（Local Routing）
✔ 衛星可以前處理資料
✔ 衛星之間自行決定 Mesh Path
✔ 不用次次回地面才決定流量分配
這是 Starlink Phase II、Kuiper、OneWeb Gen2、6G NTN 的共同方向。
一句話：
🛰 未來衛星不是「無線中繼器」，而是「空中的邊緣資料中心」。
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🧠 一、什麼是 Gateway 下沉（Gateway Downshift）？
定義：
⭐ 把原本在地面 Gateway 才能運作的功能，直接搬到 LEO 衛星上。
包括：
✔ Routing（路由決策）
✔ Beam / Cell 管理
✔ QoS Scheduling
✔ Edge AI 推論
✔ Caching（內容快取）
✔ Flow Classification
✔ Segment Routing
效果：
✓ 減少「回地面」的需求
✓ 減少跨洲往返延遲
✓ 消除單點瓶頸（Gateway）
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🧠 二、Space Edge Compute 是什麼？
在 6G NTN 定義中：
📌 Space Edge = 部署在 LEO / MEO / HAPS / UAV / RIS 等空域節點的計算資源
功能包含：
1. AI 推論（Beam、Routing、Handover 預測）
2. Low-latency data preprocessing（壓縮、FEC 前處理）
3. In-space routing（星間路由）
4. 本地快速決策（無需地面協助）
5. 衛星之間的協同運算（Federated + Mesh Compute）
=> 把「雲」的一部分搬到「天空」。
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🧠 三、架構示意（ASCII）
┌───────────────────────┐
│ LEO Space Edge Layer │
│ (太空邊緣層：運算 / 路由 / 快取 / AI) │
└───────────┬────────────
│ │
SAT A (Edge) SAT B (Mesh) SAT C (Edge)
（邊緣運算衛星） （網狀中繼） （邊緣運算衛星）
│ │
Laser Link (雷射鏈路 / OISL)
│
┌──────── In-space Optimization ───┐
│ SD-plane（資料平面：太空內最佳路徑） │
└──────────────────────┘
│
┌─────────────────────────┐
│ Ground Gateway (vGateway) │
│ 地面虛擬閘道 / 控制 / 法規 / 認證 │
└─────────────────────────┘
│
Internet（網際網路）
此架構描述 LEO 衛星網路的太空邊緣運算（LEO Space Edge Layer）設計：多顆衛星（SAT A / B / C）在軌道上同時具備 邊緣運算、快取與路由能力，並透過 星間雷射鏈路（Laser Link / OISL） 形成高速網狀連結，使資料能在太空中直接轉送與處理。SD-plane（資料平面） 負責執行太空內的即時路徑最佳化，降低對地面回傳的依賴；而 Ground Gateway（vGateway） 則主要承擔 控制、身分認證、法規接軌與地面核心網互通 等職責，最終連接至 Internet。此種「資料在太空完成轉送、控制在地面集中管理」的分層設計，有助於提升整體系統的低延遲、韌性與大規模擴展能力。
重點：
✔ 路由與資料處理可以不落地
✔ Gateway 主要負責控制面與地面網路介接
✔ 延遲、負載、可靠度全面提升
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🧠 四、為什麼 6G × LEO × Starlink 必須採用 Gateway 下沉？
1. 減少延遲（Latency collapsing）
傳統 Gateway → 多跳（地面路由）影響延遲
Space Edge → 星間直接路由 → 可縮短 50–80% 往返
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2. 天氣不再影響資料路徑
暴雨打穿 Ka/Ku → Gateway 失效
但衛星間的 Laser Link 完全不受影響
→ Edge Routing 保持資料流動
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3. 避免 Gateway 成為「瓶頸」
Gateway 數量少 → 流量爆炸會塞車
把處理下沉 → 流量在空中就被分流
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4. 支援 Massive IoT / 空中交通
未來：
✔ 飛機
✔ 無人機
✔ 自動駕駛車
✔ 海事傳輸
都需要「毫秒級」的 NTN 回應
必須靠 Edge-Space Compute 才能滿足。
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5. 滿足 6G 定義的「AI-native Network」
AI 需要大量 edge inference
衛星自身要會：
✔ 判斷最佳路徑
✔ 預測干擾
✔ 動態調整波束
✔ 控制 handover
地面算不夠快 → 必須上太空算。
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🧠 五、運算下沉帶來哪些新能力？
⭐ 1. In-Space Routing
LEO 衛星彼此決定最短 / 最穩路徑，而不是地面。
⭐ 2. In-Space Beam Optimization
衛星動態調整波束方向（避免雲雨區域）。
⭐ 3. Edge AI 推論
天氣、干擾、負載、軌道預測 → 全在空中決策。
⭐ 4. Low-latency compression / preprocessing
在衛星端做：
✔ 壓縮
✔ 編碼
✔ 影像前處理（如火災影像辨識）
⭐ 5. 地面閘道站卸載（Offload Gateway）
降低建設數量 → 大幅降低 OPEX / CAPEX。
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🧠 六、Starlink Phase II（2024–2027）已開始實作
Starlink V2 Mini 衛星：
✔ 具備完整光學 Laser Link
✔ 具備 AI 推論晶片（特製 ASIC）
✔ 支援 In-space routing（不落地轉送）
✔ 擁有 100–200W 運算能力（低功耗 GPU 性能等級）
✔ 能做流量分類 / Beam 選擇
=> 真正的 Space Edge Compute
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🧠 七、AI 在 Space Edge 的角色
AI-native NTN 提供：
✔ Beamforming AI
✔ Routing AI（SPF/DRL）
✔ Congestion Control AI
✔ Link Prediction AI（天氣 + 大氣 + 吸收）
✔ Traffic Steering AI
AI 的核心目標：
📌 讓衛星自己思考，不依賴地面。
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🧠 八、模擬題（工程實作題）
1️⃣ 模擬 LEO Mesh（40 衛星）下的 in-space routing latency。
2️⃣ 比較純地面 Gateway vs Edge routing 的 throughput。
3️⃣ 模擬暴雨情境中 Edge-compute 對容量的改善。
4️⃣ 實作一個 3-hop Laser Link routing（Dijkstra vs AI routing）。
5️⃣ 分析 Space Edge Compute 對 vGateway load 的卸載比例。
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🧠 九、小結與啟示
✔ Gateway 下沉 = Gateway 功能從地面 → 空中
✔ Edge-Space Compute = 衛星變成「邊緣微資料中心」
✔ 兩者結合 → 延遲下降、穩定性提升、路由更靈活
✔ 是 Starlink Phase II、Kuiper、6G NTN 的共同方向
✔ AI 讓衛星具備「自我優化、自我路由、自我修復」能力
✔ 這是 6G「空地一體化」的關鍵基石
一句話總結：
🛰 未來的網路不是在地上，而是在天空。
衛星，就是新的 Edge Cloud。
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