📘 《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 14周: 🧠 AI × MLOps × 太空網路資料管線
136／150單元：Space-RIC × MLOps 🧠太空端模型部署與管理流程**
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🎯 單元導讀
在 5G/6G 地面網路中，我們已經熟悉：
• RIC（RAN Intelligent Controller）
• Near-RT RIC / Non-RT RIC
• xApps / rApps
• AI-driven RAN Control
但到了 LEO × NTN，整件事變得困難 10 倍：
🛰 衛星不是 Always-Online
🛰 ISL 拓撲會變化
🛰 模型更新不能太大
🛰 太空端算力微弱
🛰 必須跨數千衛星保持一致模型
🛰 還要容忍宇宙射線造成 bit flip
因此 NTN 需要一套全新的：
⭐ Space-RIC（Spaceborne RAN Intelligent Controller）
＋
⭐ Space-MLOps（太空端模型管理平台）
這一節就是建立一個
「星地一體化 AI 控制平面」。
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🧠 一、什麼是 Space-RIC？
在傳統 O-RAN 中：
• Non-RT RIC（>1s） → 策略、policy、模型決策
• Near-RT RIC（10ms–1s） → Beam 控制、干擾管理、調變選擇
• xApps / rApps → AI 模型插件
但在太空中：
📌 RIC 必須搬到衛星上（Space-RIC）
功能變成：
✔ 1. Beam Control（波束方向、速率、形狀）
✔ 2. Routing Policy（星間 ISL 流量決策）
✔ 3. MCS / Link Adaptation
✔ 4. Fraud / Spoofing Detection
✔ 5. Doppler Compensation
✔ 6. On-Orbit Learning 管理
✔ 7. Model Version Control（OTA 更新）
Space-RIC 就是整個 NTN 的「大腦」。
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🧠 二、Space-MLOps：衛星模型生命周期管理
整個太空 AI 模型的生命週期分成 六層：
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① 模型訓練（地面 Data Center）
• 大模型 pre-training
• 模擬器多軌道通道生成
• 強化學習訓練路由策略
• 蒸餾小模型（Edge-Space Student）
目的：
⭐ 把 heavy lifting 都留在地球上完成。
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② 模型優化（量化 × 蒸餾 × 壓縮）
• 8bit / 4bit 量化
• SVD × LoRA × pruning
• Space-friendly weight chunking（抗 bit flip）
• 梯度壓縮
目的：
⭐ 讓模型能在太空硬體上跑 ↓
⭐ 降低 OTA 更新成本。
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③ 模型打包（Space-Safe Model Packaging）
模型不能直接丟上衛星，要加入：
✔ ECC 編碼（糾錯）
✔ Reed-Solomon 分片
✔ parity block
✔ redundancy copy（主權重量）
✔ 輻射錯誤探測（scrubbing）
目的：
⭐ 防宇宙射線
⭐ 防 bit-flip
⭐ 防割線中斷
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④ OTA 模型同步（星地 + 星間）
Space-MLOps 提供三種更新方式：
1️⃣ Delta OTA（最常用）
只傳差分（Δ-weights / LoRA），數十 KB～1MB。
2️⃣ ISL OTA
衛星之間用 laser link 傳模型更新。
3️⃣ Gateway OTA
衛星進入可見區才更新。
目的：
⭐ 不浪費頻寬
⭐ 不讓模型版本失控
⭐ 讓全星座保持一致。
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⑤ On-Orbit Deployment（在軌部署）
衛星收到更新後：
✔ 檢查 hash / ECC
✔ 存入太空版模型 registry
✔ atomic update（不可中斷更新）
✔ fallback model（備援）
✔ warm-start（載入舊 embedding）
部署邏輯：
⭐ 必須避免「半套模型」造成崩潰。
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⑥ Online Learning + FL（在軌學習整合）
Space-RIC 會：
• 執行 Online Learning（SGD / LoRA）
• 收集梯度
• 跟附近衛星 FL 聚合
• 等過站時送到地面 MLOps
• 接收回 global update
目的：
⭐ 每顆衛星都能越跑越聰明
⭐ 同時保持全星座一致學習。
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🧠 三、Space-RIC × MLOps 完整架構 ASCII
🌍 Ground MLOps
┌──────────────────────────────────────
│ Training | Distillation | QC | Registry │
│ 訓練 | 知識蒸餾 | 品質控管 | 模型登錄庫 │
└──────────────────────────────────────
│ OTA Δ-Model（差分模型空中更新）
▼
╔══════════════════════════════════════
║ 🛰 LEO Satellite（低軌衛星） ║
╠══════════════════════════════════════
║ Space-RIC（太空無線智慧控制器）： ║
║ • Beam / MCS Control（波束 / 調變編碼控制） ║
║ • Routing AI（智慧路由決策） ║
║ • CSI/SNR Predict（通道與訊噪比預測） ║
║ • Fraud / Anomaly Detection（詐欺 / 異常偵測） ║
║ • On-Orbit Learning（在軌線上學習） ║ ╠══════════════════════════════════════
║ Space-MLOps Agent（太空 MLOps 管理代理）： ║
║ • Model Version Manager（模型版本管理） ║
║ • Atomic Deploy / Rollback（原子部署 / 回滾） ║
║ • ECC + Radiation Scrubbing（錯誤修正與抗輻射） ║
║ • FL Gradient Sync via ISL（經由星間鏈路的聯邦學習梯度同步） ║
╚═════════════════════════════════════
▲
│ ISL Model Sync(星間鏈路模型同步)
▼
🛰 🛰 🛰
此示意圖呈現 Space-RIC 與 MLOps 在 LEO 星座中的端到端整合架構。地面端的 MLOps 系統負責模型訓練、知識蒸餾、品質控管與版本註冊，並僅將差分模型（Δ-Model）透過 OTA 方式下發至在軌衛星，以降低頻寬與更新風險。每顆衛星內部由 Space-RIC 執行即時智慧控制，涵蓋波束與 MCS 調整、星間路由最佳化、CSI/SNR 預測、詐欺與異常偵測，以及有限度的在軌學習能力。另一方面，Space-MLOps Agent 負責模型版本管理、原子化部署與回滾機制，並結合 ECC 與抗輻射記憶體修復，確保模型在太空環境下的可靠性。多顆衛星之間則可透過星間鏈路（ISL）進行模型或梯度同步，形成分散式、可持續演進且具高韌性的太空 AI 控制網路。
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🧠 四、Space-MLOps 的四大困難
1️⃣ Space-DRAM + Radiation（宇宙射線破壞記憶體）
→ 解法：ECC、scrubbing、冗餘片段。
2️⃣ OTA Bandwidth（頻寬有限）
→ 解法：Δ-weights、LoRA、小模型蒸餾。
3️⃣ Model Drift（通道快速變動）
→ 解法：在線學習（Online Learning）。
4️⃣ 多星座一致性（ISL 拓撲浮動）
→ 解法：asynchronous FL × version governance。
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🧠 五、模擬題
1️⃣ 專業題
Space-RIC 與地面 RIC 的最大差別？
📜 答案：
Space-RIC 需要在算力低、頻寬有限、連線不連續、輻射危害大的環境中本地推論；地面 RIC 則具備穩定電力、頻寬及資料中心資源。
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2️⃣ 應用題
為什麼 OTA 更新不能傳「全模型」？
A. 太貴
B. 太慢
C. 太耗頻寬
D. 以上皆是
📡 答案：D
👉 解析： 全模型體積大、傳輸時間長且頻寬成本高，會增加更新失敗與服務中斷風險，因此實務上以 Δ-weight 或 LoRA 差分更新為主。
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3️⃣ 情境題
若某衛星遇到 bit-flip 導致模型損毀，應啟動哪項機制？
A. Doppler compensation
B. ECC + rollback
C. MCS mapping
D. Top-K pruning
📦 答案：B
👉 解析： ECC 可即時偵測與修正記憶體錯誤，若錯誤不可修復則透過回滾機制恢復至上一個穩定模型版本，確保在軌系統可靠性。
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🛠 六、實務演練題
1️⃣ 實作「太空安全模型格式」：權重 ECC × chunking
2️⃣ 模擬 OTA Δ-weights 更新（1MB、5MB、20MB）
3️⃣ 設計 Space-RIC xApp：Beam Control Policy
4️⃣ 模擬 Online Learning + FL 的混合更新
5️⃣ 設計模型 registry：主模型＋FALLBACK＋LoRA slot
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✅ 七、小結與啟示
✔ Space-RIC 是 NTN 的大腦（Control Plane）
✔ Space-MLOps 是整個星座的大腦管理（Meta-Control）
✔ 模型部署＝量化 + ECC + Delta OTA + Atomic Deploy
✔ 太空 AI 必須抗輻射、可回滾、可協作
✔ Online Learning × Federated Learning = 自主成長衛星
✔ 最終目標：
🌌 讓 3000 顆衛星像一台「分散式 AI 超級大腦」運作。
