CEO-Tipp: Wenn Satelliten auf KI treffen, haben Satelliten dann ein „Gehirn“?

In letzter Zeit gibt es einige Highlights im Raumfahrtsektor, nicht nur der erfolgreiche "Chopstick-Raketenstart" der SpaceX Starship 5, sondern auch Chinas erfolgreicher Start des weltweit ersten KI-Satelliten. Wie können wir Satelliten "intelligenter" machen, wenn KI ins All gelangt? Welche Annehmlichkeiten könnten in Zukunft durch die KI-Satellitentechnologie entstehen? Und wird Elon Musks Mars-Plan vielleicht vorgezogen?

Am Abend des 16. Oktober lud der Live-Kanal Kräne Teng Jianfeng, den Direktor des SenseTime Intelligent Industry Research Institute und Gründer von "Tianfeng Talks", Wei Wenyi, CEO von Silk Road Tiantu, und Niu Min, Gründer und CEO von Future Aerospace, ein, um über die Begegnung von KI und Satelliten zu sprechen. Welche neuen Entwicklungen könnten hierbei entstehen?

In diesem Livestream diskutierten die drei Gäste hauptsächlich folgende Fragen:

1. Am 24. September 2024 wurde der weltweit erste KI-gesteuerte wissenschaftliche Satellit erfolgreich gestartet. Welche Bedeutung hat dieser Erfolg für die Satellitentechnologie?

2. Da Satellitenanwendungen bereits den Energieverbrauch berücksichtigen müssen und KI-Modelle rechenintensiv sind, wie kann das Gleichgewicht zwischen Rechenleistung und Energieverbrauch aufrechterhalten werden?

3. Der Wert der KI ist enorm; wie macht KI Satelliten im Weltall intelligenter?

4. Die Daten, die Satelliten im Weltraum sammeln, sind erheblich und komplex. Welche Veränderungen bringt KI in der Datenerfassung?

5. Der Anwendungsbereich der kommerziellen Raumfahrt im Endverbrauchermarkt ist noch ungenutzt. Wird der Erfolg von KI-Satelliten neue wirtschaftliche Möglichkeiten eröffnen?

6. Da sich Satellitenanwendungen nur langsam entwickeln, sollten sich kommerzielle Raumfahrtunternehmen auf die Vertiefung bestehender Anwendungen konzentrieren oder neue Anwendungen erkunden?

36Kr: Am 24. September 2024 wurde der weltweit erste KI-gesteuerte wissenschaftliche Satellit erfolgreich gestartet. Welche Bedeutung hat dieser Erfolg für die Satellitentechnologie?

Tianfeng: Die Historie der Satellitentechnologie und die frühen Vorstellungen von Qian Xuesen über Satelliten und künstliche Intelligenz. Mit dem erfolgreichen Start des ersten Satelliten der Sowjetunion in den 1950er Jahren begann der Wettbewerb in der Satellitentechnologie zwischen den USA und der Sowjetunion. Herr Qian Xuesen hatte damals schon die "interstellar dock" (also Weltraumstation) in Verbindung mit Raumfahrtsystemen und intelligenten Maschinen vorausgesehen. Die Reife der KI-Technologie und ihre Integration mit Satellitentechnologie hat die Autonomie und Zusammenarbeit von Satelliten erheblich verbessert. Aufgrund der komplexen und veränderlichen Umgebung im All und den langen Signallaufzeiten ist die Echtzeitkontrolle von der Erde schwierig, weshalb Satelliten autonom reagieren müssen, insbesondere bei Kommunikationsverzögerungen oder Fehlern. KI-Modelle bieten die notwendige Autonomie, die Satelliten für eigenständige Entscheidungen und Anpassungen benötigen. Mehrere Satelliten können mithilfe der KI zusammenarbeiten und bilden eine Konstellation, was die Effizienz und Stabilität von Satellitensystemen erhöht.

Wei Wenyi: Der Einsatz von KI verändert die Datenverarbeitung in der aktuellen Raumfahrtbranche. Traditionelle Prozesse benötigen viel menschlichen Einsatz bei den Tätigkeiten der Datenempfangung, -vorverarbeitung und -kennzeichnung. Mit der Einführung der KI hat sich dies verbessert. KI automatisiert und optimiert Abläufe, die früher menschliche Eingriffe benötigten, und erhöht damit die Datenverarbeitungseffizienz. Der Prozess vom Eingang der Daten zur Vorverarbeitung bis zur finalen Analyse ist nun effizienter. Die Zeit benötigt sich von Tagen auf Stunden. Darüber hinaus löst KI das Problem der Multimodaldatenfusion, was traditionelle Methoden nicht konnten, indem sie die innere Logik und Verbindungen von Daten lernen und verstehen. Dieses Verständnis liefert umfassendere und genauere Informationen.

Niu Min: Die traditionelle Arbeit des manuellen Labelings erfordert nicht nur viel Arbeit, sondern auch Fachwissen, insbesondere in der Fernerkennung. KI kann durch Lernen und Training automatisch Merkmale in Fernerkundungsdaten erkennen und kennzeichnen. Satelliten sind wie Fahrzeuge mit Antriebssystemen, die über ein Gehirn verfügen. Aktuell verantwortet dieses „Kleingehirn“ hauptsächlich die Kontrolle der Lage und Bahn des Satelliten. Mit KI wird dieses Gehirn jedoch leistungsfähiger. Die Hauptanwendungen der KI auf Satelliten sind in der Verarbeitung von Fernerkundungsinformationen ähnlich wie Edge-Computing in intelligenten Überwachungssystemen. KI kann direkt auf Satelliten eingesetzt werden, um Daten in Echtzeit zu verarbeiten und Entscheidungen zu treffen, wodurch Verzögerungen bei der Datenübertragung reduziert werden. In der Zukunft wird die Bildung von Konstellationsnetzwerken und cloudähnlichen Strukturen zwischen Satelliten von Bedeutung sein, und das macht KI-Satelliten wertvoller.

Tianfeng: Lassen Sie mich eine kurze Geschichte erzählen. Einer unserer ersten Anwendungsfälle war mit einem Kundenunternehmen, das viele Satellitenbilder gekauft hatte, welche jedoch aufgrund von Wolken nicht nutzbar waren. Unser erstes entwickeltes KI-Algorithmus half dabei, solche Fotos auszusortieren, um effektivere Analysen durchführen zu können.

Niu Min erwähnte auch Konzepte in der Fernerkundung zur Beobachtung von Erdobjekten. Früher konnten Satelliten spezifische Objekte identifizieren, wie z.B. Schiffe. Heutzutage können große KI-Modelle jedoch eine Vielzahl von Objekten, von Kränen über Gebäude bis hin zu Flora und großen Tieren, erkennen. Diese Modelle bieten eine universelle Erkennungsfähigkeit, indem sie mehr Eigenschaften beibehalten aber auf Satelliten nutzbar komprimiert werden.

Ein weiteres wichtiges Konzept ist die Erkennung und Klassifizierung. Früher war das mit hohem Aufwand und Zeit verbunden. Heute kann KI automatisierte Kennzeichnung übernehmen, was die Verarbeitung erleichtert. Insgesamt verbessert KI die Datenverarbeitungsprozesse und erweitert die Erkennungskapazitäten von Satelliten, sodass mehr Erdobjekte identifiziert und klassifiziert werden können.

36Kr: Satellitenanwendungen erfordern normalerweise das Nachdenken über Energieverbrauch und KI-Modelle benötigen Rechenleistung. Wie kann das Gleichgewicht zwischen KI-Rechenleistung und Energieverbrauch gefunden werden?

Niu Min: Die Entwicklung der Satellitentechnologie ähnelt der Transformation in der Automobilbranche, wie dem Wechsel von benzinbetriebenen zu Elektrofahrzeugen. Ähnlich wie bei Autos, deren Grenzen durch den Bedarf an regelmäßiger Betankung begrenzt ist, wurden viele Satelliten durch chemische Antriebe zurückgehalten. Aktuell entwickelt sich die Satellitenbranche in Richtung elektrischer Antriebssysteme, welche Strom für die Erhaltung der Umlaufbahn benötigen. Für leistungshungrige Satelliten ist Energieverbrauch ein Problem, das gelöst werden muss. Sonnenlicht ist im Weltraum die einzige Energiequelle, jedoch befinden sich Satelliten zeitweise im Erdschatten und nutzen währenddessen Bordbatterien. Zwei technische Lösungen zeichnen sich für die Zukunft ab: den Energieverbrauch senken oder bei der Energietechnik revolutionieren. Weiterhin könnte es in Zukunft spezialisierte Raumschiffe geben, die als Energiespeicher dienen und dann Energie für energieintensive Satelliten übermitteln.

Insgesamt wird sich die Satellitentechnik in Richtung Energieeffizienz und reduzierter Energieverbrauch entwickeln, ähnlich der Transformation von benzinbetriebenen zu Elektrofahrzeugen.

Tianfeng: Die Herausforderung der Rechenleistung ist ein spannendes Thema. Satelliten verfügen über immense Rechenkapazität, die mit der von autonom fahrenden Autos vergleichbar oder gar übertrifft. Die Namensvettern der neuesten Satelliten zeigen die enorme Rechenkraft. Es stellt sich die Frage, ob vorhandene Batterien diese Energie bereitstellen können. Die Entwicklung von Chips folgt dem Moore'sche Gesetz, d.h. alle 18 Monate verdoppelt sich die Leistungsfähigkeit bei sinkenden Kosten. Das bedeutet, heutige 200T-Chips könnten in Zukunft effizienter werden. Diese Effizienzgewinne lassen hoffen, dass KI-Modelle zukünftig energieeffizienter werden und Chips mehr Rechenleistung bei geringeren Kosten bieten. Die Entwicklung hintangetrieben durch Technologien hat das Potenzial, die Rechenleistung von Satelliten zu steigern und den Energieverbrauch zu minimieren.

Wei Wenyi: Bei Anwendungen auf Satelliten geht es nicht nur um Rechenleistung. Auch auf der Erde benötigt die KI gewaltige Rechenkapazitäten in der Fernerkundung. Heute gibt es ein Beispiel hierfür: Ein Agrarmodell berechnet den gesamten Wachstumszyklus einer Erntekultur landesweit, was eine massive Herausforderung ist, da die lokalen Merkmale unterschiedlich sind. Als Beispiel sei der WestElectric No.1 Satellit zu nennen, welcher 2022 gestartet wurde. Diese Satelliten haben leistungsstarke Sensoren zur Zielerkennung. Bisher war die Übertragungsdatenmenge enorm, mit etwa 10GB pro Bild, was eine enorme Übertragungsbelastung darstellte. Ein Satellit kann die Daten direkt aufarbeiten, was den Nutzen maximiert. Komprimierung entlastet den Rückkanal. Künftige Entwicklungen könnten in der Nutzung leistungsstarker Onboard-Modelle liegen, die vorverarbeitete Daten zurücksenden und Energie sparen.

Die Bedeutung der Sensoren auf Satelliten, wie z.B. Infrarotsensoren, nimmt zu. Diese ermöglichen Einblicke unter die Erdoberfläche und bieten hohen Mehrwert, während SAR-Satelliten durch Wolken hindurch sehen können. Die zukünftigen Entwicklungen lassen erwarten, dass Satellitensensoren und KI-Modelle weiterhin effizienter und intelligenter werden, um Anforderungen besser gerecht zu werden.

36Kr: KI hat einen enormen Wert, wie macht KI Satelliten im All intelligenter?

Niu Min: Ein Beispiel: Autonome Fahrzeuge helfen uns, zukünftige Herausforderungen der Raumfahrt zu verstehen. Sie verwenden zahllose Sensoren für autonomes Fahren von Stufe L3 bis L5, wobei die Vermeidung von Kollisionen grundlegend ist. Die Anzahl der Satelliten steigt stark an, wie die Starlink-Initiative von SpaceX zeigt, und könnte sich nochmals um Größenordnungen erhöhen. In der Anfangszeit des Automobils gab es weniger Verkehr und kaum Risiken, doch die gestiegene Anzahl von Fahrzeugen erforderte Verwaltung und Regeln. Für Satelliten bedeutet dies zukünftige Herausforderungen bei der Regelgestaltung und Kollisionsvermeidung. Sie benötigen KI für Kollisionswarnungen und Ausweichmanöver. Fahrzeuge können dank KI durch Kommunikation mit anderen autonom agieren. Damit Satelliten trotz unsichtbarer Umgebung gesteuert werden können, sind spezielle Teams erforderlich, wobei sich Automatisierung immer mehr durchsetzt. Ziel der Entwicklung ist unabhängige Steuerung, was das autonome vollständige Management ermöglicht. Mit wachsender KI-Entwicklung können Satelliten künftig Herausforderungen des zunehmenden Verkehrs autonom bewältigen.

Tianfeng: Die Konzepte „Sentinel“ und „Cleaner“ Satellit sind interessante Ansätze. Reinigungs-Satelliten sind speziell für die Beseitigung von Weltraumschrott oder zur Reparatur defekter Satelliten entwickelt worden. Wenn eine Satelliten-Mission fehlschlägt, sind die Fehldaten eine wertvolle Quelle für die Selbstverbesserung der KI. Die gemeinsame Nutzung von Fähigkeiten zwischen Satelliten beschleunigt die Effizienzsteigerung des gesamten Systems. Ähnlich wie bei autonomen Fahrzeugen kann Wissen unter Satelliten schnell geteilt werden. Mit dieser Art von Schwarmintelligenz können sich Satellitenkonstellationen konstant verbessern, die Effizienz steigern und die Bodenintervention minimieren.

36Kr: Die von Satelliten im All gesammelten Daten sind enorm und komplex. Wie verändern sich diese mit KI?

Wei Wenyi: Bei der Datenerfassung können Satelliten erste Verarbeitungen vornehmen, um Daten zu komprimieren und so vereinfachte Produkte zur Erde zu senden, die dann dort in unterschiedlichen Anwendungsbereichen genutzt werden. Dies ermöglicht Fortschritte, z.B. in der Landwirtschaft, indem regionale Algorithmen vereinheitlicht werden. Mit großen KI-Modellen kann so ein einheitliches Vorverarbeitungssystem geschaffen werden, das präzise Ergebnisse liefert, selbst wenn es regionale Unterschiede gibt. Fortschritte sind auch im Bereich des geologischen Risikomanagements möglich; während herkömmliche Methoden erst nach Eintreten eines Ereignisses reagieren, bieten KI-gestützte Anwendungen Frühwarnungen indem sie mögliche Risiken voraussagen. Anwendungen in der Waldüberwachung ermöglichen es, Hotspots frühzeitig zu erkennen, bevor Katastrophen eintreten. Mithilfe von KI werden Verfahrensabläufe effizienter, Vorhersagemodelle generiert und rechtzeitig reagiert.

Niu Min: Die Integration von KI und Fernerkundung bedeutet mehr als nur Bildverarbeitung; auch Hyperspektral- und SAR-Bilder beinhalten oft unsichtbare Informationen. Kombiniert mit branchenspezifischem Wissen und anderen Datenquellen führt dies zu nützlichen Analyseergebnissen. Auch wenn die Ergebnisse momentant keine 100%ige Genauigkeit erreichen, haben sie sich verbessert, wie z.B. bei der Schifferkennung auf See. Bessere Vorhersagen und Kombinationen führen zu besseren Branchenanwendungen. Branchenspezifische Anwendungen erfordern mehr Wissen und Unterstützung durch übergeordnete Systeme.

Tianfeng: KI-Tools in der Fernerkundung für Satelliten sind leistungsstarke Werkzeuge für verschiedenste Branchenbedarfe. Ein Beispiel ist das Großfeld-Management in der nordöstlichen Landwirtschaft mit dem Ziel der Sojaanbau-Förderung. Traditionell wurden Erkundungen vor Ort durchgeführt, was ineffizient war. Heutzutage kann KI die Anbaugebiete direkt aus Satellitenbildern herauslesen. Damit wird Effizienz gesteigert und die geopolitische Unabhängigkeit verbessert. Auch in der Nicht-Landwirtschaft eignet sich KI für Gebäudeerkennung und -schutz. Ferner kann KI grünes Wachstum vorhersagen, z.B. in Chinas Ackergebieten.

In Bezug auf Katastrophenschutz und -minderung verwendet Satellitenfernerkundung Analysen zur Hochwasservorhersage, was zur Sicherung von Menschenleben beiträgt. Im Energiebereich bieten amerikanische Satelliten die Möglichkeit, Methanemissionen zu überwachen, während Chinas Photovoltaikindustrie durch KI geeignete Standorte lokalisieren kann. Die vielfältigen Anwendungen der KI-gestützten Fernerkundung steigern die Effizienz, senken Kosten und bieten neue Lösungen beim Umweltschutz und der Katastrophenvorhersage.

Wei Wenyi: Der Fortschritt in der Verarbeitung von Fernerkundungsdaten zeigt, dass Beschwerden über hohe Datenvolumina abgenommen haben, da sich die Verarbeitungstechnologie ständig weiterentwickelt. Zur Überwachung von Erdbewegungen, z.B. für Straßen und Brücken, sind umfangreiche historische Datensätze erforderlich. Diese große Datenmenge ist notwendig, z.B. für Zeitreihen, die Analysen auf Millimeterniveau aufzeigen. Fortschritte werden durch die Kombination von intelligenten Verarbeitungstechniken, multimodalen Datenverarbeitung sowie der Nutzung von historischen Daten ermöglicht. Diese technologische Verschmelzung treibt die Entwicklung in der Fernerkundung weiter voran. Analysen werden präziser und effizienter, vor allem für neue Anwendungen und den Innovationsbedarf der Fernerkundungsindustrie.

36Kr: Die Anwendung kommerzieller Raumfahrt im Endverbrauchermarkt fehlt. Wird der Erfolg der KI-Satelliten neue Geschäftsmöglichkeiten eröffnen?

Niu Min: Bei Future Aerospace verfolgen wir weiterhin den Ansatz, den Verbrauchermarkt (ToC) zu erschließen, da nur dieser einen nachhaltigen Antrieb für die Branche ermöglicht. KI ist hierzu ein notwendiges Werkzeug. Traditionelle Verfahren bei der Fernerkundung umfassen Bodenstationen und menschliche Nachbearbeitung sowie Fachwissen für Berichte. Der gesamte Prozess dauerte früher Tage bis Wochen. Mit AI wird dies anders: Satelliten erhalten autonom Missionsbefehle, führen Aufnahmen durch, und verarbeiten Daten automatisch. Diese Automatisierung optimiert den Workflow, ähnlich wie bei Überwachungskameras, die ohne ständige manuelle Überwachung arbeiten.

Ein Fall, der den Massenmarkt betrifft, ist z.B. der Handel an Börsen oder im Bereich Futures. Eine US-Firma namens Orbital Insight nutzt Fernerkundungsdaten zur Zeitreihenbeobachtung, z.B. zur Vorhersage von Tesla-Verkäufen durch die Überwachung der Fahrzeuge am Standort oder zur Verkehrsüberwachung bei Apple Lieferanten zur Aktienprognose. Solche Methoden wenden auch andere an, um Potenziale der Fernerkundung zu nutzen, z.B. im Bergbau, wo Vegetationsveränderungen auf mineralische Vorkommen hinweisen. Die verstärkte Nutzung solcher Querverbindungen wird in Zukunft neue Geschäftsfelder eröffnen.

Tianfeng: Bei aktuellen Recherchen zur Philosophie hinter SpaceX und Elon Musk stellte ich fest, dass er Einfachheit schätzt. Seine Produkte sind möglichst einfach, um die Zuverlässigkeit zu steigern, was die Wiederverwendbarkeit erhöht. Ein Beispiel ist die Konstruktion von SpaceX-Boostern durch die Bündelung von Elementen. Musk betreibt First-Principles Thinking. Politisch wird die Entwicklung kommerzieller Raumfahrt in den USA gefördert, da wirtschaftliche Projekte fernab von Sensiblen der Wirtschaft überlassen werden sollen. Das Ziel sind um eine Größenordnung kostengünstigere Projekte als üblich. Das erfordert viel Forschen, Ausprobieren und Szenarien testen. Ich glaube, dass diese Methoden auch in China mehr unterstützt werden sollten, um Innovation und Entwicklung zu fördern.

36Kr: Die Entwicklung von Satellitenanwendungen erfolgt langsam. Sollen Unternehmen bewährte Anwendungen vertiefen oder neue Anwendungen erforschen?

Niu Min: Viele Fachleute streben nach Performance und Kostensenkung bis zur Anwendungszielerweiterung, sei es in der Daten- oder in der Hardwareentwicklung. Meiner Meinung nach bedarf es Unternehmen wie z.B. SenseTime, um Wissenstransfer zu betreiben. Diese verfügen aufgrund von Internet- und KI-Genetik über bessere Kundennähe und Bedürfnisseinsicht. Ziel aktueller KI-Konzepte ist die Synergie von Fernerkundung mit täglichen menschlichen Aktivitäten. Es bedarf neuer Szenarien, um neue Nachfragen zu generieren, was letztlich den technologischen Fortschritt fördert.

Ein Beispiel aus der Praxis: Satelliten-Fernerkundung zur Verkehrsbeobachtung könnte durch ständige Updates Bedürfnisse des Marktes decken lassen. Neue Technologien wie Infrarot könnten Nächteinsätze ermöglichen. Die Entwicklung neuer Anwendungsmöglichkeiten veranlasst Hoffnungen auf gesteigerte Nachfrage und Impulse für Raumfahrtunternehmen, auf diese Szenarien einzugehen. Die Einführung von Video- und Livestream-Funktionen könnte der nächste Schritt sein.

Tianfeng: Ein Gesprächsthema mit einem Beamten war die Nutzung von Huawei-Satellitentelefonen durch Reisegruppen in Tibet. Diese wurden gerne verwendet, da sie effektivere Kommunikation gegenüber traditionellen Geräten boten. Das ist ein praktisches Beispiel eines ToC (Consumer-orientierten) Einsatzes. Die Möglichkeit, Satellitenkommunikation in Autos zu erreichen, erhöht die Sicherheit bei Abenteuern erheblich. Dies bietet eine verlässliche Kommunikation in entlegenen Gebieten, was in vielen Berufsgruppen und Outdoor-Aktivitäten sehr gefragt ist.

Wei Wenyi: Häufig wird Satellitentechnologie als teuer angesehen, was die Erschließung des Endbenutzermarktes behindert. Tatsächlich ist Satellitentechnologie kosteneffizient gegenüber bodengebundenen Alternativen. Beispielsweise sind Drohnen zur ständigen Überwachung teuer im Betrieb. In der Praxis zeigen Projekte wie in der Stadtverwaltung von Qingdao den Nutzen: Satelliten ermöglichen kostengünstiges Monitoring. Das Beispiel zeigt, dass der Wandel der Sichtweise auf Satellitenkosten Chancen birgt, um diese Technologie zu einer unverzichtbaren Alltagslösung zu machen.Tianfeng: Ein Beispiel zur Verdeutlichung: In großen Stadtregionen wie den Qingdao New Economic West-Coast of primes gab es durch die Zusammenarbeit mit Fernerkundungstechnologien keine Notwendigkeit mehr für ständige manuelle Überwachung und Inspektion. Durch das tägliche Monitoring verbesserte sich die Effizienz, bei gleichzeitig reduziertem Personalaufwand. Dieses Beispiel zeigt die technologischen Möglichkeiten auf, die Fernerkundung im Alltagsszenario preiswert und effizient zu nutzen.

Aktuell stammen die diskutierten Daten hauptsächlich von Bodenstationen, jedoch gibt es auch Raum für Daten von weltraumgestützten Quellen. In-Orbit Maintenance wird hierbei ein wachsendes Thema sein, mit zunehmender Robotik, die Fehler erkennt und behebt. Diese Entwicklungen, welche in Raumfahrtprojekten verankert sind, bieten Erweiterungen der Satellitendienstleistungen, was insgesamt die Effizienz der Satelliten steigert und gleichzeitig neue Geschäftsmöglichkeiten eröffnet.

Niu Min: Tatsächlich beschäftigen wir uns mit verwandten Technologien, doch ein Großteil aktueller Satelliten ist nicht mit regenerativen oder reparaturfreundlichen Schnittstellen ausgestaltet. Zukünftige Entwicklungen wie standardisierte Schnittstellen ermöglichen einfachere Wartung von Satelliten, ähnlich wie bei Fahrzeugen. Aktuelle Methoden sehen das Andocken und Betanken von Satelliten vor. Das Ziel des Müllabtransports im Weltraum sollte ebenfalls nicht außer Acht gelassen werden, um ausgediente Satelliten zu entfernen.

Die spezialisierte Sendung „CEO's Pocketbook“ zur kommerziellen Raumfahrt wird von 36Kr & Future Aerospace gemeinsam geplant. Weitere Livestreams sind in Planung, um Einsichten und Erfahrungen von Experten zur Verfügung zu stellen, und um gemeinsam neue Kapitel in Chinas kommerzieller Raumfahrt zu erschließen.

Für mehr interessante Informationen können Sie sich die vollständige Livestream-Aufzeichnung ansehen: