一个 4.5 亿参数的视觉模型在卫星上跑野火检测，瓶颈不是模型质量，是带宽

Frontier models can't run on satellites. Here's an end-to-end wildfire detection pipeline using a 450M on-board Vision-Language Model (Sentinel-2 + LFM2.5-VL)

作者 PauLabartaBajo 搭了一套端到端的野火预防管线，把 4.5 亿参数的视觉语言模型 LFM2.5-VL 直接部署在卫星上做推理。核心约束是卫星下行带宽太窄，传不了大尺寸多光谱图像，所以方案反过来：在轨跑模型，只下传一份 JSON 格式的风险评估结果。管线用 Sentinel-2 的 RGB 和短波红外（SWIR）图像拼成输入——SWIR...

推荐理由：我会先打个折：这是单人 PoC，只在 22 个地点跑过模拟轨道，正文没披露真实卫星上的延迟和误报率，所以别当成熟方案看。但它的思路很清晰——把算力留在天上，只传结论不传图，带宽省得不是一点半点。用 450M 小模型而不是大模型，也说明在轨推理的硬件约束有多硬。对关注边缘部署和遥感落地的从业者，这个方向值得跟，但验证还差得远。