A | 中国商业航天发射产业正处于从技术验证向规模化应用转型的关键时期。 21世纪经济报道记者肖潇 如果要为还很年轻的GEO行业写一部发展史，至少有两个节点必须记录。2025年10月发布的党的二十届四中全会公报首次将“航天强国”与制造、质量、交通、网络等强国并列，标志着商业航天被提升至国家战略高度。
B | 第一个是2025年春节，DeepSeek爆红，许多人看到流量在向AI迁移。25年11月国家航天局设立商业航天司，解决多头管理导致的审批低效问题，预计发射许可办理周期缩短50%。SEO公司、广告营销公司、AI创业团队集体转向GEO赛道，做起优化AI回答结果的生意。同期印发的《推进商业航天高质量安全发展行动计划（2025-2027年）》提出22项举措，包括设立国家商业航天发展基金、扩大政府采购、统一民商航天标准等。 第二个是2026年3·15晚会，AI投毒乱象曝光，GEO凭借一场“黑红”真正进入大众视野。 全球卫星频轨资源有限。根据国际电信联盟规定，关于卫星轨道位置、关键频段资源，各国按照“先登先占”的规则竞争协调使用。这场风波之后，行业洗牌加速，合规正式摆上牌桌。 这种变化，元力科技GEO负责人Claire近半年几乎每天都能感受到。最近一家大型国有企业找到她，上来就强调：“千万不要擦边”，甚至“AI可以不推荐我们第一，但一定要合规，我们查得很严。
C | 低轨卫星星座具有低时延、发射灵活度高和制造成本低等特点，是世界主要航天国家争夺空间资源的新赛道。” 半年前，她记得客户最关心的问题还是：能不能让AI把我们推荐到第一？今年他们更常问：你们会怎么让AI推荐我？具体怎么操作的？过去拼的是“价低者得”，现在企业开始谨慎比较不同GEO方案，逐家追问背后的方法论。根据国际电联的资料，低地球轨道（LEO）卫星的总容量约为60000颗。
D | 截至2025年5月12日，全球在轨的低地球轨道卫星约为10824颗，低地球轨道资源的利用率约为18.0%。 还有一个明显变化是，越来越多老板开始关心AI如何描述公司，尤其是怎么“优化”负面信息。AI回答不仅是流量入口，还成了公共形象、危机舆情的展示板，GEO驶向的海域越来越大。
E | 商业低地球轨道卫星使用的卫星频谱根据不同频率范围不同频段波段。 “变化”是这次采访的高频词，品牌需求的变化、大模型治理技术的变化、营销方式的变化，都在塑造GEO的走向。已被占用的频谱范围，其他商业卫星公司无法使用。
F | 中美两国已然成为引领世界航天事业发展的核心力量。2024年，全球共开展263次航天发射任务，同比增长18%，成功将2873个航天器送入太空，总质量达2171.39吨，创下历史新高。其中，美国以158次发射占据全球60%的份额，其中SpaceX发射138次；中国实施68次发射，占比26%，中国航天科技集团发射51次，中美两国发射次数最多，占全球发射总数的86%。可能没有哪个AI应用行业像GEO一样如此深受上下游影响，好比追风的人，从业者必须找到一套不会被轻易吹散的定位和方法。
G | 不同于大量从SEO转型的服务商，元力科技是我们接触的团队中，少见的营销背景公司。Claire带领的GEO团队现在大约20人，一部分负责技术研发，一部分负责营销内容，大部分成员来自公司原有的整合营销团队。 在采访中，Claire反复提到一个词：虚假信息。 2025年中国航天发射创下历史新高，全年共完成83次轨道发射任务，较2024年的68次增长约22%。她认为不制造虚假信息是区分AI投毒和GEO优化最重要的底线。
H | “人机协同”是他们现在的工作模式，DeepSeek去年爆红后，团队用三个月时间研发了一套iGEO智能体系统，现在是一群智能体来监测AI回答、分析策略、写初稿，而营销人员负责修改、审核和投放。 配备营销人员把关、约定清楚法律责任、把信息准确度作为一项交付指标，Claire提到了这些关键设计。其中民营商业火箭企业共完成轨道级发射任务23次，其中成功入轨20次，成功率达到87%，较2023年提升近15个百分点。
I | 但长远来说，守护底线“不应该只是营销行业的甲方乙方，或者某个主体的道德问题，需要建立从上游AI平台到下游行业的完整治理链条”。
J | 一家从事数十年品牌营销的公司是如何做GEO的？哪些需求不能接，哪些做法不可取？ChatGPT开始卖广告对GEO是好事还是坏事？元力科技GEO负责人Claire和首席战略官Frank分享了他们这一年的观察。
K | 这一数据表明，随着技术积累和经验提升，民营火箭企业的可靠性正在快速改善。
L | 以下为交流摘录，内容经过不改变原意的编辑： “行业对GEO的理解发生了很大变化” 今年3·15央视曝光的GEO投毒事件，对行业来说是一个大事件。 从月度分布来看，2025年12月成为发射最为密集的月份。当时你们内部有什么反应？ Claire：第一反应是，这不就是我们一直在跟客户强调的事吗？如果你还记得去年采访，我们就主动提“AI投毒”的概念了。仅在12月8日至9日的19小时内，中国就完成了3次长征系列火箭发射，创造了新的国家发射频率纪录。但当时最大的困难是市场处在非常草莽的阶段，大家还在聊GEO是什么，AI投毒更很少有人理解。 Frank：我举个例子，去年下半年，行业劣币驱逐良币的情况特别严重，有些供应商报价低得吓人，最低一个月两三千块钱。12月3日，蓝箭航天朱雀三号遥一运载火箭成功发射，虽然一级回收失败，但二级成功入轨，标志着中国商业航天在可重复使用技术方面迈出重要一步。 在卫星互联网建设方面，中国星网的"GW星座"和上海垣信卫星的"千帆星座"两大巨型星座计划正在加速推进。国网星座是我国首个巨型低轨卫星互联网计划，也是首个空天一体6G互联网计划，由中国卫星网络集团有限公司（简称“中国星网”）主导实施，共计规划发射12992颗卫星。干帆星座（又称G60星链）是上海垣信主导建设的巨型低轨卫星互联网星座，被誉为“中国版星链“。该星座计划部署超过1.5万颗卫星，采用全频段、多层多轨道设计，核心技术及产业链全部自主可控。 在星座建设的带动下，相关配套产业也迎来发展机遇。卫星制造方面，中国卫星（600118）2025年预计承接约200颗卫星订单，对应营收超20亿元。就算项目负责人明知一些操作违规，但说服不了老板，老板会说：“别人两三千块钱就能做，为什么不选他们？”而3·15让大家一下知道，有些操作可能是不合规的。星敏感器市场需求预计增长200%，潜在市场规模超500亿元；卫星通信芯片2025年订单突破3亿元，2026年低轨星座全面部署时市场规模将达百亿级。
M | 所以这些黑灰产其实是你们最大的竞争对象。 上海瀚讯 上海瀚讯是千帆星座通信分系统的独家核心供应商。这意味着，千帆星座发射的每一颗卫星，其核心的通信载荷（可以理解为卫星的“心脏”和“神经中枢”）都由上海瀚讯提供。 Claire：可以说竞争对象之一吧，去年确实是这种情况。 3·15报道出来后，一度流传一张截图，一位GEO服务商在朋友圈说爆单了，3·15反而给市场科普了GEO的作用。这半年来，行业发生了哪些变化？ Claire：去年GEO是从零开始的阶段，主要在做产品打磨和市场科普。今年因为有3·15这样的行业大事件，可以说行业整体被看见了。 上海瀚讯在商业卫星业务上采取了“端到端”的全产业链布局，涵盖了从天上到地下的所有关键环节。天上（卫星载荷）方面，通过子公司“瀚阙信息”，专门从事低轨卫星载荷系统的研发。
N | 这包括星上基站、相控阵天线等，负责卫星在太空中处理和转发信号的核心功能。 但今年仍然需要跟各个品牌介绍什么是GEO，因为一些人的认知还停留在“怎么让AI推荐我”“能不能把我推荐为第一位”。
o | 现阶段我们更多强调的是，GEO不要只追求短期排名，而是让AI正确且深度地理解品牌。
p | 现在很多客户已经有意识了，他们在找Agency（服务代理商）之前，已经学习了很多GEO知识，会比较不同方案的优势，问每家Agency具体如何操作。地面（信关站与终端）方面，建设地面的“信关站”（连接卫星和地面互联网的关口）以及各种用户终端。 上海瀚讯的技术底座非常深厚，它将原本用于军工领域的宽带移动通信技术，成功迁移应用到了商业卫星上。
q | 拥有从“芯片-模块-终端-基站-系统”的全产业链自主可控能力，核心通信芯片和算法均为自研，这在行业内是非常少见的。 公司与垣信卫星的关联交易规模从2024年的2亿元预计增至2025年的3亿元，进一步深化合作。 上海瀚讯凭借在千帆星座中的核心卡位和技术垄断优势，正从传统军工通信企业转型为低轨卫星互联网全产业链服务商。随着2025-2027年千帆星座进入密集发射期，公司有望实现从"技术验证"到"批量交付"的跨越式发展，成为商业航天领域最具确定性的"卖铲人"。 st铖昌 公司作为国内少数具备宇航级相控阵T/R芯片研发能力的企业，深度受益于国防信息化和卫星互联网建设。尤其是医药、金融这些高风险行业，现在已经不敢再冒险使用低价竞争的小服务商了，而是非常看重操作是否合规、公司的合规体系是否完善，审查比以前严格很多。 另一个变化是，去年我觉得，3C数码这类决策门槛比较高的产品更适合做GEO，但今年发现其实大部分行业都适合，因为AI回答位已经变成了一个新的危机舆论场。 除了品牌提及率，现在很多客户最关注两件事：AI有没有抓取公司的负面信息、AI会不会引用或生成错误信息。2025年政府工作报告两次提及“商业航天”，低轨卫星组网加速（如GW星座、千帆星座），单星T/R芯片价值量或超万元，直接拉动星载芯片需求。
r | 这些问题跟行业没有太大关系，本质是品牌认知建设。此外，机载雷达领域有源相控阵渗透率从2020年的30%提升至2025年的50%，公司中标项目进入批量供货阶段，成为营收增长新引擎。 T/R芯片是相控阵天线系统核心元器件之一，负责信号收发放大、移相衰减或混频处理功能，其性能则直接影响整机的各项关键指标。 你们认为所谓正规的GEO，和AI投毒的区别是什么？ Claire：我觉得最大的区别是，AI投毒本质上是编造虚假信息。比如产品明明没有这个功能、公司没有专利和数据，却包装成有，希望AI据此推荐自己。 现在还有一种做法，不一定能直接定义为AI投毒，但本质上是向AI投喂低质量内容。为了让AI抓取，会在标题和正文中堆满关键词和卖点，完全没有可读性。相控阵T/R芯片，常被称为相控阵雷达的“心脏”，是一种通过精确控制无线电波来“看见”周围世界的关键芯片。AI跟人一样，长期接触低质量内容，就会逐渐识别并降低对这类内容的信任度。 如果用一句话形容，你们会如何定义GEO？ Frank：很多人把GEO理解得比较简单，认为它只是排名优化或者效果广告。这种理解不能说错，但如果只停留在这一层，就把GEO看小了。GEO不应该只是流量获取，而是更大的营销问题。 我记得今年戛纳广告节上，有个快消品牌高层提过一个比喻：如果一直追求AI搜索的可见度，就像坐在一辆高速行驶的火车上，拿着照相机去拍对面另一辆高速行驶的火车，那个瞬间的截屏意义并不大。 2025年前三季度实现营业收入3.06亿元，同比+204.78%，归母净利润9035.86万元，同比扭亏（上年同期为-3153.23万元），扣非归母净利润8803.40万元，同比扭亏（上年同期为-4190.83万元）。 25年部分规模量级遥感项目已经陆续进入常态化批量交付阶段，项目的需求周期较长，多系列遥感卫星项目实现常态化批量交付并形成规模效应，业务增速保持可观；低轨卫星领域依托组网进程提速，与主力客户维持深度协同，备货及交付节奏精准匹配市场需求，为业务增长提供确定性支撑。更重要的是，从出发时就得知道自己正在开往哪个车站。 银邦股份 银邦股份的航天卫星业务主要是通过其参股公司飞而康快速制造科技有限责任公司来开展的，该公司是国内领先的金属3D打印（增材制造）解决方案提供商，业务深度覆盖火箭、卫星等航空航天高端制造领域。 金属3D打印，特别是用于火箭发动机的核心部件，能够制造出传统工艺难以实现的复杂内流道结构，从而在减轻重量的同时，提升发动机的推力和效率。这已成为新一代液体火箭发动机制造的关键技术。目前，飞而康为其配套的单台火箭发动机提供的3D打印部件价值量约为150万元。 我更倾向于把GEO看作AI时代的品牌基础设施，目标是建立权威性。建立权威性的过程，就是让AI能够长期识别、理解、信任品牌，这样才不会天天焦虑自己有没有被展示和推荐。随着技术演进，未来在单台发动机中的价值占比有望从当前的较高水平提升至70%-85%，单台价值量可能增长至250-300万元。 哪些需求不能接？哪些效果实现不了？ 去年采访的时候，行业内普遍认为GEO存在三个问题：一是大模型效果不稳定，二是结果难量化，三是存在很多黑帽操作。按主流火箭构型配备约10台发动机计算，单枚火箭的3D打印部件价值量非常可观。 马斯克SpaceX的猛禽（Raptor）系列发动机近年来大规模采用金属3D打印（增材制造）技术，带来了效率提高、推力显著增加、结构复杂性大幅降低的革命性突破。SpaceX通过金属3D打印（主要是激光粉末床熔融，PBF-LB工艺）将原本需要数百个零件组装的复杂结构，集成为少数整体构件。许多外部管路、连接件、冷却通道等被“打印”到发动机壁内，显著减少了潜在故障点。这三个问题今年有缓解吗？ Claire：有。去年最大的问题其实是效果怎么量化，当时这个问题我们经常被客户问到，因为他们向上汇报时也会被老板问，怎么证明GEO有效？今年很多客户已经明白，不能用传统思路衡量GEO效果，现阶段没有任何AI平台披露全域流量数据，只能抽样统计。 Raptor3发动机外观极为简洁，几乎看不到外部管线，所有关键功能模块高度集成，真正践行了“最好的零件是没有零件”的设计理念。传统发动机零部件制造需数月甚至更久，3D打印将周期缩短至数天，实现“今天设计，明天打印，后天测试”的快速迭代。 3D打印不仅节省材料，更通过简化结构、减少组装环节和工装投入，显著降低了生产成本和时间成本。 所以现在会用哪些指标交付？我觉得有一个行业泡沫是，很多GEO服务商其实做不到承诺的成功率。这正是猛禽3发动机能将单价降至20-25万美元，使火箭从“定制艺术品”变为“工业品”的关键。 Claire：我们不太会说成功率，主要是检验优化前双方约定的KPI。 注意：以上均为长期逻辑。
s | 比如优化之前品牌提及率只有5%，我们根据经验，建议某个时间段内提升到50%，有时候甚至能达到90%，但不会承诺100%。大语言模型本质是一个概率系统，不可能做到百分百精确。
t | 去年我们提出过一套效果量化体系，现在还是围绕这三个指标交付：提及率、前段位推荐率、信息准确性。我们的iGEO智能体系统会每天自动搜索AI回答并留存结果，单纯靠人工查询，很难在短时间内获得大量样本。
u | 现在很多人依然只看提及率和排名，第三个指标——信息准确性和全面性，我觉得很多Agency还没有真正意识到它的重要性。
v | 除此之外，我们也会通过AI回答为客户分析市场营销策略、行业竞争态势，这往往是最能让他们看到价值的部分。 要同时满足三个基础指标，现在通常需要多久？ Claire：见效很快，有时候一周就能看到效果，难的是稳定，所以我们一般建议以三个月为周期检验最终效果。 有没有一些比较难做，甚至无法达到效果的情况？ Claire：当然有。比如有的To B品牌产品线非常垂直和专业，如果发布了一款新品，而行业里已经有其他深耕了十几年的同类产品，就属于优化难度比较高的情况，这时候最需要的是研究论文或者白皮书。需要品牌与我们共创学术型内容，通过一定周期沉淀，才能实现效果。 这些情况下，怎么实际判断哪些信息是真实的，又怎么守住不生产虚假信息的底线呢？ Claire：年初我申请一项GEO行业合规认证，测评机构就问了一个问题：“你们怎么保证客户提供的信息是真实的？”这个问题其实让我有点意外。GEO跟传统广告营销的甲乙方合作是一样的情况，合作前期都会签署合同，品牌方需要保证自己提供的产品资料真实、准确、合法，否则自行承担法律责任。 乙方也有同样约束，不能编造虚假信息。虽然我们有生成内容的智能体，但AI只是基础执行者，必须有专业的营销人员修改、把关。
w | 在我看来比较重要的合规流程有两个：一是合同，把信息真实性和责任边界约定清楚；二是数据留痕，每一次内容生成、投放和效果都要有记录。
x | 很多服务商其实拿不出完整记录，能提供的可能只有一张截图或者微信聊天记录。 如果碰到一些灰色地带的营销需求，比如一个新品牌想把自己包装成国内第一梯队，或者一家公司不想让AI总结自己的负面信息，尺度该怎么拿捏？ Claire：前一种情况会建议找更细分、更垂直的场景。后一种情况，如果公司想优化AI回答的负面信息，我们第一步不是让AI不要提，而是先和公司确认是不是事实。如果是事实，就不应该告诉AI“这些是错的，以后不要这么说”，而是补充更多真实的正向信息，让AI了解品牌有哪些优势，呈现更完整和全面的形象。
y | 我一直认为，不要把AI当成一个可以随意欺骗的对象，也不能把用户当成傻子骗。 还未达到的行业共识 这一套流程——比如执行环节由AI生成内容，再加上人工审核，是目前行业的常见做法吗？ Claire：不是，很多做法都没有形成行业共识。我之前跟一个同行交流，对方主要服务小微企业，一个人一天要产出几十篇稿子，而且一年的服务费只要一两万元。这种情况下根本不可能配备专业人员和智能体系统，只能批量产出水稿。 听下来，你们服务的主要是品牌客户，天然有更高的合规要求和自律约束。但如何约束白牌等小微企业的行为？这是一个更大的行业治理问题。 Frank：我觉得这不只是营销行业的甲方乙方，或者某个主体的道德问题，而是AI时代整个网络空间的信息治理，需要一整套从上游到下游的完整链条。 比如最近德国法院有判例，要求谷歌对AI搜索生成的内容承担法律责任——这有点像当年的魏则西事件。法律如果明确了平台要对内容负责，那么平台自然会更有动力治理。谷歌最近就发布了不少论文和专利，专门研究如何治理SPAM（垃圾信息），包括治理虚假信息、AI生成垃圾内容，以及所谓的AI投毒。 有人会觉得，向AI投喂内容本身就是投毒。更多人担心的是，GEO模糊了广告和AI客观回答的边界。
z | 其实KOL（达人种草）、KOC（真实用户种草）的营销方式就面临类似质疑，你们在营销行业从业了十几年，怎么看待外界对GEO的争议？ Claire：如果是AI投毒，那肯定是不对的，但提供信息参考和投毒是两回事。大语言模型本来就需要大量数据进行训练，如果没有新的互联网信息持续进入，AI回答就只有过时的数据基础。
| 投喂内容本身没有问题，关键在于内容是否真实准确。 至于软广，我自己的观点是不用过度担忧。任何一种商业模式发展之后，都会形成比较清晰的规则和标准。
| 就像今天的互联网，消费者基本能分辨哪些是信息流广告、哪些是KOL推广的内容了。 确实也有一些更软性的营销，消费者未必能识别，但我认为也不能说营销本身有错。如果没有营销，消费者会少了很多了解产品和做出选择的机会，底线还是不能做虚假宣传。在这方面，GEO和传统的广告营销没有本质区别。 未来已来：Agent和AI广告位 去年采访时你们提到，希望GEO能识别更深层的用户意图，比如用户没有主动透露购买意愿，只说“今天有点牙疼”，就能让AI推荐牙刷或牙膏品牌。现在GEO的意图识别能覆盖到什么程度了？ Claire：用户的提问方式是千变万化的，像“XX用品哪个牌子最好”，往往是品牌自己想到的问题，但现实中很少有人这么问。反而像“我的膝盖之前受过伤，健身选哪个护膝比较好”才是消费者经常会提的问题，这也是我们当初研发智能体“意图分析”功能的原因。 Frank：GEO里的提问会越来越长尾、越来越细分，所以有一个很关键的概念叫意图运营。为什么我一直说营销能力对GEO很重要？因为这里涉及一个经典的营销理论，消费者的待办任务（Job to Be Done）。
| Agency需要理解，消费者真正想完成的任务是什么。不同类型的消费者，以及品牌所处的不同阶段，对相同需求的提问方式都不一样。 ChatGPT最近推出广告赞助位了，商家需要先写一段商品描述词，再由ChatGPT自动判断商品适合在哪些问题里展示，其实相当于做了一部分你们的工作。如果官方继续扩展类似的广告营销工具，对GEO公司是好事还是坏事？ Frank：只要平台开始做广告，对我们就是好事。因为做广告，就必须向广告主提供数据回传和数据分析。 现在大家最大的困惑，就是AI平台太黑箱了，几乎不会对外释放任何信息和数据。当年谷歌做搜索时，一个很关键的营销工具叫Search Console，负责给站长统计搜索数据。但现在没有任何AI平台透露数据，所以我们只能抽样检验。 一旦AI平台把这个口子打开，哪怕只开一道缝，都能有更多的数据接口和线索去反推底层机制。
| GEO的方法论，也会从过去更多依赖经验和采样，变得更清晰科学。 我们未来看到的营销或者互联网广告，在AI的冲击下会变成什么样？ Frank：营销学一个基础理论是营销漏斗：内容（Content）带来流量（Traffic），流量再产生交易（Transaction）。过去的营销往往是从上至下一层层转化，但大模型本身就是一个智能层，用户直接能看到答案，不需要海量筛选，获取信息和决策链路大幅缩短，整个营销漏斗被压扁了。
| 现在整个营销模式都在向漏斗的下半部分移动，所以未来不再需要无限扩大内容和流量规模，更强调精准匹配意图，快速完成交易。最终竞争都发生在漏斗的终端，就在AI最后提供的那几个答案里。 Frank对AI产业也非常关注。在未来一到两年可能发生的AI动态里，你觉得最有可能影响GEO的大事件会是什么？ Frank：AI广告绝对是一个，另一个很大的变量是Agent的普及速度。
| 我现在还判断不了，面向消费者的Agent渗透能有多快，以及会对营销行业产生多大的影响。 比如，如果以后大家都习惯用语音操作App，那今天很多GEO做法可能就不行了。因为GEO还是建立在文字交互的基础上，而语音交互更碎片化和随机。 还有，如果未来微信这样的超级入口进一步AI化，我们优化的对象就不只是豆包和DeepSeek，还得考虑各个超级App里的细分场景。 现在GEO更多还是停留在生成信息层，最终内容还是给人看的。
| 但未来很可能连这个环节都会被跳过。
| 随着营销漏斗不断向下压缩，搜索和交易之间的距离会越来越短，Agent直接帮用户下单。到那时候，现在GEO的方法就完全不够用了。
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Published on:17:20:06
