導(dǎo)讀： NASA的毅力號火星車已經(jīng)完成了人類歷史上首次由人工智能規(guī)劃、并在另一顆星球上實際執(zhí)行的行駛?cè)蝿?wù)。這次演示預(yù)示著未來的行星探索將更加高效，也將帶來更為豐富的科學(xué)成果。

毅力號拍攝的火星

圖源：NASA/JPL

NASA的毅力號在2025年12月10日沿著杰澤羅隕石坑邊緣行駛時，使用導(dǎo)航相機記錄了整個過程。導(dǎo)航相機圖像與火星車數(shù)據(jù)相結(jié)合，并被放入一個三維虛擬環(huán)境中，最終形成了這幅重建圖像，其中在行駛路徑上大約每前進0.1米就插入一個虛擬坐標(biāo)框。

這臺六輪“科學(xué)家”火星車的團隊使用了一種具備視覺能力的人工智能，在沒有人類路線規(guī)劃員參與的情況下，為其在紅色星球表面生成了一條安全行駛路線。

NASA的毅力號火星車已經(jīng)完成了人類歷史上首次由人工智能規(guī)劃、并在另一個世界上實際執(zhí)行的行駛?cè)蝿?wù)。該演示于2025年12月8日和10日完成，由位于加州南部的NASA噴氣推進實驗室（JPL）主導(dǎo)，使用生成式AI為毅力號創(chuàng)建行駛航點，這是一項通常由任務(wù)中的人類火星車規(guī)劃員手動完成的復(fù)雜決策工作。

NASA局長賈里德·艾薩克曼（Jared Isaacman）表示：“這次演示展示了我們的能力已經(jīng)取得了多大的進步，也拓寬了我們探索其他世界的方式。像這樣的自主技術(shù)可以幫助任務(wù)更高效地運行、應(yīng)對復(fù)雜地形，并在與地球距離不斷增加的情況下提升科學(xué)回報。這是團隊在真實運行中謹(jǐn)慎而負(fù)責(zé)任地應(yīng)用新技術(shù)的一個有力范例?！?/p>

在這次演示中，團隊利用了一類稱為“視覺—語言模型”的生成式AI，對 JPL 地表任務(wù)數(shù)據(jù)集中已有的數(shù)據(jù)進行分析。AI使用的正是人類規(guī)劃員所依賴的同樣圖像和數(shù)據(jù)，來生成航點，也就是火星車在行駛過程中接收新一組指令的固定位置，從而讓毅力號能夠安全地穿越充滿挑戰(zhàn)的火星地形。

該項目由JPL的火星車運行中心（Rover Operations Center，ROC）牽頭，并與Anthropic公司合作，使用了其Claude AI模型。這段動畫基于毅力號在 2025年12月10日沿杰澤羅隕石坑邊緣行駛時獲取的數(shù)據(jù)制作：淺藍色線條表示火星車車輪行駛的軌跡；在車前方蜿蜒展開的黑色線條顯示火星車正在評估的路徑選項；白色地形是基于火星車數(shù)據(jù)生成的高程圖；動畫末尾出現(xiàn)的藍色圓圈即為一個航點。

為火星而進步，邁向更遠的深空

火星與地球的平均距離約為2.25億公里。如此遙遠的距離帶來了顯著的通信延遲，使得對火星車進行實時遠程操控，也就是“用操縱桿駕駛”，幾乎不可能。相反，在過去28年里，通過多次任務(wù)，火星車的行駛路線一直由人類“駕駛員”來規(guī)劃和執(zhí)行：他們分析地形和狀態(tài)數(shù)據(jù)，用一系列航點勾勒出行駛路線。為了避免潛在危險，這些航點之間的間距通常不超過100米。隨后，規(guī)劃通過NASA的深空網(wǎng)絡(luò)發(fā)送給火星車，由火星車按計劃執(zhí)行。

但在毅力號任務(wù)的第1707和第1709個火星日（sol）行駛中，團隊嘗試了不同的方法：生成式 AI 負(fù)責(zé)分析來自 NASA 火星勘測軌道器（Mars Reconnaissance Orbiter）上HiRISE（高分辨率成像科學(xué)實驗）相機獲取的高分辨率軌道影像，以及來自數(shù)字高程模型的地形坡度數(shù)據(jù)。在識別出關(guān)鍵地形特征，如基巖、露頭、危險的巨石區(qū)、沙紋等之后，AI生成了一條連續(xù)的行駛路徑，并包含完整的航點設(shè)置。

為了確保AI生成的指令與火星車的飛行軟件完全兼容，工程團隊還將這些行駛指令輸入JPL 的“數(shù)字孿生”（即火星車的虛擬復(fù)制體）中進行處理，在向火星發(fā)送指令之前，對超過50萬個遙測變量進行了驗證。

2025年12月8日，在存儲了由生成式 AI 規(guī)劃的航點后，毅力號行駛了210 米。兩天后，它又行駛了246 米。

JPL的空間機器人專家、毅力號工程團隊成員萬迪·維爾瑪（Vandi Verma）表示：“生成式 AI 的核心要素在簡化地外自動導(dǎo)航的幾個支柱方面展現(xiàn)出了巨大潛力：感知（看清巖石和沙紋）、定位（知道我們身在何處），以及規(guī)劃與控制（決定并執(zhí)行最安全的路徑）。我們正朝著這樣的一天邁進：生成式 AI 和其他智能工具將幫助地表火星車完成公里級的行駛，同時盡量減少操作人員的工作負(fù)擔(dān)，并通過篩查海量火星車圖像，為科學(xué)團隊標(biāo)記出有趣的地表特征?！?/p>

這幅帶注釋的軌道圖像展示了毅力號在 2025 年 12 月 10 日于杰澤羅隕石坑行駛時，由 AI 規(guī)劃的路線（洋紅色）與實際行駛路線（橙色）。這是兩次演示中的第二次，證明了生成式 AI 可以被納入火星車行駛路線規(guī)劃。

圖源：NASA/JPL

JPL探索系統(tǒng)辦公室主任馬特·華萊士（Matt Wallace）說：“想象一下，不僅在地球上的控制中心，而且在火星車、直升機、無人機和其他地表系統(tǒng)的邊緣應(yīng)用中，都部署著智能系統(tǒng)，并且這些系統(tǒng)是用NASA工程師、科學(xué)家和宇航員的集體智慧訓(xùn)練而成的。這正是我們建立月球永久人類存在所需基礎(chǔ)設(shè)施和系統(tǒng)，并推動美國走向火星及更遠深空的顛覆性技術(shù)?！?/p>

一張黑白的火星地表俯視圖上，疊加著一對平行的洋紅色線條，標(biāo)示火星車的規(guī)劃路線。這些線條從圖像左下角延伸至右上方，然后向右側(cè)中部彎折，整體形狀有些像一只朝右看的海馬。洋紅色路徑上標(biāo)出了七個用圓圈標(biāo)注的點，代表沿途的航點。幾乎完全重合的一對平行橙色線條，則描繪了火星車的實際行駛路線。

參考

https://www.nasa.gov/centers-and-facilities/jpl/nasas-perseverance-rover-completes-first-ai-planned-drive-on-mars/