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      毅力號首次完成由AI規劃的火星行駛

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      導讀: NASA的毅力號火星車已經完成了人類歷史上首次由人工智能規劃、并在另一顆星球上實際執行的行駛任務。這次演示預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,使用導航相機記錄了整個過程。導航相機圖像與火星車數據相結合,并被放入一個三維虛擬環境中,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框。

      這臺六輪“科學家”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完成了人類歷史上首次由人工智能規劃、并在另一個世界上實際執行的行駛任務。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,使用生成式AI為毅力號創建行駛航點,這是一項通常由任務中的人類火星車規劃員手動完成的復雜決策工作。

      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。像這樣的自主技術可以幫助任務更高效地運行、應對復雜地形,并在與地球距離不斷增加的情況下提升科學回報。這是團隊在真實運行中謹慎而負責任地應用新技術的一個有力范例。”

      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 地表任務數據集中已有的數據進行分析。AI使用的正是人類規劃員所依賴的同樣圖像和數據,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據制作: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據生成的高程圖;動畫末尾出現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,火星車的行駛路線一直由人類“駕駛員”來規劃和執行:他們分析地形和狀態數據,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,規劃通過NASA的深空網絡發送給火星車,由火星車按計劃執行。

      但在毅力號任務的第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 負責分析來自 NASA 火星勘測軌道器(Mars Reconnaissance Orbiter)上HiRISE(高分辨率成像科學實驗)相機獲取的高分辨率軌道影像,以及來自數字高程模型的地形坡度數據。在識別出關鍵地形特征,如基巖、露頭、危險的巨石區、沙紋等之后,AI生成了一條連續的行駛路徑,并包含完整的航點設置。

      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“數字孿生”(即火星車的虛擬復制體)中進行處理,在向火星發送指令之前,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航的幾個支柱方面展現出了巨大潛力:感知(看清巖石和沙紋)、定位(知道我們身在何處),以及規劃與控制(決定并執行最安全的路徑)。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擔,并通過篩查海量火星車圖像,為科學團隊標記出有趣的地表特征。”



      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劃。

      圖源:NASA/JPL

      JPL探索系統辦公室主任馬特·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的邊緣應用中,都部署著智能系統,并且這些系統是用NASA工程師、科學家和宇航員的集體智慧訓練而成的。這正是我們建立月球永久人類存在所需基礎設施和系統,并推動美國走向火星及更遠深空的顛覆性技術。”

      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,標示火星車的規劃路線。這些線條從圖像左下角延伸至右上方,然后向右側中部彎折,整體形狀有些像一只朝右看的海馬。洋紅色路徑上標出了七個用圓圈標注的點,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/

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