毅力號火星車自己上路狂奔，AI直接規(guī)劃路線，NASA玩出星際新花樣

最近，NASA“毅力號”火星車完成了一項歷史性壯舉，它依靠 AI 為自己規(guī)劃行駛路線，并在無人干預(yù)的情況下成功行駛了數(shù)百米，這項工作由位于美國南加州的 NASA 噴氣推進實驗室主導(dǎo)的火星車操作中心協(xié)調(diào)，并與 Anthropic 公司合作，期間使用了該公司的 Claude AI 模型。

（來源：NASA/JPL-Caltech/MSSS）

2025 年 12 月 8 日和 12 月 10 日，在火星杰澤羅隕石坑的邊緣，“毅力號”前后兩次完全依照 AI 生成的路線行駛，依次完成了 210 米和 246 米的自主行程。

在“毅力號”于第 1,707 和第 1,709 個火星日（即“太陽日”）進行的行駛中，真人專家將任務(wù)交給了生成式 AI，AI 隨后檢查了由 NASA 火星勘測軌道飛行器上的高分辨率成像科學(xué)實驗相機捕獲的軌道圖像，以及檢查了來自數(shù)字高程模型的地形坡度數(shù)據(jù)。

從傳回的圖像對比信息可以看到，AI 規(guī)劃路線與實際行駛軌跡實際上是高度吻合的。也就是說，AI 成功地引導(dǎo)火星車?yán)@過了復(fù)雜地形，展示了 AI 決策的可靠性和實用性，標(biāo)志著人類深空探索邁入了一個全新的階段。

（來源：NASA/JPL-Caltech）

這也在一定程度上解決了深空探索的核心痛點：那就是距離帶來的不確定性和延遲。當(dāng)目標(biāo)距離地球數(shù)億公里之時，任何類型的實時干預(yù)都將變得不再可能。

過去近三十年來，從“旅居者號”到“好奇號”，火星車始終依賴于人類團隊。人類專家需要花費數(shù)小時甚至數(shù)天之久，仔細研究每一張的照片，謹(jǐn)慎地規(guī)劃以米為單位的短途路徑，然后再分批地上傳指令。這個過程雖然安全，但卻極其緩慢且會耗費大量人力，嚴(yán)重拉低了探測效率。

長久以來，火星車的一舉一動都需要地球上的人類團隊預(yù)先精心設(shè)計。由于信號單程傳遞就需要十幾分鐘，根本無法進行實時遙控。但這一次，具備視覺理解能力的生成式 AI 接過了這份復(fù)雜的工作。

AI 能夠仔細分析來自軌道衛(wèi)星的高清圖像和地形數(shù)據(jù)，識別出哪些是堅固的基巖，哪些是危險的亂石區(qū)，哪些是容易陷車的沙紋，然后自主繪制出一條連貫且安全的路徑，并設(shè)置好一個個必經(jīng)的路標(biāo)點。

這次成功的演示，其意義遠不止于讓火星車自己開了一段路。它預(yù)示著我們探索外星的方式將發(fā)生根本性的變革。無論是月球基地的日常巡查，還是火星山谷的長距離穿越，甚至是更遙遠星球的探測器，都將配備這樣的 AI 副駕駛。

它們能夠極大減輕地面工作人員的工作負擔(dān)，在億萬里之外做出快速、安全的決策，甚至能夠主動發(fā)現(xiàn)那些科學(xué)家感興趣的巖石或者地貌，從海量圖像中為篩選出寶貴線索，人類探索的腳步也將因為 AI 的輔助而變得更快、更遠和更智能。

那么，這個 AI 星際導(dǎo)航員是如何工作的？眾所周知，AI 不僅能夠看到圖片，還能像人類一樣理解圖片中的內(nèi)容。工程師給它喂的數(shù)據(jù)，正是以往由人類專家判讀的同一批火星地表圖像和三維地形模型。AI 需要從這些數(shù)據(jù)中辨認(rèn)出各種地貌特征，并理解背后所蘊藏的風(fēng)險，比如一塊凸起的巖石可能會剮蹭徹底，一片平坦的沙地可能暗藏松軟的陷阱。

完成觀察和識別之后，AI 便進入規(guī)劃階段，它需要綜合所有信息，生成一條從起點到目標(biāo)點的最優(yōu)路徑。這條路徑不能太陡，不然就會翻車；同時需要避開所有已識別的障礙；還要盡可能的高效。規(guī)劃的結(jié)果被轉(zhuǎn)化為一系列具體的導(dǎo)航指令的和路標(biāo)點。

為了確保萬無一失，地球上的工程師還有一個“毅力號”的完全數(shù)字復(fù)制品，也就是“數(shù)字孿生”復(fù)制品。由 AI 生成的指令會先在虛擬火星環(huán)境中開展模擬運行，并會針對五十多萬個數(shù)據(jù)點進行驗證，只有當(dāng)確認(rèn)所有動作都 100% 無誤之后，才會被上傳到真正的“毅力號”上。

而 AI 的加入，等于為火星車安裝了一個本地的大腦。它可以快速地處理大量數(shù)據(jù)，在探測器本地開展實時環(huán)境評估和路徑重新規(guī)劃，從而可以應(yīng)對那些突發(fā)的地形變化。

據(jù)媒體報道，NASA 噴氣推進實驗室的專家們有著更大的野望，他們認(rèn)為這種智能系統(tǒng)并非僅僅存在于地面控制中心，更是能夠嵌入到探測器本身。未來的月球車、火星直升機甚至外形無人機，都將攜帶經(jīng)過真人訓(xùn)練的 AI 模型，它們將能組成一個可以協(xié)同工作的智能探測網(wǎng)絡(luò)，自主地進行勘探、建站、采樣甚至初步的科學(xué)分析。

同時，火星車有望實現(xiàn)長達數(shù)百公里的自主長途跋涉，而地面人類團隊僅需設(shè)定宏觀目標(biāo)并進行監(jiān)督即可，這將極大拓寬單次任務(wù)的科學(xué)探測范圍。

可以想象的是，未來在建設(shè)月球永久基地的過程中，智能漫游車將能自主地執(zhí)行物資運輸和設(shè)備巡檢等重復(fù)枯燥的任務(wù)。在載人火星任務(wù)中，率先派去的 AI 機器人隊伍能夠提前勘測著陸區(qū)和建立通信中繼，為真人宇航員的到來做好事先準(zhǔn)備。這種將真人專家智慧與機器自主性加以深度融合的模式，或許正是人類能否在另一顆星球上逐漸站穩(wěn)腳跟并最終走向更遠宇宙的技術(shù)跳板。

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