北京
簡 要
2025 年 12 月 8 日和 10 日進行的演示表明，生成式人工智能可以安全地規劃火星車穿越火星崎嶇地形的路線，而無需人工輸入，從而自動化了通常由地球上的人類規劃人員執行的勞動密集型決策過程。
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像這樣的自主技術可以幫助未來的任務更高效地運行，應對危險地形，并在航天器遠離地球時“提高科學回報”。“這是團隊在實際操作中謹慎負責地應用新技術的一個有力例證。”
由于火星距離地球平均2.25億公里，通信延遲使得實時控制成為不可能。幾十年來，任務團隊一直采用人工規劃每日路線的方式；人類“駕駛員”分析地形和探測車狀態數據，然后利用通常間隔不超過100米的航點來規劃路徑，以避開危險區域。
據美國宇航局稱，這些計劃通過美國宇航局的深空網絡發送到火星，然后由火星車執行。
“毅力號”火星車最近由人工智能驅動的測試駕駛由位于加利福尼亞州的美國宇航局噴氣推進實驗室主導，該實驗室建造并運營著這輛汽車大小的火星車，并與 Anthropic 公司合作，使用了該公司的 Claude 人工智能模型。
這張帶有注釋的軌道圖像展示了“毅力號”火星車在2025年12月10日于杰澤羅隕石坑行駛時，人工智能規劃的路線（品紅色）和實際路線（橙色）。此次行駛是兩次演示中的第二次，旨在證明生成式人工智能可以應用于火星車路線規劃。
為了規劃路線，人工智能分析了與人類規劃人員相同的圖像和數據。據美國宇航局稱，這些數據包括該機構火星勘測軌道飛行器上的相機拍攝的圖像，以及來自計算機模型的地形坡度數據。基于這些信息，人工智能識別出關鍵的地表特征，例如巖石、陡坡和巨石區，然后為探測車規劃出一條行進路線。
這條路線包含導航航點，這些航點是固定的地表坐標，探測車需要按順序到達這些坐標。在上面這段12月10日探測車沿耶澤羅隕石坑邊緣行駛的視頻中，一個航點顯示為藍色圓圈。美國宇航局表示，淺藍色線條描繪了探測車的車輪軌跡，而黑色線條則顯示了探測車評估過的備選路線。
美國宇航局表示，在兩次試運行中，“毅力號”火星車行駛了近1500英尺（456米）。聲明還指出，在向火星發送指令之前，任務團隊利用“毅力號”的詳細“數字孿生”模型對指令進行了廣泛的測試，以確認火星車能夠安全地執行計劃。
“生成式人工智能的基本要素在簡化地外駕駛自主導航的支柱方面展現出巨大的潛力，”美國宇航局噴氣推進實驗室 (JPL) 的空間機器人專家、毅力號工程團隊成員范迪·維爾馬在聲明中表示。
她補充說：“我們正朝著這樣一個未來邁進：生成式人工智能和其他智能工具將幫助我們的地面探測車進行公里級的行駛，同時最大限度地減少操作員的工作量，并通過掃描大量的探測車圖像，為我們的科學團隊標記出有趣的地面特征。”
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