人類首個月球軟著陸器失蹤六十年，英國AI算法破解其坐標之謎

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當年，《真理報》刊登了著陸點坐標。但受限于六十年前的測控技術，這個坐標的誤差范圍高達數十公里。在廣袤的月球表面，這相當于一片汪洋中的幾個足球場。

Luna 9的著陸方式本身就充滿戲劇性。主航天器在撞擊月面前拋出一個約100公斤的球形著陸艙，隨后自行撞毀在遠處。著陸艙依靠充氣減震器彈跳數次，最終展開四片花瓣狀面板穩定姿態。這種設計證明了月球表面足以支撐載人登月艙的重量，直接推動了三年后的阿波羅計劃。

倫敦大學學院的研究團隊換了一種思路。他們開發了名為YOLO-ETA的計算機視覺算法。這個名字拆解開來很有意味：YOLO（You Only Look Once）是業界著名的實時目標檢測框架，ETA則代表"地外人工制品"（Extraterrestrial Artifact）。

研究團隊沒有直接搜索Luna 9。他們先讓AI學習阿波羅登月遺址的特征。這些遺址在LROC影像中呈現為明確的"干擾模式"：下降級火箭的灼傷痕跡、宇航員的足跡、設備投放的撞擊坑。AI從中提煉出"人造物與月壤相互作用"的視覺指紋。

隨后，團隊用1970年著陸的Luna 16探測器測試算法。當YOLO-ETA面對從未見過的LROC影像時，它成功識別出了這個已知的蘇聯采樣返回器。驗證通過后，算法被應用于《真理報》坐標周圍的5×5公里區域。它標記出了幾個候選點，這些位置都顯示出與人工著陸器擾動月壤一致的特征。

預測已經做出，驗證即將到來。2026年3月，印度的"月船二號"（Chandrayaan-2）軌道器將飛越這片區域。該軌道器搭載的高分辨率相機（OHRC）能夠捕捉0.25米級的細節，足以分辨出半個多世紀前那個金屬球的輪廓。

如果候選點被證實，這將是一個跨越技術代際的閉環。1966年的模擬信號、膠片相機與紙質報紙，通過2026年的深度學習算法和印度航天器產生聯結。這種"太空考古"不僅具有歷史意義，更為未來的月球資源開發提供經驗。隨著各國重啟登月計劃，精確定位歷史遺跡有助于規劃新的探測路線，避免對科學價值極高的早期著陸點造成破壞。

對于中國讀者而言，這項研究提供了一個觀察本國月球探測技術的有趣視角。在著陸點精確定位方面，中國嫦娥系列早已實現"指哪落哪"的精度。嫦娥三號、四號、五號著陸點的坐標確定精度達到米級，遠超六十年前的蘇聯標準。

更值得關注的是，中國正在建設的國際月球科研站，未來將涉及大范圍月面設施的精確定位與維護。英國團隊此次展示的"歷史遺跡搜尋"技術路徑，對中國未來定位和管理自己的早期月球探測資產同樣具有參考價值。當我們的玉兔號、嫦娥著陸器成為五十年后的"歷史遺跡"時，今天的AI技術將確保它們不會被遺忘在星辰之間。

Lewis J. Pinault et al, Possible identification of the Luna 9 Moon landing site using a novel machine learning algorithm, npj Space Exploration (2026). DOI: 10.1038/s44453-025-00020-x