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原文链接：https://www.sciencedaily.com/releases/2026/01/260131084555.htm
原文作者：Jet Propulsion Laboratory
NASA的“毅力号”火星车已经完成了首次完全由人工智能规划的火星行驶。这项成功预示着未来机器人探索遥远世界时将大大减少对地球的依赖。
美国国家航空航天局（NASA）的六轮火星探测器团队测试了一种具备视觉能力的人工智能系统，使其能够在不依赖人工规划路径的情况下，绘制出安全的火星表面路线。
NASA的“毅力号”火星车现已完成了由人工智能规划的首次地外行星行驶。这项里程碑式的演示分别于12月8日和10日进行，由位于南加州的NASA喷气推进实验室（JPL）领导。测试期间，生成式AI被用于选择火星车的航点，这是一项复杂的规划任务，通常由地球上的人类专家处理。
NASA局长Jared Isaacman表示："这次演示展示了我们能力的进步，并拓宽了我们将探索其他世界的方式。" 他补充道："像这样的自主技术可以帮助任务更高效地运行，应对具有挑战性的地形，并随着与地球距离的增加提高科学回报。这是团队在实际操作中谨慎、负责任地应用新技术的有力例证。"
视觉AI如何帮助导航火星表面
在这次演示中，工程师们使用了一种称为视觉语言模型的生成式AI形式，来检查JPL地表任务数据集中的现有数据。该系统分析了人类规划者通常使用的相同图像和信息，然后确定了航点位置，以便“毅力号”可以在困难的火星地形上安全行驶。
这项工作由JPL的火星车操作中心（ROC）协调，并与Anthropic公司合作进行，使用了该公司Claude AI模型。
为什么火星车路线规划很困难
火星平均距离地球约1.4亿英里（2.25亿公里）。这个距离造成了长时间的通信延迟，使得对火星车进行实时控制成为不可能。近三十年来，火星车的导航一直依赖于人类驾驶员，他们需要仔细研究地形数据并提前规划路线。
这些规划者设计了由航点组成的路径，航点之间的距离通常不超过330英尺（100米），以减少遇到危险的风险。完成的计划通过NASA的深空网络发送，火星车随后自主执行指令。
AI接管“毅力号”的路线规划
在“毅力号”火星任务的第1707和1709个火星日（即“索尔”）期间，任务团队将这项职责交给了生成式AI。该系统检查了由NASA火星勘测轨道飞行器上高分辨率成像科学实验（HiRISE）相机拍摄的高分辨率轨道图像，以及来自数字高程模型的地形坡度数据。
利用这些信息，AI识别了重要的地表特征，如基岩、露头、巨石场和沙丘。然后，它生成了一条包含所有必要航点的连续行驶路径。
在将指令发送到火星之前，工程师们将AI生成的指令通过JPL的数字孪生（火星车的虚拟复制品）进行了运行。这一步骤检查了超过500,000个遥测变量，以确保该计划可以安全地与“毅力号”的飞行软件配合使用。
12月8日，“毅力号”利用AI生成的计划行驶了689英尺（210米）。两天后，它又行驶了807英尺（246米）。
这对未来太空探索意味着什么
JPL的空间机器人专家、"毅力号"工程团队成员Vandi Verma表示："生成式AI的基本要素在自主导航的支柱方面显示出巨大的潜力：感知（看到岩石和沙丘）、定位（知道我们在哪里）以及规划和控制（决定并执行最安全的路径）。" 她继续说："我们正朝着这样的一天迈进，届时生成式AI和其他智能工具将帮助我们的地表漫游车处理公里级的行驶，同时最大限度地减少操作人员的工作量，并通过筛选大量的火星车图像，为我们的科学团队标记出有趣的地表特征。"
JPL探索系统办公室经理Matt Wallace表示："想象一下，智能系统不仅存在于地球上，还存在于我们火星车、直升机、无人机和其他地表单元的边缘应用中，这些系统都接受了我们NASA工程师、科学家和宇航员的集体智慧的训练。" 他总结道："这就是我们需要改变游戏规则的技术，以便建立在月球上建立永久人类存在所需的基础设施和系统，并将美国带到火星及更远的地方。"
更多关于“毅力号”
由加州理工学院为NASA管理，JPL是火星车操作中心（ROC）的所在地。该实验室还作为NASA火星探索计划组合的一部分，负责监督NASA科学任务理事会的“毅力号”火星车日常操作。
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