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原文链接：https://www.sciencedaily.com/releases/2026/01/260131084555.htm
原文作者：Jet Propulsion Laboratory
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，用于在不依赖人类路径规划员的情况下绘制安全的火星表面路线。
NASA的“毅力号”火星车现已完成了另一次星球上首次由人工智能规划的行驶任务。这次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被用来选择火星车的航路点（waypoints），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程度，并拓宽了我们将如何探索其他世界的视野。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，并随着距离地球的增加提升科学回报。这是团队在实际操作中谨慎而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员通常使用的相同图像和信息，然后识别出航路点位置，以便“毅力号”能够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公司合作完成，使用了该公司的Claude AI模型。
为什么火星车路径规划困难
火星平均距离地球约1.4亿英里（2.25亿公里）。这种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，火星车导航一直依赖于人类驾驶员，他们会仔细研究地形数据并提前规划路线。
这些规划员设计由航路点组成的路径，航路点之间的距离通常不超过330英尺（100米），以减少遇到危险的可能性。完成的计划通过NASA的深空网络（Deep Space Network）发送，火星车随后自主执行指令。
AI接管“毅力号”的路径规划
在“毅力号”火星任务的第1707和1709个火星日（即“日”）期间，任务团队将这项责任转移给了生成式AI。该系统检查了由NASA火星侦察轨道器上的HiRISE（高分辨率成像科学实验）相机捕获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识别出重要的地表特征，如基岩、露头、巨石场和沙纹。然后，它生成了一条包含所有必要航路点的连续行驶路径。
在将指令发送到火星之前，工程师们通过JPL的数字孪生（火星车虚拟复制品）运行了AI生成的指令。此步骤检查了超过500,000个遥测变量，以确保该计划可以安全地与“毅力号”的飞行软件协同工作。
12月8日，“毅力号”使用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的基本要素在简化地外驾驶自主导航的支柱方面显示出巨大潜力：感知（看到岩石和沙纹）、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）。我们正迈向一个未来，届时生成式AI和其他智能工具将帮助我们的地表火星车处理公里级的行驶任务，同时最大限度地减少操作员的工作量，并通过筛选大量的火星车图像，向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说：“想象一下，不仅在地球上有智能系统，而且在我们的火星车、直升机、无人机和其他地表单元中，还部署了结合了我们NASA工程师、科学家和宇航员集体智慧的边缘应用。这是我们建立永久载人登月所需的基础设施和系统，并将美国带到火星及更远地方所需的变革性技术。”
关于“毅力号”的更多信息
“毅力号”由加州理工学院（Caltech）为NASA管理，JPL是其火星车操作中心（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NASA科学任务理事会的“毅力号”火星车日常操作。
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