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主譯：孫宇峰

校對：甘林

審核：牧夫天文校對組

美編：張一帆

后臺：王啟儒

https://sorae.info/space/20260131-perseverance-claude.html

美國國家航空航天局（NASA）于2026年1月30日宣布，火星探測車“毅力號”（Perseverance）已完成由人工智能規(guī)劃的“首次在其他天體上”的自主行駛?cè)蝿?wù)。此次演示于2025年12月8日和10日舉行，由噴氣推進實驗室（JPL）主導(dǎo)，與Anthropic公司合作，運用大型語言模型（LLM）“Claude”完成。

▲美國宇航局火星車“毅力號”于2025年5月10日拍攝的自拍照（圖片來源：NASA/JPL-Caltech/MSSS）

NASA表示，“毅力號”火星車在12月8日行駛了約210米，12月10日行駛了約246米。這兩段行駛路線均位于杰澤羅隕石坑邊緣地帶，其創(chuàng)新之處在于將原本需要人類手動完成的復(fù)雜路線規(guī)劃工作，部分交由人工智能系統(tǒng)承擔。

本次演示采用了能處理視覺信息的生成式AI技術(shù)——視覺語言模型（VLM）。該AI通過分析JPL地面任務(wù)數(shù)據(jù)集中的現(xiàn)有數(shù)據(jù)，基于人類規(guī)劃人員日常使用的相同信息，生成了路徑節(jié)點（即探測車執(zhí)行下一步指令的分界點）。據(jù)悉，這套系統(tǒng)為“毅力號”探測器創(chuàng)建了連續(xù)行駛路線，確保其安全運行。分析所用數(shù)據(jù)包含火星勘測軌道飛行器（MRO）搭載的HiRISE相機拍攝的高分辨率軌道影像，以及數(shù)字高程模型（DEM）生成的地形坡度數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)被用于識別巖層結(jié)構(gòu)、裸露巖體、遍布危險巖石的區(qū)域以及沙紋等地形特征。

▲人工智能規(guī)劃路線（粉色）與實際行駛路線（橙色）。圓圈標注了沿途的路徑節(jié)點（圖片來源：NASA/JPL-Caltech/亞利桑那大學）

NASA解釋稱，由于地球與火星平均距離約2.25億公里，通信延遲較大，無法實時操控探測車。因此在過去28年間，多個任務(wù)的路線規(guī)劃均由人類“駕駛員”負責，為規(guī)避風險，通常每隔100米左右設(shè)置一個路徑節(jié)點，并通過深空網(wǎng)絡(luò)（Deep Space Network）向探測車發(fā)送指令。

此外，基于人工智能生成的路徑節(jié)點制定的行駛指令，在通過JPL的“數(shù)字孿生”（探測車的虛擬復(fù)制品）驗證軟件兼容性后，被發(fā)送至火星。NASA表示，在發(fā)送前已對超過50萬個遙測變量進行了驗證。

NASA表示，未來生成式人工智能等自主技術(shù)有望助力實現(xiàn)千米級自主行駛，既能減輕操作人員的工作負擔，又能提升運行效率和科研成果。此外，NASA還計劃將這項技術(shù)應(yīng)用于從海量探測車圖像中提取具有科學價值的地形特征，并向科研團隊提出建議。

責任編輯：甘林

牧夫新媒體編輯部

由木星探測器朱諾拍攝的木星南半球

圖源：NASA/JPL-Caltech/SwRI/MSSS: Image processing by AliAbbasiPov, ? CC BY