NASA “毅力号”火星车完成首轮由人工智能规划的自主驾驶
利用生成式 AI 设计的航点，车队需要完成 689 英尺与 807 英尺两次行驶。
这张带注释的轨道图像展示了坚韧号火星车在杰泽罗陨石坑行驶时，AI规划（以品红色表示）和实际（橙色）航线。这次驾驶是两次展示中第二次展示生成式人工智能可以被纳入探测车路线规划。图片来源：NASA/喷气推进实验室-加州理工学院/亚利桑那大学
一、概览美国航空航天局（NASA）在加利福尼亚州南部的喷气推进实验室（JPL）牵头，进行了一项里程碑式演示，首次让火星探测器“毅力号”（Perseverance）在 AI 自动生成的航点指引下完成行驶。该演示使用了视觉‑语言生成模型（vision‑language model）对 JPL 现有的火星表面影像进行分析，自动生成可供车队使用的航点，取代以往人类规划师手工绘制的路线图。
二、技术要点关键环节
说明
AI 模型
Anthropic 公司开发的 Claude 系列生成式 AI，利用视觉‑语言模型对 HiRISE 高分辨率影像与数字高程模型进行语义识别，识别床岩、岩崩、沙丘等关键地貌，并连续规划可行路径。
航点验证
工程团队将 AI 输出的航点与车队飞行软件对接，通过 JPL 的“数字孪生”（digital twin）模型验证 5 十万余个遥测变量，确保指令完全兼容。
实际行驶
AI 生成航点后，毅力号行驶 689 英尺（210 米）。次日：行驶 807 英尺（246 米）。
数据支持
采用 JPL 的 30 分钟两小时 轨迹数据（Jezero 升起口）结合导航摄像头（navcam）影像，重建 3D 虚拟环境，展示车轮行进轨迹与潜在路径。
三、演示意义降低人工规划成本：传统火星车路线需人工“手绘”航点，约 330 英尺（100 米）间距，需耗费大量人力与时间。AI 仅需数小时即可完成整个任务。
提升自主决策：在火星 140 百万英里（225 百万公里）的通信延迟下，AI 具备实时“感知‑定位‑规划”能力，可在崎岖地形中快速做出最优路径。
为更远探测奠基：JPL 负责人 J. M. Wallace 表示，未来 AI 与智能工具将让火星车一次性完成数公里行驶，极大降低地面操作者负担，并自动标记科学价值高的表面特征。
“AI 的核心要素在感知、定位、规划与控制上展现出巨大的潜力。”——JPL 机器人学家 Vandi Verma “想象在地面与边缘设备上都拥有智能系统，将 NASA 工程师、科学家与宇航员的集体智慧注入机器。”——JPL 探索系统办公室经理 Matt Wallace
四、前景展望持续迭代：JPL 计划将同一技术用于欧洲空间局 2023 年发射的无人探测器 JUICE，进一步提升对木星系统的探测深度。
未来人类任务：AI 与自动化技术是实现月球长期人类驻留与火星载人任务的关键基石。
勇编撰自"NASA".2026相关信息，文中配图若未特别标注出处，均来源于自绘或公开图库。