火星车规划路径都靠AI了？

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主译：孙宇峰

校对：甘林

审核：牧夫天文校对组

美编：张一帆

后台：王启儒

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

美国国家航空航天局（NASA）于2026年1月30日宣布，火星探测车“毅力号”（Perseverance）已完成由人工智能规划的“首次在其他天体上”的自主行驶任务。此次演示于2025年12月8日和10日举行，由喷气推进实验室（JPL）主导，与Anthropic公司合作，运用大型语言模型（LLM）“Claude”完成。

▲美国宇航局火星车“毅力号”于2025年5月10日拍摄的自拍照（图片来源：NASA/JPL-Caltech/MSSS）

NASA表示，“毅力号”火星车在12月8日行驶了约210米，12月10日行驶了约246米。这两段行驶路线均位于杰泽罗陨石坑边缘地带，其创新之处在于将原本需要人类手动完成的复杂路线规划工作，部分交由人工智能系统承担。

本次演示采用了能处理视觉信息的生成式AI技术——视觉语言模型（VLM）。该AI通过分析JPL地面任务数据集中的现有数据，基于人类规划人员日常使用的相同信息，生成了路径节点（即探测车执行下一步指令的分界点）。据悉，这套系统为“毅力号”探测器创建了连续行驶路线，确保其安全运行。分析所用数据包含火星勘测轨道飞行器（MRO）搭载的HiRISE相机拍摄的高分辨率轨道影像，以及数字高程模型（DEM）生成的地形坡度数据。这些数据被用于识别岩层结构、裸露岩体、遍布危险岩石的区域以及沙纹等地形特征。

▲人工智能规划路线（粉色）与实际行驶路线（橙色）。圆圈标注了沿途的路径节点（图片来源：NASA/JPL-Caltech/亚利桑那大学）

NASA解释称，由于地球与火星平均距离约2.25亿公里，通信延迟较大，无法实时操控探测车。因此在过去28年间，多个任务的路线规划均由人类“驾驶员”负责，为规避风险，通常每隔100米左右设置一个路径节点，并通过深空网络（Deep Space Network）向探测车发送指令。

此外，基于人工智能生成的路径节点制定的行驶指令，在通过JPL的“数字孪生”（探测车的虚拟复制品）验证软件兼容性后，被发送至火星。NASA表示，在发送前已对超过50万个遥测变量进行了验证。

NASA表示，未来生成式人工智能等自主技术有望助力实现千米级自主行驶，既能减轻操作人员的工作负担，又能提升运行效率和科研成果。此外，NASA还计划将这项技术应用于从海量探测车图像中提取具有科学价值的地形特征，并向科研团队提出建议。

责任编辑：甘林

牧夫新媒体编辑部

由木星探测器朱诺拍摄的木星南半球

图源：NASA/JPL-Caltech/SwRI/MSSS: Image processing by AliAbbasiPov, © CC BY