人类首个月球软着陆器失踪六十年，英国AI算法破解其坐标之谜

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当年，《真理报》刊登了着陆点坐标。但受限于六十年前的测控技术，这个坐标的误差范围高达数十公里。在广袤的月球表面，这相当于一片汪洋中的几个足球场。

Luna 9的着陆方式本身就充满戏剧性。主航天器在撞击月面前抛出一个约100公斤的球形着陆舱，随后自行撞毁在远处。着陆舱依靠充气减震器弹跳数次，最终展开四片花瓣状面板稳定姿态。这种设计证明了月球表面足以支撑载人登月舱的重量，直接推动了三年后的阿波罗计划。

伦敦大学学院的研究团队换了一种思路。他们开发了名为YOLO-ETA的计算机视觉算法。这个名字拆解开来很有意味：YOLO（You Only Look Once）是业界著名的实时目标检测框架，ETA则代表"地外人工制品"（Extraterrestrial Artifact）。

研究团队没有直接搜索Luna 9。他们先让AI学习阿波罗登月遗址的特征。这些遗址在LROC影像中呈现为明确的"干扰模式"：下降级火箭的灼伤痕迹、宇航员的足迹、设备投放的撞击坑。AI从中提炼出"人造物与月壤相互作用"的视觉指纹。

随后，团队用1970年着陆的Luna 16探测器测试算法。当YOLO-ETA面对从未见过的LROC影像时，它成功识别出了这个已知的苏联采样返回器。验证通过后，算法被应用于《真理报》坐标周围的5×5公里区域。它标记出了几个候选点，这些位置都显示出与人工着陆器扰动月壤一致的特征。

预测已经做出，验证即将到来。2026年3月，印度的"月船二号"（Chandrayaan-2）轨道器将飞越这片区域。该轨道器搭载的高分辨率相机（OHRC）能够捕捉0.25米级的细节，足以分辨出半个多世纪前那个金属球的轮廓。

如果候选点被证实，这将是一个跨越技术代际的闭环。1966年的模拟信号、胶片相机与纸质报纸，通过2026年的深度学习算法和印度航天器产生联结。这种"太空考古"不仅具有历史意义，更为未来的月球资源开发提供经验。随着各国重启登月计划，精确定位历史遗迹有助于规划新的探测路线，避免对科学价值极高的早期着陆点造成破坏。

对于中国读者而言，这项研究提供了一个观察本国月球探测技术的有趣视角。在着陆点精确定位方面，中国嫦娥系列早已实现"指哪落哪"的精度。嫦娥三号、四号、五号着陆点的坐标确定精度达到米级，远超六十年前的苏联标准。

更值得关注的是，中国正在建设的国际月球科研站，未来将涉及大范围月面设施的精确定位与维护。英国团队此次展示的"历史遗迹搜寻"技术路径，对中国未来定位和管理自己的早期月球探测资产同样具有参考价值。当我们的玉兔号、嫦娥着陆器成为五十年后的"历史遗迹"时，今天的AI技术将确保它们不会被遗忘在星辰之间。

Lewis J. Pinault et al, Possible identification of the Luna 9 Moon landing site using a novel machine learning algorithm, npj Space Exploration (2026). DOI: 10.1038/s44453-025-00020-x