导语：NASA宣布，毅力号火星车已完成人类历史上首次由人工智能规划的火星行驶。这次里程碑式的演示于2025年12月8日和10日在杰泽罗环形山完成，由NASA喷气推进实验室牵头，并与Anthropic合作，使用其Claude模型规划行驶路线。NASA局长Jared Isaacman称，这“拓宽了我们探索其他星球的方式”。
事件详情
在这次演示中，任务团队将路线规划的任务交给了生成式AI。具体来说，团队使用了一种被称为视觉语言模型的AI，分析来自JPL地面任务数据集的现有信息——包括火星勘测轨道飞行器上HiRISE相机拍摄的高分辨率轨道图像，以及从数字高程模型中提取的地形坡度数据。这些正是人类规划人员通常使用的图像和数据。
基于这些分析，AI识别出关键的地表特征——基岩、露头、危险的巨石区、沙纹等，然后生成了一条包含所有必要航点的连续行驶路线。航点是火星车接收新指令集的固定位置，通常间隔不超过330英尺（100米），以降低遭遇危险的风险。
在指令发往火星之前，工程师们还把AI生成的指令在JPL的“数字孪生体”（火星车的虚拟复制品）上进行了测试，对超过50万个遥测变量进行了验证，确保计划与火星车的飞行软件完全兼容。
测试结果令人振奋：12月8日，毅力号利用AI生成的路线行驶了689英尺（约210米）；两天后，又行驶了807英尺（约246米）。两次行驶全部成功，实际路线与AI规划路线高度吻合。
NASA局长Jared Isaacman表示：“这次演示展示了我们的能力已经取得了多大的进步，并拓宽了我们探索其他星球的方式。像这样的自主技术可以帮助任务更高效地运行，应对复杂地形，并随着与地球距离的增加提高科学回报。”
背景分析
要理解这次突破的意义，需要先了解火星车为什么这么难“开”。火星与地球的平均距离约为2.25亿公里，通信延迟长达4到24分钟，实时遥控根本不可能。近三十年来，火星车导航一直依赖人类驾驶员：他们仔细研究地形图像和系统数据，提前设计好由航点组成的路径，再通过NASA深空网络发送给火星车执行。
这种“人类提前规划、火星车按图索骥”的模式虽然可靠，但效率受限：每一次行驶都需要地球团队投入大量时间做规划，火星车的机动能力被通信窗口和人力束缚。而AI规划的优势在于，它可以使用与人类规划人员完全相同的数据，在更短时间内生成同样安全甚至更优的路线。
JPL的太空机器人专家、毅力号工程团队成员Vandi Verma指出，生成式AI在简化地外驾驶自主导航的三大支柱上显示出巨大前景：感知（看到岩石和沙纹）、定位（知道自己在哪里）、规划与控制（决定并执行最安全的路径）。
影响展望
这次演示只是一个开始。Vandi Verma表示，团队正朝着这样的一天迈进：生成式AI将帮助地面火星车处理公里级的行驶，同时最大限度地减少操作员的工作量，并通过搜索大量火星车图像为科学团队标记有趣的地表特征。
JPL探索系统办公室经理Matt Wallace则把目光放得更远：“这是我们需要的改变游戏规则的技术，用于建立人类在月球上永久存在所需的基础设施和系统，并将美国带到火星及更远的地方。”
从更宏观的视角看，这是AI从“数字世界”走向“物理世界”的又一标志性事件。当大模型开始为火星车规划路线，AI的自主能力正在突破屏幕的边界，进入真实世界的机器与任务。随着地月、地火任务越来越复杂，自主规划将不再是锦上添花，而是深空探索的必需品。