NASA六轮火星探测器团队测试了一套视觉智能体系统，可在无需人工路线规划的情况下在火星表面绘制安全路线。
NASA的毅力号火星车现已完成首次由人工智能规划的星际驾驶任务。这一里程碑式的演示发生在12月8日和10日，由位于南加州的NASA喷气推进实验室主导。在测试中，生成式AI被用于为火星车选择航点，这是一项通常由地球上的人类专家处理的复杂规划任务。
NASA局长贾里德·艾萨克曼表示："这次演示展示了我们的能力取得了多大进步，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。这是团队在实际操作中谨慎且负责任地应用新技术的有力例证。"
视觉AI如何帮助导航火星表面
在演示中，工程师使用了一种称为视觉语言模型的生成式AI，从喷气推进实验室的表面任务数据集中检查现有数据。该系统分析了人类规划者通常使用的相同图像和信息，然后识别航点位置，以便毅力号能够安全穿越火星困难地形。
这项工作由喷气推进实验室的火星车操作中心协调，并与Anthropic公司合作完成，使用了该公司的Claude大语言模型。
为什么火星车路线难以规划
火星距离地球平均约1.4亿英里(2.25亿公里)。这一距离造成了漫长的通信延迟，使得对火星车进行实时控制变得不可能。近三十年来，火星车导航一直依赖人类驾驶员，他们仔细研究地形数据并提前规划路线。
这些规划者设计由航点组成的路径，航点间距通常不超过330英尺(100米)，以降低遇到危险的风险。完成的计划通过NASA的深空网络发送，火星车独自执行指令。
AI接管毅力号的路线规划
在毅力号第1707和1709火星日(称为sol)的驾驶过程中，任务团队将这一责任转交给生成式AI。该系统检查了NASA火星勘测轨道器上的HiRISE(高分辨率成像科学实验)相机拍摄的高分辨率轨道图像，以及来自数字高程模型的地形坡度数据。
利用这些信息，AI识别了基岩、露头、巨石场和沙波纹等重要表面特征。然后生成了包含所有必要航点的连续驾驶路径。
在将指令发送到火星之前,工程师通过喷气推进实验室的数字孪生(火星车的虚拟副本)运行AI生成的指令。这一步检查了超过50万个遥测变量，以确保计划能够与毅力号的飞行软件安全配合。
12月8日，毅力号使用AI生成的计划行驶了689英尺(210米)。两天后，它又行驶了807英尺(246米)。
这对未来太空探索的意义
喷气推进实验室的太空机器人专家兼毅力号工程团队成员万迪·维尔马表示："生成式AI的基本要素在简化星外驾驶自主导航的支柱方面显示出巨大前景：感知(看到岩石和波纹)、定位(知道我们在哪里)以及规划和控制(决定并执行最安全的路径)。我们正在迈向这样一天：生成式AI和其他智能工具将帮助我们的地表火星车处理公里级驾驶，同时最大限度地减少操作员工作量，并通过筛查大量火星车图像为我们的科学团队标记有趣的表面特征。"
喷气推进实验室探索系统办公室经理马特·华莱士说："想象一下，智能系统不仅存在于地球上，还在我们火星车、直升机、无人机和其他地面设备的边缘应用中，经过NASA工程师、科学家和宇航员集体智慧的训练。这就是我们建立在月球上永久驻扎所需的基础设施和系统，并将美国带到火星及更远地方所需的革命性技术。"
关于毅力号的更多信息
由加州理工学院为NASA管理的喷气推进实验室是火星车操作中心的所在地。该实验室还负责NASA科学任务理事会毅力号火星车的日常运营，作为该机构火星探索计划组合的一部分。
Q&A
Q1：NASA毅力号火星车的AI自主驾驶是如何实现的？
A：毅力号使用生成式AI视觉语言模型分析轨道器拍摄的高分辨率图像和地形坡度数据，识别基岩、露头、巨石场等表面特征，然后自动生成包含航点的安全驾驶路径。这项工作由喷气推进实验室与Anthropic公司合作完成，使用了Claude大语言模型。
Q2：为什么火星车需要AI来规划路线？
A：火星距地球平均约2.25亿公里，通信延迟很长，无法实时控制。近三十年来，路线规划一直依赖地球上的人类专家仔细研究地形数据并提前设计航点路径。AI可以自动完成这项复杂任务，提高效率，减少操作员工作量，使火星车能够进行更长距离的驾驶。
Q3：毅力号的AI驾驶测试取得了什么成果？
A：在12月8日和10日的测试中，毅力号首次使用AI生成的路线计划成功完成驾驶。第一次行驶了210米，两天后又行驶了246米。在发送指令前，工程师通过数字孪生系统检查了超过50万个遥测变量，确保计划的安全性。这标志着星际自主驾驶的重要突破。
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