简 要
2025 年 12 月 8 日和 10 日进行的演示表明，生成式人工智能可以安全地规划火星车穿越火星崎岖地形的路线，而无需人工输入，从而自动化了通常由地球上的人类规划人员执行的劳动密集型决策过程。
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像这样的自主技术可以帮助未来的任务更高效地运行，应对危险地形，并在航天器远离地球时“提高科学回报”。“这是团队在实际操作中谨慎负责地应用新技术的一个有力例证。”
由于火星距离地球平均2.25亿公里，通信延迟使得实时控制成为不可能。几十年来，任务团队一直采用人工规划每日路线的方式；人类“驾驶员”分析地形和探测车状态数据，然后利用通常间隔不超过100米的航点来规划路径，以避开危险区域。
据美国宇航局称，这些计划通过美国宇航局的深空网络发送到火星，然后由火星车执行。
“毅力号”火星车最近由人工智能驱动的测试驾驶由位于加利福尼亚州的美国宇航局喷气推进实验室主导，该实验室建造并运营着这辆汽车大小的火星车，并与 Anthropic 公司合作，使用了该公司的 Claude 人工智能模型。
这张带有注释的轨道图像展示了“毅力号”火星车在2025年12月10日于杰泽罗陨石坑行驶时，人工智能规划的路线（品红色）和实际路线（橙色）。此次行驶是两次演示中的第二次，旨在证明生成式人工智能可以应用于火星车路线规划。
为了规划路线，人工智能分析了与人类规划人员相同的图像和数据。据美国宇航局称，这些数据包括该机构火星勘测轨道飞行器上的相机拍摄的图像，以及来自计算机模型的地形坡度数据。基于这些信息，人工智能识别出关键的地表特征，例如岩石、陡坡和巨石区，然后为探测车规划出一条行进路线。
这条路线包含导航航点，这些航点是固定的地表坐标，探测车需要按顺序到达这些坐标。在上面这段12月10日探测车沿耶泽罗陨石坑边缘行驶的视频中，一个航点显示为蓝色圆圈。美国宇航局表示，浅蓝色线条描绘了探测车的车轮轨迹，而黑色线条则显示了探测车评估过的备选路线。
美国宇航局表示，在两次试运行中，“毅力号”火星车行驶了近1500英尺（456米）。声明还指出，在向火星发送指令之前，任务团队利用“毅力号”的详细“数字孪生”模型对指令进行了广泛的测试，以确认火星车能够安全地执行计划。
“生成式人工智能的基本要素在简化地外驾驶自主导航的支柱方面展现出巨大的潜力，”美国宇航局喷气推进实验室 (JPL) 的空间机器人专家、毅力号工程团队成员范迪·维尔马在声明中表示。
她补充说：“我们正朝着这样一个未来迈进：生成式人工智能和其他智能工具将帮助我们的地面探测车进行公里级的行驶，同时最大限度地减少操作员的工作量，并通过扫描大量的探测车图像，为我们的科学团队标记出有趣的地面特征。”
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