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近日，美国国家航空航天局（NASA）宣布了一项里程碑式的成就：其毅力号火星车成功完成了首次由人工智能规划的地外行驶任务。这项演示于 2025 年 12 月 8 日和 10 日进行，标志着人类在火星探索中首次将生成式人工智能应用于路线规划，为未来深空探测的自主性开启了全新可能。
这张带注释的轨道图像描绘了毅力号火星车在 2025 年 12 月 10 日于耶泽罗陨石坑行驶期间，由人工智能规划（洋红色）与实际行驶（橙色）的路线对比。这是第二次演示，展现了生成式人工智能被纳入火星车路线规划的潜力。图片来源：NASA/JPL-Caltech/UofA
此次演示由 NASA 位于南加州的喷气推进实验室（JPL）主导，他们利用一种称为视觉语言模型的生成式人工智能，分析了来自 JPL 表面任务数据集的现有数据。该 AI 系统使用了与人类规划员相同的基础图像与地形数据，来生成导航航点——即火星车接收新指令集的固定位置——从而引导毅力号在复杂的火星地貌中安全穿行。
“这次演示展示了我们能力的巨大进步，并拓宽了我们探索其他世界的方式，”NASA 局长贾里德·艾萨克曼表示。“此类自主技术有助于提升任务效率、应对复杂地形，并随着与地球距离增加而提高科学回报。这是团队在实际操作中审慎应用新技术的典范。”
此次人工智能规划火星行驶路线的合作，由 JPL 的火星车操作中心主导，并与人工智能公司 Anthropic 合作，使用了其先进的 Claude AI 模型。
美国国家航空航天局的毅力号于 2025 年 12 月 10 日，使用其导航摄像头记录了它沿耶泽罗陨石坑边缘进行的两个半小时行驶。导航图像与火星车数据结合，并置入 3D 虚拟环境，生成了此重建影像。图片来源：NASA/JPL-Caltech
火星及更远星球的自主驾驶演进
火星与地球的平均距离约为 1.4 亿英里（2.25 亿公里）。巨大的距离造成了显著的通信延迟，使得对火星车进行实时“操纵杆控制”成为不可能。过去 28 年来，多趟火星任务的行驶路线均由人类“驾驶员”规划执行。他们分析地形与状态数据，使用航点勾勒路线，航点间距通常不超过 330 英尺（100 米），以规避潜在危险。规划完成后，通过 NASA 的深空网络将指令发送给火星车执行。
但在毅力号任务第 1707 和第 1709 个火星日（或称“太阳日”）的行驶中，团队采取了革命性的新方法：生成式人工智能分析了来自 NASA 火星勘测轨道飞行器上 HiRISE（高分辨率成像科学实验）相机的高清轨道图像，以及数字高程模型中的地形坡度数据。在识别出关键地貌特征——如基岩、露头、危险巨石区、沙波纹等之后，AI 生成了一条包含连续航点的优化路径。
此动画基于毅力号于 2025 年 12 月 10 日在耶泽罗陨石坑边缘行驶时获取的数据制作。浅蓝色线条描绘了火星车轮迹。火星车前蜿蜒的黑色线条显示了其正在评估的路径选项。白色地形是基于火星车数据的高度图。动画末尾出现的蓝色圆圈代表一个航点。图片来源：NASA/JPL-Caltech
为确保 AI 指令与火星车飞行软件完全兼容，工程团队还通过 JPL 的“数字孪生”（即火星车的虚拟副本）处理了行驶指令，在向火星发送命令前验证了超过 50 万个遥测变量，确保了任务的安全性。
12 月 8 日，毅力号凭借其内存中由生成式 AI 规划的航点，成功行驶了 689 英尺（210 米）。两天后，它进一步行驶了 807 英尺（246 米），证明了人工智能规划火星行驶路线的可行性与可靠性。
人工智能在深空探索中的未来潜力
“生成式人工智能的核心能力，在简化地外自主导航的关键环节——感知（识别岩石与波纹）、定位（确定自身位置）、以及规划与控制（决策并执行最安全路径）——方面展现出巨大潜力，”JPL 空间机器人专家、毅力号工程团队成员万迪·维尔马表示。“我们正朝着这样一个未来迈进：生成式 AI 与其他智能工具将协助我们的表面火星车处理公里级的长距离行驶，同时大幅减少地面人员工作量，并能从海量火星图像中自动筛选、标记出令科学团队感兴趣的地表特征。”
“试想，智能系统不仅在地球上，也在我们部署于火星车、直升机、无人机及其他表面设备的边缘应用中运行，这些系统都经过了 NASA 工程师、科学家和宇航员集体智慧的训练，”JPL 探索系统办公室经理马特·华莱士说。“这正是我们所需的变革性技术，用以构建人类在月球永久驻留所需的基础设施与系统，并将美国带到火星乃至更远的地方。”
关于毅力号火星车任务
喷气推进实验室由加州理工学院为 NASA 管理，是火星车操作中心的所在地。该实验室还代表 NASA 科学任务理事会管理毅力号火星车的运行，该任务是 NASA 火星探索计划的重要组成部分。此次人工智能首次成功规划火星行驶路线，不仅是技术上的突破，也为未来包括载人火星任务在内的深空探索，奠定了关键的自主导航基础。
