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美国国家航空航天局（NASA）近日宣布了一项里程碑式的突破：其毅力号火星车成功完成了人类首次在另一颗行星上，由人工智能生成导航路径的行驶任务。这项 AI 自主导航技术的核心目标，是大幅缩短地面控制人员为火星车规划路线所需的时间，从而提升探索效率。
图片由 Anthropic 提供
演示于 2025 年 12 月在火星杰泽罗陨石坑边缘进行。12 月 8 日，毅力号首先行驶了 210 米。两天后，它依据一套由视觉语言模型生成的航点序列，完成了 246 米的行驶。这标志着火星车首次摆脱了完全由人工绘制路径的传统模式，开启了外星智能路径规划的新篇章。
从延迟通信到自主导航：AI 如何解决根本难题
这项 AI 自主导航技术创新的根本驱动力，在于地球与火星之间无法逾越的通信延迟。由于两颗行星在轨道上的相对位置不断变化，单向信号传输时间最短约为 4 分钟，最长可达 24 分钟，这使得地面人员进行实时“摇杆”操控成为不可能的任务。
数十年来，火星车团队一直依赖分析轨道图像和火星车状态数据来规划路线，通过人工设置一系列航点来勾勒出安全路径。这种方法不仅耗时，而且效率有限。而此次 AI 自主导航技术的成功应用，为解决这一长期挑战提供了革命性的方案。
Claude Code 如何赋能火星探索：工作流程与效益
在 2025 年 12 月的两次行驶中，毅力号总计完成了约 400 米由 AI 辅助规划的旅程。其工作流程如下：
- AI 分析 ：喷气推进实验室（JPL）的工程师使用 Anthropic 的 Claude Code 分析来自 HiRISE 轨道相机的高分辨率图像和数字高程模型数据。
- 环境识别 ：AI 能够智能识别出基岩、巨石区和危险的沙纹地带。
- 路径生成 ：随后，AI 生成一套以火星车标记语言编写的航点序列——该格式与人类驾驶员使用的基于 XML 的指令格式完全相同。
所有由 AI 生成的路线都不会被直接采纳。它们必须首先经过 JPL“数字孪生”模拟系统的全面检验，确保指令与火星车的飞行软件完全兼容。工程师初步估计，这种 AI 自主导航方法可将传统路线规划所需的时间减少约一半，极大提升了任务效率。
迈向更自主的火星车：未来探索的新阶段
此次测试由 JPL 火星车运营中心与人工智能公司 Anthropic 合作主导。JPL 的太空机器人专家 Vandi Verma 对此评价道：“生成式 AI 在简化星际自主导航的关键环节上展现出巨大潜力，包括感知环境、精确定位，以及最终的规划与控制。”
这项成功的演示，不仅证明了 AI 规划路径具备极高的可用性和安全性，也为未来更遥远、通信延迟更严重的行星探测任务（如木星或土星的卫星）铺平了道路，标志着行星表面自主机器人技术迈入了全新的 AI 自主导航阶段。
资料来源：NASA/JPL, Anthropic
