NASA“毅力号”火星车近日完成一次具有里程碑意义的行驶测试：其行驶路线并非由地球上的任务团队逐段手工绘制，而是由生成式人工智能模型在给定地形数据与约束条件后生成。NASA表示，这次测试标志着深空任务运行方式出现变化——人工智能从辅助数据分析的工具，进一步进入到任务规划环节，为火星车“下一步去向”提供方案。 此次试验发生在“毅力号”达到象征性“马拉松”里程碑之后。NASA此前更新称，火星车已在火星

美国国家航空航天局（NASA）“毅力号”火星车在穿越火星稀薄大气层后，成功着陆于杰泽罗陨石坑。除完成精准着陆外，此次任务还实现了另一项关键进展：火星车携带的音频采集设备将火星表面的声音回传地球，使公众首次能够以“听觉”方式感知这颗行星。 着陆阶段即纳入音频采集设计 NASA在“2020火星任务”设计阶段即为“毅力号”配置声音采集设备。任务规划者将着陆过程视为面向学生与公众的传播节点，强调火星车将在

NASA表示，“毅力号”火星探测车近日在火星表面完成了一系列行驶任务，其路线由基于视觉的人工智能系统端到端生成并在地面执行，过程中无需人类进行逐步操控。这被视为火星车自主能力的一次重要推进，意味着探测任务在地形选择与行驶效率方面有望获得更大空间。 人工智能如何参与火星行驶路线规划 据介绍，此次更新的关键在于一套新的规划流程：工程团队将轨道影像与探测车数据输入具备视觉能力的模型，由模型识别基岩、露头

NASA正在测试将商业人工智能系统引入深空任务规划流程。根据相关披露，工程师在“毅力号”(Perseverance)火星车的地面任务规划中引入Anthropic的聊天机器人Claude，协助生成一条用于穿越杰泽罗陨石坑(Jezero Crater)地形的长距离行驶方案，并在人工审核后转化为探测车可执行的指令。 在传统流程中，“毅力号”每次行驶前，团队需要结合轨道地图与探测车回传图像，逐段评估沙坑、