研究团队利用好奇号ChemCam仪器，在盖尔撞击坑一处波纹状沉积岩中发现富含铁、锰和锌的矿物，为该区域曾存在浅湖提供了新的证据。

研究显示，2024年5月太阳超级风暴袭击火星期间，上层大气电子密度在约110公里和130公里高度分别上升45%和278%，两颗欧洲航天局轨道器一度出现计算机错误。相关成果发表于《自然通讯》。

NASA“好奇号”在盖尔撞击坑夏普山对被称为“蛛网”的箱状脊开展近距离观测与取样分析。团队在脊体与洼地中识别出不同矿物组合，并在样本中检测到长链烃等有机分子相关信号，相关研究正用于厘清火星水文历史与潜在宜居性。

研究团队在火星杰泽罗陨石坑尼雷特瓦谷沉积岩中发现迄今最高丰度的镍元素，其矿物组合与地球上部分与微生物过程相关的矿物模式相似，但当前研究未发现生命存在的证据。

NASA JPL与Anthropic合作，首次在实际火星探测任务中采用生成式AI参与路线规划。Claude基于轨道影像与地形数据生成行驶路径，帕尔塞维朗斯依照AI方案在2025年12月完成两次行驶，总里程达456米，展示了生成式AI在深空探测任务中的应用潜力。

俄罗斯科学家近日表示，正推进一项高功率电推进技术研发，目标是将地球至火星的飞行时间从约300天缩短至约一个月。该方案以等离子发动机为核心，并计划与核能电源配套使用。研究人员称，这类推进方式可在较长时间内持续提供推力，通过“长时间加速”逐步累积速度，而非依赖化学火箭在短时间内完成主要加速。 据公开信息，该项目获得俄罗斯国家核能公司Rosatom支持。研究团队在莫斯科一场活动中展示了相关原型装置，并称

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

美国在完成多次登月后逐步终止阿波罗计划，但此后数十年间，美国航天局（NASA）又持续提出更宏大的火星载人设想，并通过一系列机器人任务推进对火星的探测。多份历史记录与机构文件显示，这一变化并非单纯的目标切换，而是政治动员强度下降、预算约束、安全风险考量以及科学优先级调整等因素共同作用的结果。 阿波罗在“成功”后被削减：政治紧迫感与成本压力叠加 到20世纪70年代初，阿波罗计划在公众视野中仍处于高光阶

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、