2026 年 1 月 30 日,NASA 噴射推進實驗室(JPL)宣布:Perseverance 火星車完成了另一個世界第一次「全程由 AI 規劃」的駕駛。兩次駕駛分別發生在 2025 年 12 月 8 日與 12 月 10 日(任務日第 1,707 與 1,709 個 sol),合計行駛 456 公尺——路線不是任務規劃人員畫的,而是視覺語言模型讀完軌道影像後自己生成的。計畫由 JPL 主導,並與 Anthropic 合作,使用該公司的 Claude 模型。
對開發者來說,這則新聞的重點不是「AI 上火星」的象徵意義,而是一套在通訊延遲嚴重、出錯代價極高的環境裡,被完整驗收過的 AI 規劃流程:感知資料進、結構化行動方案出、高保真模擬預先驗證,再交給執行端自主完成。
從軌道影像到路點
運作方式分層展開。視覺語言模型先分析火星勘測軌道器 HiRISE 相機拍攝的軌道影像,疊加由數值高程模型導出的坡度資料,辨識出基岩、露頭、巨礫場與沙漣等地形特徵,然後產生一條從起點到目標、帶有路點(waypoint)的連續路徑。模型看的是任務規劃人員用的同一批影像——差別在出發點:過去是工程師看圖挑路,現在是模型先提案、人類在關鍵決策上把關。ScienceDaily 的報導補充,這些模型是在 JPL 累積數十年的表面任務資料集上檢驗過的。
兩次駕駛與數位分身驗證
兩次駕駛的指令,都先通過 JPL 的「數位分身」(digital twin)驗證——一套會檢查超過 50 萬個遙測變數的火星車模擬,確認無誤後才透過深空網路(Deep Space Network)上傳。12 月 8 日行駛 210 公尺(689 英尺),12 月 10 日行駛 246 公尺(807 英尺),全程交給 Perseverance 的自動導航軟體執行,地面團隊介入程度降到最低。NASA 局長 Jared Isaacman 稱之為「對 roverspace 的開創性貢獻」,並說這種自主能力正以接近即時的速度帶來新的火星見解。
為什麼要把路線交給 AI
答案寫在物理裡。地球與火星平均相距約 1.4 億英里(2.25 億公里),通訊延遲讓即時遙控不可能;傳統作法因此把路點間距壓在約 100 公尺(330 英尺)以內、逐段派工,規劃負擔沈重。JPL 太空機器人學家 Vandi Verma 說得直接:當我們在火星上推向越來越具挑戰性的地形,AI 規劃路線的價值只會越來越大。把重複性的路線工程交給模型,人類工程師才能把時間花在科學決策上。
與 Anthropic 的 Claude 合作
這次展示也標記了一個罕見的組合:國家級太空任務直接採用商業前沿模型。工作由 JPL 的火星車操作中心(Rover Operations Center)統籌,與 Anthropic 合作、使用 Claude 系列模型——同一個模型家族,既在開發者的 API 呼叫裡寫程式,也在 1.4 億英里外規劃火星路線。對 Anthropic 而言,這是 Claude 在極端可靠性要求下的一次公開驗收;對 NASA 而言,這驗證了商業模型接進任務關鍵流程的可行路徑。
下一步:更長的路與邊緣部署
JPL 對這條技術線的規劃包括:公里級的單次駕駛、讓 AI 主動標記值得停留研究的表面特徵,以及把這類模型部署到車載邊緣環境——未來的探測車、直升機與無人機可能直接在本地跑規劃,不再依賴地面回傳。對地球上的產品與基礎設施團隊,這是一個在最嚴苛環境裡驗收過的參考架構:先在高保真模擬裡窮舉風險,再讓自主系統上場。AI 規劃從 demo 走向生產,火星是目前最硬的生產環境。
參考來源
- NASA’s Perseverance Rover Completes First AI-Planned Drive on Mars — NASA JPL
- NASA’s Perseverance rover completes the first AI-planned drive on Mars — ScienceDaily
- NASA’s Perseverance Rover Completes First AI-Planned Drive on Mars — NASA
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