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美国国家航空航天局（NASA）在火星探测领域取得突破性进展——其团队主导的“毅力”号火星车首次实现由人工智能系统自主规划行驶路线。这项具有里程碑意义的测试由喷气推进实验室火星车运行中心统筹，联合美国人工智能企业Anthropic共同完成，标志着人类探索地外行星的技术范式迎来重大变革。

传统火星车导航依赖地球团队的远程操控，由于火星与地球平均距离达2.25亿公里，信号传输存在20分钟以上的延迟，导致实时控制成为不可能。近三十年来，火星车行驶路线均由人类“驾驶员”预先规划，通过设置间隔不超过100米的定位点来规避风险。此次测试中，基于Anthropic公司Claude模型开发的AI系统突破了这一局限，该系统通过分析高分辨率轨道图像和地形数据，自主识别基岩、露头岩层等障碍物，成功为“毅力”号规划出连续安全路径。

具体测试于火星探测第1707天和1709天展开。AI系统在12月8日引导火星车行驶210米，两天后再次完成246米行程，两次移动均未触发任何安全警报。任务团队特别指出，该系统采用的视觉识别模块经过专项优化，能够精准处理HiRISE相机拍摄的复杂地形图像，其路线规划效率较人工方式提升超过60%。

参与项目的科学家透露，此次使用的生成式AI系统展现出三大核心优势：其一，地形适应能力显著增强，可自主应对坡度变化超过15度的复杂区域；其二，决策速度大幅提升，单次路线规划耗时从人工模式的3小时缩短至8分钟；其三，风险预判机制完善，通过实时分析岩石分布密度自动调整行驶策略。这些特性使火星车日均有效探测时间增加近4小时。

NASA局长贾里德·艾萨克曼在声明中强调，自主导航技术的突破将彻底改变地外探测模式。他指出：“当火星车能够自主识别科学价值区域并规划最优路径时，我们获取样本的效率将提升数倍，这为未来载人登陆火星奠定了技术基础。”参与研发的工程师团队则透露，该系统已具备升级潜力，下一步计划整合光谱分析功能，使火星车在行驶过程中自动识别矿物成分。

航天领域专家分析认为，此次测试验证了AI技术在极端环境下的可靠性。相比传统程序化控制，基于深度学习的自主系统具有更强的环境适应能力，这种技术迁移价值巨大。目前，欧洲航天局、中国国家航天局等机构均已启动类似技术研发，地外探测竞争正从硬件比拼转向智能系统较量。