Claude「开上」火星!跨越3.6亿公里,AI指挥毅力号自动驾驶

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Claude「开上」火星!跨越3.6亿公里,AI指挥毅力号自动驾驶
8893点击    2026-01-31 16:22

Claude「开上」火星!跨越3.6亿公里,AI指挥毅力号自动驾驶


Claude登陆火星!


这是AI首次在外星上实现了「自动驾驶」。


就在刚刚,NASA官方确认:人类历史上首次由AI全权规划的外星行驶任务,圆满完成!


Claude「开上」火星!跨越3.6亿公里,AI指挥毅力号自动驾驶


此次任务的具体地点在火星上的杰泽罗陨石坑(Jezero Crater)。


这里距离地球3.6亿公里,是一片充斥着红色尘埃与碎岩的荒原。


在这里,没有任何人类的指令能实时到达——光速限制了我们,即便是一个简单的「停车」信号,从地球发出到抵达火星,也需要漫长的20分钟。


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但在2025年12月8日(火星日Sol 1707),正在巡视的「毅力号」(Perseverance)火星车收到了一串特殊的指令,探测车启动引擎,避开锋利的岩石,精准地绕过沙坑。


虽然行驶里程仅有400米——大约是标准跑道的一圈——但正如阿姆斯特朗的那一小步,这是硅基智能从虚拟世界迈向物理实体的巨大飞跃。


这是史无前例的一次——这些指令是由AI编写的,它们出自Anthropic的Claude。


四百米并不算远:这仅相当于绕标准跑道一圈的距离。


但这是一个开始。


Claude——这个被人们用于起草邮件、开发软件应用以及分析公司财务的同款 AI 模型——如今正帮助人类探索其他世界。


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Claude为何能够接管火星车?


自 2021 年 2 月成功着陆以来,「毅力号」火星车已经在火星上奔忙了近五年。


这台个头和汽车差不多大的机器人,全身披挂着顶尖的摄影机和科学仪器,像一位孤独而专业的探险家,在荒凉的红色大地上搜寻生命的痕迹。


它的工作内容非常扎实,主要分为以下几个方面:


  • 实地考察研究火星的地质演变和古代气候。
  • 采样打包收集火星的岩石和「风化层」(也就是破碎的石块与尘埃),准备留给未来的探测器带回地球。
  • 先遣铺路为人类未来踏上火星进行探路测试。


为什么要选在杰泽罗陨石坑(Jezero Crater)着陆?


因为这个直径45公里的大坑大有来头。


科学家发现,数十亿年前这里曾有过液态水,这意味着它曾经可能是一个孕育微小生命的温床。


到目前为止,「毅力号」表现出色,已经发现了一些让人兴奋的线索。


这些发现暗示着,在遥远的古代,火星或许真的存在过生命。


然而,「毅力号」在火星表面行驶绝非易事。


它每一次行驶都必须经过周密规划,否则探测车可能打滑、倾倒、空转,甚至被彻底困住。


正因如此,自「毅力号」登陆以来,人类操作员为它撒下了像一串「面包屑」一样的行驶航点,引导它前进。


这些航点基于轨道器和探测车自身摄像头拍摄的图像制定。


路线一旦确定,指令就会通过深空网络,跨越地球与火星之间约3.62亿公里的距离发送过去,随后探测车开始执行。


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这是一项高风险的工作。


2009 年,「毅力号」的前代——「勇气号」(Spirit)火星车曾陷入松软沙地,从此再也无法脱困。


如此细致的规划过程极其耗时。


「毅力号」虽然配备了AutoNav系统,可以在航点之间自动绕开障碍,但它只能基于自身视角判断,无法进行远距离的整体规划。


NASA喷气推进实验室(JPL)的工程师们,希望Claude能够在保证与人类操作员同等精度的前提下,协助制定行驶路线。


JPL的工程师们,并没有把Claude当作聊天机器人,而是把它接入了Claude Code:一个专门的编程智能体环境。


  • 投喂「老司机」经验:工程师们将NASA多年来积累的火星车驾驶数据、地形分析日志,一股脑地「喂」给了Claude。这就像是给AI进行了数万小时的驾驶模拟训练。
  • 掌握「火星语言」: Claude必须学会一种特殊的编程语言——火星车标记语言(Rover Markup Language,RML)。这是一种基于XML的指令集,是火星车听得懂的「方言」。
  • 像人类一样思考: 在规划中,Claude分析卫星和车载摄像头的地形数据,将400米的路程拆解成一个个10米长的微小路段,精准计算每一个航点。


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提效50%,解放NASA工程师


NASA为什么敢于把价值数十亿美元的火星车交给AI?


背后是一场精心设计的「人机协作」实验。


虽然路线由Claude生成,但为了确保万无一失,NASA启用了一套极其严苛的验证系统。


这套系统对超过50万个物理变量进行了建模,用于预测探测车的位置变化,并提前识别潜在风险。


结果令人震惊:Claude的方案几乎完美,只需进行少量调整即可


需要「人工干预」的,都是一些极小的细节:


比如,人类工程师通过地面视角(这是Claude看不到的盲区),发现一段狭窄通道两侧存在特殊的沙纹,于是手动对该路段进行了微调。


除此之外,整体规划表现可靠。


最终,这些指令被成功发送到火星,「毅力号」也顺利完成了这段行程


更令人惊叹的是,Claude在生成代码后,它会像资深工程师一样进行自我审查,不断迭代优化路线,直到找出那条最优解。


Claude的加入,大大缩短了路线规划的时间,JPL工程师们估计,这种方式可以将路线规划时间缩短一半,同时也将提升一致性


减少手工规划和培训所耗费的时间,意味着人类科学家和工程师们可以安排更多行驶任务、采集更多科学数据、开展更多分析,从而把精力集中在真正重要的火星科学探索上。


这将显著增进人类对火星探索的认识。


从「游戏白痴」到「星际领航员」的进化


时间回到大约一年前。


那时的Claude,就连玩经典的Game Boy游戏《宝可梦 红》都步履维艰,经常卡在墙角动弹不得,被网友戏称为「游戏白痴」。


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但仅仅不到一年,它已经登上太空,接管了火星车,进化速度之快令人震惊。


在Anthropic的Project Fetch等实验中,Claude不再只是会写字的「脑」,它能把任务拆解成可执行的工程步骤:写代码、改参数、迭代调试,让非机器人专家也能更快驱动机器狗完成取球等实体任务。


这次,通过成功为「毅力号」火星车导航,Claude再次证明了它不再只是一个只会处理文本的「大脑」,它开始理解空间、理解因果、理解物理世界的逻辑


从控制像素小人,到控制真实物理世界中的火星车,这不仅是算力的提升,更像是通往「实体智能」的一次拐点。


星辰大海的下一步


孤独的深空需要AI


火星上的400米,只是一个开始。


在宇宙尺度下,光速的限制是不可逾越的铁律。


  • 地球到火星:通讯延迟20分钟。
  • 地球到木星:通讯延迟数小时。
  • 地球到太阳系边缘:延迟以天计算。


在未来的深空探索中,人类的指令永远是「过去式」。


当探测器在木卫二(Europa)冰下海洋潜行,或在泰坦星(Titan)的甲烷湖畔着陆时,遇到突发危险,它无法等待地球的救援。


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因此,它必须拥有一个「在场」的大脑,即像Claude这样高度进化的AI。


在辐射、高压、极寒以及人类寿命无法覆盖的漫长星际旅途中,由硅基构建的AI可以完美接替人类,承担一部分长期值守、实时决策与故障自愈的任务,确保探测器与火星车在无人干预的情况下持续完成科学目标。


除了技术层面的需要,AI带来的效率上的提升,也是NASA如此急切地拥抱Claude的一个重要原因。


据Engadget等媒体报道,NASA正面临着前所未有的「寒冬」。


裁员潮席卷了这个传奇机构,约4000名员工(占总数20%)离开了岗位。而在2026年的预算提案中,科学预算甚至一度面临被腰斩的风险。


NASA不仅要维持火星探索,还要推进宏大的「阿耳忒弥斯」(Artemis)重返月球计划。


在人员规模不及当年「阿波罗计划」一半的情况下,如何完成这些不可能的任务?


AI成了NASA在这个预算寒冬里的「效率倍增器」。


「毅力号」行驶的400米虽然微不足道,但当它收到3.6亿公里外来自Claude的代码指令时,AI已经在改变人类探索宇宙的方式。


航天器不再只是被遥控的工具,而是拥有「在场思考能力」的同行者。


参考资料:


https://www.anthropic.com/features/claude-on-mars - 


https://www.engadget.com/ai/nasa-used-claude-to-plot-a-route-for-its-perseverance-rover-on-mars-203150701.html - https://au.news.yahoo.com/nasa-used-claude-plot-route-203150483.html


文章来自于微信公众号 “新智元”,作者 “新智元”

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AI代理

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【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

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【开源免费】XTuner 是一个高效、灵活、全能的轻量化大模型微调工具库。它帮助开发者提供一个简单易用的平台,可以对大语言模型(LLM)和多模态图文模型(VLM)进行预训练和轻量级微调。XTuner 支持多种微调算法,如 QLoRA、LoRA 和全量参数微调。

项目地址:https://github.com/InternLM/xtuner