生成式AI让航天器更自主，NASA已用它给火星车排路线

生成式AI正开始赋予航天器一种新的自主能力，而这类能力过去因为可靠性和控制权问题，一直被工程师谨慎看待。据IEEE Spectrum报道，NASA喷气推进实验室（JPL）使用Anthropic的Claude模型，协助规划了火星“毅力号”探测车的两次行驶任务，人类规划者依然留在流程中。这项工作是一个早期信号：面对漫长的通信延迟和有限的地面上行指令机会，AI能在未来任务中扮演什么角色。 航天器的自主性传统上范围很窄，而且基于规则。探测车也许能绕开障碍物、挑一条安全路径，但任务规划仍然高度依赖地面团队。生成式AI有可能拓宽这种自主性：帮忙解读科学目标、起草行驶方案、识别异常并提出应对建议。以火星为例，信号单程就要走好几分钟，所以实时“摇杆驾驶”根本不可能。一个能力更强的机载或地面辅助AI，可以让探测车在两次联系之间做出更好的判断，也能帮操作人员更快评估复杂地形和仪器数据。 JPL这次实验并没有把控制权交给AI。人类规划者审阅并批准了方案，这一点对安全和责任归属很重要。在高风险的太空作业中，“人在回路”的做法在短期内很可能仍是标准配置。生成式AI的吸引力不在于替代专家，而在于增强专家：缩短规划时间、探索更多方案、帮团队应付越来越复杂的任务。 挑战依然存在。AI模型可能产生幻觉、误解约束条件，或者表现得难以预测。太空硬件还必须在有限的电力和算力下运行，而辐射也可能影响电子设备。工程师需要严格的验证流程、可解释的推理过程，以及失效保护机制。如果这些障碍能被管好，生成式AI有望成为导航、科学目标选择和异常处置中的实用伙伴，让航天器在地球遥远的时候，能更独立地工作。