美国国家航空航天局宣布，其“毅力”号火星车在火星表面成功完成了首次由人工智能自主规划路线的行驶任务。这一突破标志着深空探测技术向自动化、智能化迈出了关键一步，为未来人类探索更遥远天体提供了重要技术支持。

据NASA披露，此次任务分阶段实施，由喷气推进实验室主导研发的视觉生成式人工智能系统承担核心规划工作。该系统通过分析火星勘测轨道飞行器拍摄的高精度图像，结合地形坡度、岩石分布等数据，自动识别出沙丘、巨石堆积区等潜在障碍，并生成包含多个路径节点的最优行驶方案。与传统地面工程师手动规划模式相比，人工智能的运算效率提升了近80%，并能实时调整路线以应对突发地形变化。

在首轮测试中，“毅力”号依据人工智能生成的路径节点，自主行驶了约210米，成功穿越一片布满碎石的复杂区域；两天后，火星车再次完成了246米的行驶任务，两次行动均未触发安全警报。NASA工程师指出，火星与地球间平均2.25亿公里的距离导致通信延迟达20分钟以上，传统遥控模式难以应对突发状况，而人工智能的本地决策能力彻底解决了这一难题。

任务团队特别提到，此次使用的生成式人工智能系统具备“自我学习”能力。它不仅能根据历史数据优化路径规划算法，还能通过分析火星车行驶过程中的实时反馈，动态调整对地形特征的判断标准。例如，在识别到某类岩石的摩擦系数高于预期后，系统会自动将类似地形标记为“可通行区域”，从而扩大火星车的活动范围。

NASA局长在声明中强调，这项技术将彻底改变深空探测的运作模式。“过去28年，火星车的每一步移动都需要地面团队花费数小时分析数据，现在人工智能可以在几分钟内完成同等工作。”他透露，该技术未来将应用于月球探测计划及木星、土星卫星探测任务，帮助探测器在通信中断或延迟严重的环境下自主完成科学目标。

目前，“毅力”号已将人工智能生成的行驶数据传回地球，科研团队正对其进行分析以进一步优化算法。喷气推进实验室负责人表示，下一步计划让人工智能系统承担更多决策职能，包括自主选择采样点、识别潜在生命迹象等科学任务，为人类揭开火星奥秘提供更强劲的助力。