Claude AI 帮助 NASA 的 Perseverance 火星车完成了人类历史上首次由 AI 规划的火星行驶——四百米的路程，开启了太空探索的新篇章。
2025 年 12 月 8 日和 10 日，NASA 的 Perseverance 火星车收到了一组特殊的指令——这些指令不是由人类编写的，而是由 Anthropic 的 AI 模型 Claude 编写的。这是人类历史上首次由 AI 规划火星车的行驶路线。
火星驾驶的挑战
探索新行星意味着你总是在"过去"中操作。信号从地球到达火星车需要大约二十分钟；等新指令到达时，火星车已经执行完了上一条指令。
NASA 喷气推进实验室（JPL）的工程师们使用 Claude 为 Perseverance 规划了一条大约四百米的路线，穿越火星表面的一片岩石地带。因为信号延迟，操作员无法实时控制火星车的行驶方向，他们需要规划路线、发送指令，然后等待查看结果。在此之前，人类专家一直是唯一的路线规划者。
四百米不远——只是一圈跑道的距离。但这是一个开端。Claude——人们用来起草邮件、构建软件应用和分析公司财务的同一个 AI 模型——现在正在帮助人类探索其他星球。
Claude 如何规划火星路线
Claude 并非通过单个 prompt 完成这项任务。JPL 的工程师们汇集了多年驾驶火星车获得的数据和经验，为 Claude 提供了详尽的上下文信息。利用这些额外信息，Claude 使用其编码能力用 Rover Markup Language（一种最初为火星探索漫游车任务开发的定制 XML 编程语言）编写指令。
利用视觉能力分析俯瞰图像，Claude 逐点规划了 Perseverance 的行驶路线。它将十米的路段串联成一条路径，然后迭代优化路径点——批评自己的工作并提出修改建议。
严格的验证流程
与任何 AI 输出一样，检查 Claude 的工作至关重要。Claude 绘制的路径点通过了 Perseverance 每天使用的模拟系统验证——超过 50 万个变量被建模，以检查火星车的预测位置并预测路线上的任何危险。
当 JPL 工程师审查 Claude 的计划时，他们发现只需进行微小的修改。例如，地面相机图像（Claude 没有看过）更清楚地显示了狭窄走廊两侧的沙丘纹理；火星车驾驶员选择在这个点上比 Claude 更精确地分割路线。但除此之外，路线方案经受住了考验。计划被发送到火星，火星车成功地通过了规划的路径。
工程师们估计，以这种方式使用 Claude 将把路线规划时间缩短一半，并使行驶更加一致。更少的时间花在繁琐的手动规划上意味着火星车操作员可以安排更多的行驶、收集更多的科学数据、进行更多的分析——简而言之，我们将更多地了解火星。
未来的太空探索
Claude 在 Perseverance 任务中的角色在很多方面只是接下来事情的"试运行"。
Claude 在火星车行驶中展示的那些自主能力——快速理解新情况、编写代码操作复杂仪器、在操作员最少干预下做出明智决策——正是在更长、更雄心勃勃的太空任务中将证明有用的能力。
NASA 即将开展的 Artemis 计划旨在将人类送回月球，并最终在月球南极建立一个美国领导的基地。正如 Claude 可以将其智能应用于我们在地球上执行的各种更为平凡的任务一样，开发一个足够通用和可靠的 AI 助手来帮助从绘制月球地质图到监测宇航员生命维持系统的一切工作，将成为 NASA 月球和火星任务的力量倍增器。
在更遥远的未来，自主 AI 系统可以帮助探测器探索太阳系中更加遥远的地方。这些任务将带来极其棘手的技术问题：太阳能将变得越来越不可用；从地球发送信号的延迟可能延长到数小时；目的地的压力、温度和辐射将使机器人探测器的寿命更加危险，也更加短暂。
Claude 在火星上的四百米行驶提供了第一缕希望——我们或许能解决这些问题，建造一个充满真正自主机器的未来。有一天，我们的探测器可能访问木卫二（Europa）或土卫二（Enceladus）等卫星，穿过它们的冰壳，在下方黑暗的海洋中绘制自己的航线。
编辑点评
这篇文章是 2026 年最令人振奋的 AI 应用案例之一。不是因为四百米很远——而是因为它证明了一个关键假设：同一个帮你写邮件的 AI，也能帮助探索另一个星球。Claude 在火星上的表现证明了通用 AI 模型在高风险、低容错的专业领域中的潜力。尤其令人印象深刻的是"自我批评和修改"的能力——这不是简单的路径计算，而是一个迭代推理的过程。将路线规划时间缩短一半的实际价值也不容忽视。但最让人遐想联翩的是文章结尾的愿景：有一天，AI 驱动的探测器可能在木卫二冰层下的黑暗海洋中自主航行。从四百米到四十亿公里，这就是 AI 真正的星辰大海。
原文链接: Claude on Mars
