当人类还在地球用AI处理日常事务时，一款名为Claude的智能模型已悄然跨越星际，在火星表面完成了历史性任务——首次由人工智能全权规划的外星车行驶。美国国家航空航天局（NASA）正式宣布，搭载Claude生成指令的“毅力号”火星车成功在杰泽罗陨石坑完成400米自主导航，标志着硅基智能正式迈入深空探索领域。
杰泽罗陨石坑位于火星北半球，直径45公里，数十亿年前曾是液态水湖泊。这片布满尖锐岩石与松软沙地的区域，对火星车而言犹如“死亡迷宫”。传统模式下，人类工程师需通过轨道卫星图像与车载摄像头数据，手动规划每个行驶航点，再跨越3.6亿公里距离将指令发送至火星。由于光速限制，单次通讯延迟达20分钟，任何突发状况都可能让价值数十亿美元的探测器陷入绝境。2009年，“勇气号”火星车便因误入沙地而永久失联。
为突破这一瓶颈，NASA喷气推进实验室（JPL）将目光投向AI。工程师们将Claude接入专用编程环境，向其“投喂”NASA数十年积累的火星车驾驶数据、地形分析日志，并训练其掌握火星车标记语言（RML）——这种基于XML的指令集是火星车的“方言”。通过分析卫星与车载摄像头数据，Claude将400米路程拆解为数十个10米微段，精准计算每个航点的转向角度与动力输出，同时规避潜在风险。
任务执行当日，“毅力号”收到Claude生成的指令包后，自主启动引擎，以每小时0.1公里的速度缓缓前行。它精准绕过直径2米的沙坑，避开边缘锋利的岩石，甚至在通过狭窄通道时自动调整轮速防止打滑。尽管行驶距离仅相当于标准跑道一圈，但这是人类首次将火星车导航权完全交给AI。JPL工程师团队通过地面视角对部分路段进行微调后，最终指令通过深空网络成功发送，火星车顺利抵达终点。
验证系统显示，Claude的规划方案与人类工程师手动设计的结果高度吻合，仅需对3%的路段进行细节调整。更关键的是，AI将路线规划时间缩短50%，使工程师得以将更多精力投入科学数据分析。JPL项目负责人表示：“这相当于为火星车配备了一位永不疲倦的虚拟驾驶员，它能同时处理数百万个变量，而人类大脑只能关注几十个。”
此次突破并非Claude的首次“跨界”。一年前，它还因无法流畅操作经典游戏《宝可梦 红》被网友调侃为“游戏白痴”。如今，它已从控制像素小人进化到操控真实物理世界的火星车。在Anthropic的实验室中，Claude甚至能拆解工程任务，自动编写代码、调试参数，驱动机器狗完成取球等复杂动作。这种从“文本处理”到“空间理解”的跃迁，被专家视为通向“实体智能”的关键拐点。
深空探索的严苛环境，正加速AI技术的进化。当探测器在木卫二的冰下海洋或土卫六的甲烷湖泊执行任务时，通讯延迟可能长达数小时甚至数天。此时，唯有具备自主决策能力的AI才能应对突发危机。与此同时，NASA正面临预算缩减与人才流失的双重压力——约4000名员工离职，2026年科学预算可能被削减一半。在人员规模不及“阿波罗计划”一半的情况下，AI成为维持探索进度的核心工具。
400米的火星行驶，或许只是宇宙尺度下的微小一步。但当“毅力号”接收来自3.6亿公里外的AI指令时，人类探索宇宙的方式已悄然改变——航天器不再是被动执行命令的工具，而是拥有“在场思考能力”的智能伙伴。这场由Claude引发的变革，正在重新定义深空探索的边界。
