Claude AI 在火星上做了什么？

2025 年 12 月 8 日和 10 日，Claude AI 为 NASA 毅力号火星车规划了穿越火星表面岩石区域的 400 米行驶路线。这是 AI 首次在另一颗星球上规划行驶路线。JPL 工程师通过 Claude Code 向 Claude 提供了多年的火星车驾驶数据，Claude 利用其视觉能力分析轨道图像，并用 Rover Markup Language 编写指令。

Claude 如何规划火星车行驶路线？

JPL 工程师将多年的火星车驾驶数据和经验加载到 Claude Code 中。Claude 随后利用视觉能力分析头顶轨道图像，以 10 米为单位绘制航点，并用 Rover Markup Language（为火星车开发的基于 XML 的语言）编写导航指令。模型通过自我批评迭代改进自己的工作，其规划在工程师审核前通过了超过 50 万个变量的仿真建模验证。

AI 规划的火星车路线安全吗？

是的。Claude 的航点通过超过 50 万个变量的仿真建模进行了验证，检查预测的火星车位置并预测危险。当 JPL 工程师审查这些规划时，发现只需要做微小调整，例如在一个狭窄走廊中细化路线分叉，因为地面摄像机图像显示了从轨道上看不到的沙纹。火星车成功完成了规划的 400 米路径。

AI 路线规划为火星车节省了多少时间？

JPL 工程师估计，使用 Claude 可将路线规划时间缩短一半。更快的规划意味着每次任务中更多的行驶次数、更多的科学数据收集和更多的火星表面分析。这种效率提升对未来信号延迟以小时而非分钟计算的深空任务尤为重要。

Claude AI 为 NASA 首次 AI 规划的火星车行驶提供动力

首次在另一颗星球上进行的 AI 规划行驶

2025 年 12 月 8 日和 10 日，发送给 NASA 毅力号火星车的指令首次由 AI 编写。Anthropic 的 Claude 规划了这次行驶。

NASA 喷气推进实验室 (JPL) 的工程师使用 Claude 为毅力号规划了穿越火星表面岩石区域的 400 米路线。400 米相当于跑道一圈的距离，但它标志着 AI 在太空探索中历史性的开端。

在火星上驾驶的挑战

探索火星意味着始终在过去时态中操作。信号从地球到达火星车大约需要 20 分钟。当新指令到达时，火星车已经执行了上一条指令。

每次火星车行驶都需要精心规划，以避免机器滑动、倾翻、车轮空转或搁浅。人类操作员传统上使用从太空拍摄的图像和火星车的车载摄像头来布置航点。然后通过深空网络将计划传输跨越 3.62 亿公里。

这是高风险的工作。2009 年，勇气号火星车驶入了沙坑，从此再也没有移动过。

Claude 如何规划火星车路线

JPL 的工程师测试了 Claude 是否能以与人类操作员相同的精度帮助规划毅力号的路线。该过程在 Claude Code 中设置，它为任务提供了智能体编程环境：

步骤	描述
上下文加载	向 Claude Code 提供多年的火星车驾驶数据和经验
图像分析	Claude 的视觉能力分析头顶轨道图像
路线规划	沿路径以 10 米为单位绘制航点
代码生成	用 Rover Markup Language（基于 XML）编写指令
自我批评	Claude 对自己的工作进行迭代，提出修改建议
验证	通过超过 50 万个变量的仿真建模验证安全性
人工审查	JPL 工程师审查并仅做出微小调整

JPL 工程师收集了多年的驾驶数据和经验，然后加载到 Claude Code 中。有了这些上下文，Claude 用 Rover Markup Language 编写了导航指令，这是一种最初为火星探测漫游车任务开发的基于 XML 的语言。

验证与结果

当 JPL 工程师审查 Claude 的规划时，发现只需要做微小的修改。例如，地面摄像机图像更清楚地显示了 Claude 没有看到的沙纹，需要在一个狭窄走廊中进行更精确的路线分叉。除此之外，路线表现良好。

规划被发送到火星，火星车成功穿越了规划的路径。工程师估计使用 Claude 将使路线规划时间缩短一半。

AI 火星导航对未来的意义

Claude 在毅力号任务中的角色是对未来的一次试运行。理解新情况、为复杂仪器编写代码以及在无需持续人工输入的情况下做出决策这些关键能力，直接适用于更长期、更雄心勃勃的任务。

即将到来的 AI 太空应用

阿尔忒弥斯计划：NASA 计划将人类送回月球并在月球南极建立基地
月球操作：AI 可以协助绘制地质图和监控生命维持系统
深空探测器：自主 AI 可以帮助探索信号延迟长达数小时的太阳系遥远区域
海洋世界：未来的探测器可能访问木卫二或土卫六等卫星，穿越冰壳绘制地下海洋的航线

开发者用来编写代码和扫描漏洞的同一个 AI 模型，现在正在帮助人类探索其他世界。