NASA 噴射推進實驗室（JPL）與 Anthropic 於 2026 年 3 月正式公布一項劃時代的太空探索成就：NASA 毅力號（Perseverance）火星探測車成功完成人類史上首次由人工智慧規劃的星際地面駕駛，終結了工程師手動規劃火星路線長達 28 年的歷史。
任務細節
兩次歷史性駕駛
- 第一次：2025 年 12 月 8 日執行
- 第二次：2025 年 12 月 10 日執行
- 總行駛距離：456 米
兩次駕駛的完整結果已在 2026 年初完成分析，並於本週正式對外發表。
AI 如何規劃火星路線
JPL 工程師使用 Claude Code（Anthropic 的 AI 程式代理）作為核心規劃引擎，餵入 28 年的火星任務數據，讓 AI 撰寫以**探測車標記語言（Rover Markup Language, RML）**編寫的駕駛指令。
具體流程如下：
- 影像分析：Claude 讀取來自火星偵察軌道器 HiRISE 相機的高解析軌道影像及數位高程模型
- 危險識別：自動標注沙陷阱、礫石堆、岩石突出等地形危險點
- 路徑規劃：以 10 米為一個路點，生成覆蓋 456 米的安全路線序列
- 安全建模：迭代運算逾 50 萬個安全變數後確認最終路線
- 人工審核：JPL 工程師審查 AI 輸出，僅需少量修改即可批准執行
效率提升
JPL 估計，AI 輔助路線規劃可將規劃時間縮短約一半——這對於依賴地球-火星通訊延遲（單程 3–22 分鐘）的任務節奏而言，具有顯著的實操價值。
各方反應
NASA 署長 Jared Isaacman： 「這是團隊在真實操作中謹慎負責地應用新技術的有力範例。」
JPL 機器人學家 Vandi Verma： 「這項演示顯示，生成式 AI 和其他智慧工具有助於我們的地面探測車處理公里級別的長距離駕駛任務，同時大幅減輕操作員的工作負荷。」
深遠意義：為遠距深空任務鋪路
這一技術突破對未來任務的影響尤為重要：
歐羅巴（木星衛星）：與地球通訊延遲超過 30 分鐘，實時人工控制幾乎不可能 土衛六（Titan）：通訊延遲更高達 60–90 分鐘，完全自主導航是唯一可行方案
AI 驅動的自主路線規劃，正是讓人類探索觸角延伸至太陽系深處的關鍵使能技術。而此次毅力號的成功驗證，為 NASA 下一代探測任務中大規模部署 AI 自主導航提供了具體的技術信心。
這也是繼 AlphaFold 解析蛋白質結構、AI 預測颱風路徑之後，AI 在傳統科學工程領域完成的又一個里程碑式突破。