美國航天局宣布，其"毅力"號火星車成功完成一項具有里程碑意義的測試——首次運用人工智能自主規劃行駛路線并安全穿越火星復雜地形。這項突破性進展標志著深空探測任務向自主化邁出關鍵一步，為未來應對極端通信延遲環境提供了重要技術驗證。

此次測試于2025年12月8日至10日分兩階段實施，由噴氣推進實驗室團隊主導開發。系統通過分析火星勘測軌道飛行器拍攝的高清影像，結合地形坡度、巖石分布等數據，運用視覺理解生成式AI技術識別出石塊、沙丘及巨石堆積區等障礙物。算法在30分鐘內生成包含12個路徑節點的連續行駛方案，較傳統人工規劃效率提升4倍以上。

在12月8日的首次測試中，火星車依據AI指令自主行駛210米，兩天后完成246米復雜地形穿越。任務期間，系統實時調整3次局部路徑以避開未被初始模型識別的碎石區，最終誤差控制在0.5米范圍內。地面控制中心僅在任務啟動前上傳基礎參數，全程未介入具體行駛決策。

傳統模式下，火星車每日行駛距離受限于地球-火星通信延遲（單程約20分鐘）。工程師需花費6-8小時分析軌道影像并手動規劃路徑，復雜地形區域行駛速度不足10米/小時。此次AI系統將路徑規劃時間壓縮至分鐘級，使火星車在測試期間保持35米/小時的平均時速，較此前提升250%。

技術團隊特別優化了系統的風險評估模塊，通過機器學習建立包含500萬組火星地形特征的數據庫。當檢測到坡度超過25度或巖石密度高于0.3塊/平方米的區域時，系統會自動觸發備用路徑生成機制。這種雙重驗證機制使行駛安全性達到99.97%，超過人工規劃的99.85%基準值。

參與項目的科學家指出，AI自主導航技術將極大擴展火星車的科學探索范圍。以"毅力"號為例，其設計壽命內的可探索區域從人工規劃的15平方公里擴展至42平方公里，采樣效率提升3倍。該技術未來可應用于木星冰衛星探測器等需要穿越極端地形的深空任務。

測試期間，"毅力"號還拍攝了由62張圖像拼接而成的全景自拍照，清晰記錄下左側名為"切亞瓦瀑布"的層狀巖石結構。這塊形成于36億年前的沉積巖，其波紋狀紋理為研究火星古代水文環境提供了珍貴樣本。AI系統在規劃路徑時特意繞行10米，為科學載荷預留了3小時詳細觀測窗口。