當人類還在地球用AI處理日常事務時，一款名為Claude的智能模型已悄然跨越星際，在火星表面完成了歷史性任務——首次由人工智能全權規劃的外星車行駛。美國國家航空航天局（NASA）正式宣布，搭載Claude生成指令的“毅力號”火星車成功在杰澤羅隕石坑完成400米自主導航，標志著硅基智能正式邁入深空探索領域。

杰澤羅隕石坑位于火星北半球，直徑45公里，數十億年前曾是液態水湖泊。這片布滿尖銳巖石與松軟沙地的區域，對火星車而言猶如“死亡迷宮”。傳統模式下，人類工程師需通過軌道衛星圖像與車載攝像頭數據，手動規劃每個行駛航點，再跨越3.6億公里距離將指令發送至火星。由于光速限制，單次通訊延遲達20分鐘，任何突發狀況都可能讓價值數十億美元的探測器陷入絕境。2009年，“勇氣號”火星車便因誤入沙地而永久失聯。

為突破這一瓶頸，NASA噴氣推進實驗室（JPL）將目光投向AI。工程師們將Claude接入專用編程環境，向其“投喂”NASA數十年積累的火星車駕駛數據、地形分析日志，并訓練其掌握火星車標記語言（RML）——這種基于XML的指令集是火星車的“方言”。通過分析衛星與車載攝像頭數據，Claude將400米路程拆解為數十個10米微段，精準計算每個航點的轉向角度與動力輸出，同時規避潛在風險。

任務執行當日，“毅力號”收到Claude生成的指令包后，自主啟動引擎，以每小時0.1公里的速度緩緩前行。它精準繞過直徑2米的沙坑，避開邊緣鋒利的巖石，甚至在通過狹窄通道時自動調整輪速防止打滑。盡管行駛距離僅相當于標準跑道一圈，但這是人類首次將火星車導航權完全交給AI。JPL工程師團隊通過地面視角對部分路段進行微調后，最終指令通過深空網絡成功發送，火星車順利抵達終點。

驗證系統顯示，Claude的規劃方案與人類工程師手動設計的結果高度吻合，僅需對3%的路段進行細節調整。更關鍵的是，AI將路線規劃時間縮短50%，使工程師得以將更多精力投入科學數據分析。JPL項目負責人表示：“這相當于為火星車配備了一位永不疲倦的虛擬駕駛員，它能同時處理數百萬個變量，而人類大腦只能關注幾十個。”

此次突破并非Claude的首次“跨界”。一年前，它還因無法流暢操作經典游戲《寶可夢 紅》被網友調侃為“游戲白癡”。如今，它已從控制像素小人進化到操控真實物理世界的火星車。在Anthropic的實驗室中，Claude甚至能拆解工程任務，自動編寫代碼、調試參數，驅動機器狗完成取球等復雜動作。這種從“文本處理”到“空間理解”的躍遷，被專家視為通向“實體智能”的關鍵拐點。

深空探索的嚴苛環境，正加速AI技術的進化。當探測器在木衛二的冰下海洋或土衛六的甲烷湖泊執行任務時，通訊延遲可能長達數小時甚至數天。此時，唯有具備自主決策能力的AI才能應對突發危機。與此同時，NASA正面臨預算縮減與人才流失的雙重壓力——約4000名員工離職，2026年科學預算可能被削減一半。在人員規模不及“阿波羅計劃”一半的情況下，AI成為維持探索進度的核心工具。

400米的火星行駛，或許只是宇宙尺度下的微小一步。但當“毅力號”接收來自3.6億公里外的AI指令時，人類探索宇宙的方式已悄然改變——航天器不再是被動執行命令的工具，而是擁有“在場思考能力”的智能伙伴。這場由Claude引發的變革，正在重新定義深空探索的邊界。