成功登陸火星之后，美國宇航局(NASA)發射的“毅力號”火星探測器已經從多種機載人工智能系統中獲得了至關重要的幫助，這些人工智能系統旨在指導該探測器在火星上開展為期兩年的探索性任務。

“毅力號”火星探測器成功完成了從地球到火星的2.93億英里的星際航行，并于美國東部標準時間2月18日15：55安全降落在火星表面。這次成功登陸是在火星探測器快速降落之后完成的，當時運載它到火星的航天器在進入火星大氣層時的速度從每小時12100英里降到了零，而“毅力號”火星探測器在進入大氣層約7分鐘之后安全地降落在火星表面。

美國宇航局工程師和探索任務控制人員隨后檢查了“毅力號”火星探測器的各種系統，以確保在長途航行后一切都處于良好狀態，然后實施計劃中的科學實驗，旨在尋找數十億年前的火星微觀生命的痕跡。

美國宇航局噴氣推進實驗室科學操作工程師Raymond Francis表示，為了完成這些實驗和任務，“毅力號”火星探測器采用的人工智能的功能與前4個火星探測器相比還要多，其中包括2012年8月6日抵達火星并仍在運行的“好奇號”火星探測器。

Francis說：“與實施火星科學實驗室(MSL)任務的‘好奇號’相比，“毅力號”火星的人工智能系統得到了升級。其中一些功能來自我們對‘好奇號’進行的改進和升級。”

人工智能在登陸火星中發揮的作用

Francis表示，“毅力號”火星探測器上搭載的主要人工智能系統對登陸措施進行了加強，使其成功降落在28英里寬的Jezero 隕石坑附近。由于在現場環境中具有河流三角洲、懸崖、沙丘、巨石和較小的隕石坑，因此其登陸過程十分危險。

他表示，這就是采用人工智能技術的地形相對導航(TRN)系統發揮重要作用的地方。他說：“‘毅力號’火星探測器上有一個攝像頭，可以使它在降落到著陸地點時拍攝一張或多張圖像。而探測器中存有一張地形圖，可以與拍攝的這些圖像進行匹配，并識別出其著陸位置。然后會計算剛被拍攝到圖像所在的位置以及將在哪里著陸的位置。”

Francis表示，這些自主功能對于探測器著陸至關重要，因為由于地球與火星之間的距離遙遠，航天器在5到40分鐘之后(視情況而定)才能獲得任務工程師傳達的命令。這意味著將“毅力號”火星探測器安全降落在充滿危險的著陸區需要采用地形相對導航(TRN)系統，因為依靠任務工程師執行滯后的人工控制命令是不可能實現的。

他說：“如果它意識到可能降落在不安全的地方，將會在超音速下降到零的過程中自動轉向降落到安全的著陸點。”

這就是美國宇航局宇航員尼爾·阿姆斯特朗于1969年7月20日在阿波羅11號登陸月球的過程中所要完成的任務。在那次任務中，阿姆斯特朗通過人工控制，將全球第一艘載人登月艙“老鷹”號降落在月球表面，因為登月艙自動化系統當時正在將登月艙引導到一個危險著陸點。

Francis.說：“由于無人控制，人工智能系統可以使‘毅力號’火星探測器在杰澤羅隕石坑附近降落，這對‘好奇號’來說并不安全，而‘毅力號’的著陸系統采用人工智能技術，因此安全著陸。”

人工智能在瞄準儀器中的應用

人工智能還通過自主探索收集增強型科學系統(AEGIS)應用在“毅力號”火星探測器的火星探索，AEGIS是一種智能瞄準軟件，它允許任務工程師遠程瞄準和控制探測器的SuperCam攝像頭。而“好奇號”火星探測器采用的是ChemCam攝像頭，并使用了較早版本的AEGIS系統，但是這個更新的版本經過了增強，可以與最新更新的SuperCam攝像頭配合使用。

Francis說：“‘毅力號’火星探測器將在著陸后不久開始使用它。”Francis是開發AEGIS的首席系統工程師。

他解釋說：“‘好奇號’的ChemCam攝像頭和‘毅力號’的SuperCam攝像頭也是一種激光光譜儀，可以發射具有強大能量的激光，通常是照射在探測器7米范圍內的某塊巖石上，蒸發巖石表面的一部分。然后經過觀察生成的巖石等離子體，以確定巖石的元素。”

這些實驗旨在幫助科學家了解火山巖石的成分，并使用其他測量方法來確定巖石的形成、來源以及其他細節。

Francis說：“通常情況下，我們讓地球上的科學家選擇某塊巖石進行研究。他們通過從火星探測器上拍攝的照片選擇感興趣的巖石。但是由于探測器正在移動，并且圖像傳回地球的時間較長而錯過最佳的巖石。我們可以利用機載人工智能系統讓探測器在周圍選出最適合的巖石，由于在火星上的探索時間十分寶貴，因此我們通常讓人工智能系統進行選擇。”

利用人工智能改進自主導航

Francis表示，美國宇航局的“好奇號”探測器已經采用了人工智能自主導航系統，而“毅力號”探測器的導航系統為此得到了極大的改進。

他說：“我們需要在火星上能夠更快、更遠地行駛，并采用了性能更高的計算機，能夠更快地進行運算。在‘好奇號’探測器上，我們必須使用自動導航確定更短的距離，拍攝和計算立體圖像，以確定哪些是障礙物，哪些是安全路徑，然后沿著安全路徑行駛。但實際上的行程很短，只有一兩米。”

他補充說，現在這些過程已經顯著加快。

他說：“我們簡化了 ‘毅力號’探測器的算法，提高了整體功能，因此實際上可以連續行駛。我們可以在行進時拍攝照片并處理數據，這樣我們可以更快更遠地自動導航。”

Francis表示，所有這些增強的人工智能功能以及即將推出的新功能，都將使未來的探測器更容易到達火星和更遠的太空。

他說：“很多人已經看到在國際空間站上利用自主性和智能技術來完成調度等各種事項，這些技術已不足為奇。但是，像國際空間站這樣的航天器技術極其復雜，其中有大量系統和功能，具有很多不同的依賴關系，并且必須在某些時候是同步完成。完成這些事項非常復雜，尤其是當某些事情發生變化時。”

他說，“這就是人工智能幫助國際空間站完成任務發揮重要作用的地方。我們已經在機器人任務中完成類似的開發，我認為這在未來的任務中會更加重要，特別是在任務越來越復雜的時候。”

這些要求也將發揮作用，因為航天器將繼續遠航，不必等待科學家的指令，這樣將會變得更好，更富有成效。

Francis說：“從地球向火星上的探測器發布指令的效率十分低下，但是可以在沒有這種自主權的情況下實施。但是探測器進入太陽系的距離越遠，通信時間的限制就意味著或者必須事先準備好一切，或者必須讓航天器擁有自主的機構。如果讓航天器能夠對意外事件快速做出反應，必須具有自主決策權。我認為這將變得越來越重要。”

他指出，探索太陽系之外的行星或在惡劣環境完成太空任務將越來越依賴于人工智能的自主性技術。

他說：“挑戰的一部分是使人們更加信任自主系統，以便對航天器做出正確的決策或選擇正確的科學數據。AEGIS就是一個示例，說明科學家團隊對此感到非常滿意，并經常使用，因為為他們提供了良好的科學數據。因此，我們必須證明自主系統或者能夠促進科學發展，或者對航天器安全有效。”

2月20日在太空領域發生的另一件事是，HPE和Microsoft Azure公司將向國際空間站提供功能強大的人工智能、邊緣計算和云計算工具。新的人工智能和其他工具是正在進行技術實驗的一部分，旨在為美國宇航局未來發射載人火星探測任務做好準備。

這些新設備和軟件其中包括HPE的第二代星載計算機2(SBC-2)，這個標志著首次向國際空間站提供廣泛的人工智能和邊緣計算功能。

新的硬件、軟件和服務在2月20日中午12：36通過諾斯羅普格魯曼公司的NG-15飛船發送到國際空間站。而NG-15飛船從美國弗吉尼亞州沃洛普斯島沃洛普斯發射中心設施發射，為國際空間站運送所需的物資。

編輯：jq