從“人工規(guī)劃、機器執(zhí)行”邁向“機器規(guī)劃、自主決策”的范式躍遷｜深度報道

原文發(fā)表于 《科技導(dǎo)報》2026年第10期科技新聞-深度報道

從“人工規(guī)劃、機器執(zhí)行”邁向“機器規(guī)劃、自主決策”的范式躍遷

小龍蝦“OpenClaw”的火熱出圈，為用戶提供了一個可擴展的任務(wù)編排框架：通過Skill系統(tǒng)將復(fù)雜任務(wù)拆解、合理分配并閉環(huán)推進(jìn)，打破了人工智能（artificial intelligence，AI）Agent從聊天對話邁向物理執(zhí)行的屏障。2026年，物理智能落地已成為行業(yè)共識和熱議焦點，AI正從實驗室深入消費服務(wù)與高危工業(yè)等真實場景，重塑真實的物理世界。望向深空，當(dāng)AI技術(shù)遇上遙遠(yuǎn)的紅色星球，一場深空探測的革命正在悄然發(fā)生……

在深空探測任務(wù)中，探測器面臨探測距離遠(yuǎn)、環(huán)境未知、通信延遲大等多重挑戰(zhàn)。以火星為例，地火單向通信存在最長3~22 min延遲，這一物理限制使得傳統(tǒng)依賴地球發(fā)送指令的遙控操作模式嚴(yán)重制約了探測效率。如何盡可能降低地面的介入，實現(xiàn)探測器的自主任務(wù)規(guī)劃與執(zhí)行，是深空探測任務(wù)長期面臨的關(guān)鍵問題。

“毅力號”在火星杰澤羅隕石坑的實際行駛路線（橙）與AI規(guī)劃路線（紫）

隨著AI技術(shù)飛速發(fā)展，對于規(guī)則明確的任務(wù)場景，AI能夠基于領(lǐng)域知識快速學(xué)習(xí)任務(wù)規(guī)則，顯著提升任務(wù)規(guī)劃效率。2025年12月，美國國家航空航天局（NASA）在“毅力號”火星車路徑規(guī)劃中引入Anthropic公司Claude視覺語言模型（VLM），成功完成地面全局規(guī)劃，按照AI生成的路線成功行駛了246 m。這次技術(shù)驗證首次將AI用于火星車路徑規(guī)劃，為未來深空探測任務(wù)規(guī)劃提供了新的范式。

1路徑規(guī)劃技術(shù)由人工駕駛走向自動駕駛

傳統(tǒng)的任務(wù)規(guī)劃模式依賴于地面規(guī)劃結(jié)果。以火星車路徑規(guī)劃為例，地面根據(jù)衛(wèi)星高清影像和火星車局部環(huán)境感知圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行路徑規(guī)劃，人工制定避障路線并生成火星車可執(zhí)行指令，利用每日有限的通信窗口上注，火星車嚴(yán)格按照“人工駕駛”的指令移動。過去由于器載計算能力限制，火星車本體智能化程度低，不具備自主路徑規(guī)劃能力，單日行駛距離受限于局部感知范圍和地面規(guī)劃效率。根據(jù)NASA索杰納火星車工程負(fù)責(zé)人Matijevic在《Science》上的報道，“索杰納號”火星車在生存的83個火星日內(nèi)平均每日行駛2~3 m，移動效率較低。

隨著火星車智能化提升，自主導(dǎo)航技術(shù)開始應(yīng)用于路徑規(guī)劃任務(wù)，衍生出“人工全局規(guī)劃+器上自主導(dǎo)航”的半自主式任務(wù)規(guī)劃方法。地面依據(jù)衛(wèi)星影像給出全局規(guī)劃結(jié)果，制定火星車的航跡線，間隔一定距離設(shè)置關(guān)鍵航路點，引導(dǎo)火星車按照航路點行進(jìn)。在航路點之間，火星車依托自主導(dǎo)航算法規(guī)劃局部路徑，自主識別障礙并生成可執(zhí)行指令，實現(xiàn)了動態(tài)復(fù)雜環(huán)境下的自動駕駛。NASA旗下的噴氣推進(jìn)實驗室（Jet Propulsion Laboratory，JPL）首席工程師Vandi Verma在IEEE航空航天會議中指出，計算、感知與移動并行處理的自主導(dǎo)航技術(shù)是實現(xiàn)“思考中駕駛”的關(guān)鍵。相較于過去的人工路徑規(guī)劃，半自主式路徑規(guī)劃方法極大拓展了火星車單日行進(jìn)距離。NASA/JPL火星車自主導(dǎo)航軟件總架構(gòu)師MW Maimone在《Science Robotics》中指出，依托于自主導(dǎo)航技術(shù)的“毅力號”，單日行駛最遠(yuǎn)距離可達(dá)347.7 m，單日行駛距離得到百倍提升，自動駕駛比例達(dá)到了90%。

然而，半自主的路徑規(guī)劃方式仍然需要地面飛控人員日常不間斷的全局規(guī)劃才能確保火星車每日行駛，因此半自主路徑規(guī)劃方法雖然有局部的自動駕駛能力，但單日行駛里程依然受制于人工規(guī)劃效率因素。

2AI輔助路徑規(guī)劃的技術(shù)實踐

2025年12月，“毅力號”火星車首次應(yīng)用AI完成路徑規(guī)劃，AI使用與人類規(guī)劃者相同的圖像和數(shù)據(jù)生成航路點，替代了半自主式任務(wù)規(guī)劃方法中人工完成的部分，實現(xiàn)了“AI全局規(guī)劃+器上自主導(dǎo)航”全自主的路徑規(guī)劃。這為基于多重約束條件與復(fù)雜環(huán)境下的任務(wù)自主規(guī)劃提供了一種全新的技術(shù)途徑。NASA局長Jared Isaacman表示，這類自主技術(shù)能夠助力探測任務(wù)運行更高效、應(yīng)對復(fù)雜地形，并在探測器與地球距離不斷增大時，提升科學(xué)探測回報。

AI輔助路徑規(guī)劃的核心是地球端的全局規(guī)劃，這一過程可分為數(shù)據(jù)訓(xùn)練、路徑生成、人工審核3個步驟。首先，將火星車安全行駛準(zhǔn)則、地形處理規(guī)則、歷史指令集等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)作為領(lǐng)域知識庫，輸入Claude模型完成場景學(xué)習(xí)。模型從海量信息中提取關(guān)鍵特征，區(qū)別安全與危險，辨識沙坑與巖石，評估可通行區(qū)域與禁行區(qū)域。其次，將火星高分辨率圖像及高程數(shù)字模型（DEM）作為核心數(shù)據(jù)源送給Claude用于航路點優(yōu)化，制定全局路徑規(guī)劃方案，生成可執(zhí)行的指令序列。最后，通過人工審核對指令進(jìn)行把關(guān)確認(rèn)，并在“毅力號”的數(shù)字孿生系統(tǒng)中完成驗證。

“AI全局規(guī)劃+器上自主導(dǎo)航”全自主式任務(wù)規(guī)劃方法相較于半自主式方法，能夠?qū)崿F(xiàn)人工規(guī)劃效率的提升。AI路徑規(guī)劃將飛控操作人員由手動規(guī)劃者轉(zhuǎn)型為路徑審核員，根據(jù)JPL工程師評估，在本次技術(shù)驗證中，Claude模型將總的路徑規(guī)劃時間減少了1/2。隨著未來探測任務(wù)復(fù)雜度提升，將面臨多器并行規(guī)劃的場景，借助全自主式規(guī)劃才能夠安排更多的探測任務(wù)，收集更多科學(xué)數(shù)據(jù)。

3走向機器主導(dǎo)的未來應(yīng)用

基于“AI全局規(guī)劃+器上自主導(dǎo)航”全自主路徑規(guī)劃的技術(shù)驗證，充分印證了全自主任務(wù)規(guī)劃技術(shù)在未來深空探測極端動態(tài)未知環(huán)境場景下?lián)碛袕V闊應(yīng)用前景與重大工程價值。面對未來更復(fù)雜的探測需求，基于AI的全自主任務(wù)規(guī)劃方法十分必要。

未來深空探測器將面臨更復(fù)雜的任務(wù)場景，任務(wù)規(guī)劃的工作量將隨探測器規(guī)模擴大而成倍增加。中國地質(zhì)科學(xué)院地質(zhì)研究所侯增謙在《Nature Astronomy》中提到，中國天問三號任務(wù)將在火星表面通過機械臂、鉆取裝置、無人機收集多種形式的火星樣品，涉及多機構(gòu)、多器任務(wù)協(xié)作，任務(wù)復(fù)雜度和實施難度明顯高于以往任務(wù)。針對未來火星探測，NASA還規(guī)劃了火星低空無人機集群探測天墜（Skyfall）任務(wù)，6架無人機實施大范圍偵察，相較“機智號”火星飛行任務(wù)，任務(wù)規(guī)劃的工作量隨任務(wù)規(guī)模增加顯著增加。

NASA的火星“毅力號”探測器使用其機載前左避障相機拍攝了它前方的區(qū)域圖像（圖片來源：NASA）

NASA/JPL“毅力號”火星車AI自主駕駛負(fù)責(zé)人Masahiro Ono在《IEEE Transactions on Field Robotics》上指出，如果火星上的自動駕駛系統(tǒng)能擁有更強大的車載計算資源，其能力將實現(xiàn)更顯著的提升。當(dāng)前系統(tǒng)仍需地面AI生成、人工審核與指令上注，本質(zhì)是AI輔助下的自主規(guī)劃，還未實現(xiàn)將火星車原始數(shù)據(jù)作為規(guī)劃輸入，在軌直接給出工作規(guī)劃序列的能力，即真正的端到端規(guī)劃。隨著未來探測器智能化水平的提高，“毅力號”的全自主路徑規(guī)劃模式可進(jìn)一步優(yōu)化。通過在太空部署高算力衛(wèi)星平臺，AI模型有望由地面遷移至近地軌道或行星軌道，探測器能夠在地面弱干預(yù)條件下端到端制定任務(wù)規(guī)劃方案，自主完成任務(wù)規(guī)劃。端到端規(guī)劃無需經(jīng)過“數(shù)據(jù)回傳-路徑生成-指令上注”地面鏈路，是未來深空探測器長期自主生存的核心能力，能夠顯著緩解深空任務(wù)中通信帶寬約束、任務(wù)執(zhí)行效率、自主應(yīng)急處置依賴地面決策等核心痛點。在不遠(yuǎn)的未來，如何提升全自主任務(wù)規(guī)劃的可靠性與安全性或?qū)⒊蔀樾碌目茖W(xué)問題。

在AI時代，航天工程師的角色正從繁瑣的路徑規(guī)劃“執(zhí)行者”轉(zhuǎn)變?yōu)锳I的“駕馭者”。AI技術(shù)將為人類探索宇宙提供更加自主、高效的技術(shù)支持，牽引深空探測任務(wù)實現(xiàn)范式躍遷，推動深空探測從“人工規(guī)劃、機器執(zhí)行”向“機器規(guī)劃、自主決策”模式轉(zhuǎn)變。

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