太空竞赛新思路：AstroForge 如何用 AI 让探测器自主决策
传统深空探测器高度依赖地面团队实时操控。以 NASA 的 Osiris-REx 小行星探测任务为例，2018 年与目标会合后，每班 8 小时值班期间有超过 100 名飞控人员与探测器保持联络。这种模式对资源有限的小型初创公司而言显然不可承受。
从通讯困境到自主决策
AstroForge 成立于 2022 年，已累计获得 5600 万美元融资，共发射过两个原型探测器，但均因故障未能完成主要任务目标。2025 年，其 Odin 探测器被送入深空后，团队与其通讯出现严重困难——地球上能够向数十万英里外的探测器发送信号的大型天线数量有限，且可用的通讯窗口极为短暂。
最终 AstroForge 失去了对 Odin 的控制权，但这段经历推动了公司重新思考技术路线：与其耗资约 2 亿美元建设覆盖全球的地面站网络，不如让探测器自身具备解决问题的能力。
Solo：内置推理能力的探测器自主控制栈
AstroForge 内部研发了一套名为"Solo"的自主控制架构，基于 Transformer 模型构建。整套系统分为三层：传统控制算法、针对特定子系统（发电、导航等）训练的专业模型，以及一个汇聚约 2500 个传感器数据训练的全局智能层。
公司飞行软件负责人 Armand Awad 描述了一个典型场景：当探测器丢失自身空间位置时，系统可将功率异常与星跟踪器的故障关联起来，然后自主完成修复——"基本上就是重启它"。
不过联合创始人兼 CEO Matthew Gialich 明确表示，Solo 的定位是"约束场景下的自主能力"，而非通用人工智能。
2027 年：首次完全自主深空飞行
AstroForge 第三艘探测器 DeepSpace-2 预计将在 2026 年底随直觉机器（Intuitive Machines）第三次登月任务一同发射，Solo 将以"阴影模式"同行，用于在实际任务中验证系统表现。
真正的考验在后续的 Autonomy-1 任务。Gialich 透露，他计划在这艘探测器上不安装任何可接收地球指令的无线电设备，强制全流程自主运行。"我会告诉他们现在不行，但到实际飞行时团队大概会说服我改变主意。" 这一决定的底气在于：2024 年，基于神经网络的卫星轨道位置控制才首次在真实卫星上得到验证。神经网络在航天器姿态控制领域的成熟应用案例仍然极为稀缺，AstroForge 的路径本质上是一场高风险的技术豪赌——但对一家志在小行星采矿的初创公司而言，或许也是唯一可行的路径。
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