火星沒有GPS、氣溫零下80度怎麼開車?NASA毅力號台灣駕駛嚴正一次揭密
火星沒有GPS、氣溫零下80度怎麼開車?NASA毅力號台灣駕駛嚴正一次揭密

「毅力號」(Perseverance)去年從地球發射,經過一趟7個月、4.8億公里旅程,昨天登上火星。接下來這輛尖端科技的探測車怎麼走,全交給洛杉磯郊區的國家航空暨太空總署(NASA)噴射推進實驗室(JPL)控制中心。

延伸閱讀:NASA「毅力號」登陸火星!最大探測器升空7個月,盼尋找生命跡象

4次參與火星探測計畫!按照火星時間打卡上班

在台灣成長、留學美國,今年61歲的嚴正在JPL服務超過20年,自2003年開始,參與4次NASA火星探測計畫。他領導的「機器人介面與視覺化小組」(Robot Interfaces and Visualization)負責操控車子。

未來3個月,每天當火星進入黑夜,我們控制中心就開始上班,編排程式指令。一到火星的早晨,我們就把寫好的程式傳過去,讓車子開始工作。 」嚴正在受訪時談到「在地球過火星時間」的特殊輪班制。

火星進入夜晚,溫度降到攝氏零下80度,這樣的極端環境下,探測車的馬達與各項儀器,須花費更多時間與能量去熱機運轉,因此經過計算,探測車只在白天執行任務。

開動火星上這輛1000公斤重的車子,不像操縱一般遙控汽車。從地球到火星,坐太空船要花203天,訊號來回要半小時;並非地球這裡按個按鈕,它就同步往前跑,而是必須事先安排工作,交給車上先進裝置執行。

毅力號
NASA於19日發布火星探測車「毅力號」藉由電纜緩緩降落火星表面的畫面。
圖/ 截圖自Twitter

若遇到外星生物,先拍照再說!

「火星上沒有GPS(全球定位系統)。」嚴正與團隊設計的軟體,運用3D視覺化、虛擬實境(VR)、擴增實境(AR)、人工智慧(AI)等科技,在地面建構火星的現場實況,操控人員利用火星進入黑夜的10個小時,為車子安排下一步。

地球自轉一週為24小時,火星一天為24小時又40分鐘。昨天毅力號降落火星時,為火星下午4時、洛杉磯午間1時。隨著每天40分鐘的時差,嚴正與同仁上班時間一直往後推,「今天下午2時上班,下星期變成晚上10時上班」。

mars
圖/ NASA

延伸閱讀:SpaceX一年發射26次!火箭升空成了家常便飯,人類4年後真能登上火星?

毅力號本次任務,在於蒐集生物曾經存在火星的證據。記者提問萬一火星車遇到了外星生物,NASA操作準則有規定嗎?對於這個假設性問題,嚴正笑說:「趕快拍照。」NASA守則沒有這項規定,但要是發生了,可是改變人類世界觀、宗教觀的天大事件。

不過嚴正表示,操作守則裡有明確規定,太空船與火星探測車必須確保不能將地球上任何有機體帶上火星,避免發生「在火星上發現地球生命體」的烏龍事件,影響探測結果。

至於人類還要多久才能踏上火星呢?嚴正回答, 現在出生的嬰兒有生之年應該可以看到人類登陸火星 。他推論,現今科技已經有能力將人送上火星,但需花費龐大金錢,一趟約為毅力號27億美元的幾百倍,才能讓人類在火星的極端環境下存活。

鼓勵有太空夢的年輕人「把握生命中的衝動」

嚴正從2003年開始,參與4次火星探測,從一開始發現火星曾經有水、找到生命可能生存的環境,到現在挖掘生命存在的證據,準備送回地球。他表示,每一步都是過去幾十年來無數人一起努力所累積的成果。

嚴正
任職於NASA JPL控制中心的嚴正博士。
圖/ NASA

他鼓勵想投入航太科技的台灣年輕人,要有像「毅力號」名稱一樣不怕困難、不怕失敗的精神之外,更重要的是「 把握生命中的衝動 」。

嚴正以自身為例,他的衝動來自1997年,NASA第一次把旅居者號(Sojourner)探測車送上火星時,當時他在明尼蘇達大學任教,看著那一台小車子在火星上的畫面,他心想「這個太酷了,如果不去做這個,人生會有遺憾」。

旅居者號
登入火星的旅居者號(Sojourner)。
圖/ 維基百科

嚴正將這份心情比喻為,如同學生時代看到喜歡的女生,頭破血流也要去追,「人生總有一些值得珍惜的衝動」。他原本專長是設計吉普車、坦克車的模擬系統,因對火星車的畫面深深著迷,1998年在義大利羅馬抓住機會,認識相關人員,引薦他進入NASA工作。

年幼失去雙親,在育幼院長大,嚴正努力考上建國中學、清華大學,之後留學美國,拿到愛荷華大學應用數學與機械博士。他說,一路走來,其實不覺辛苦,人生最重要的事反而是找到人生的方向,對他來說,就是那一次「現在不去試,以後會後悔」的衝動。

本文授權轉載自:中央社
責任編輯:文潔琳、錢玉紘

關鍵字: #NASA
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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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