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
往下滑看下一篇文章
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
AI全球100+台灣20
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓