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
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

2-RD096270.jpg
博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

3-RD096215.jpg
左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

4-RD096303.jpg
博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

>>掌握AI 應用的新契機,立即聯繫博弘雲端專業顧問

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
2026 大重啟
© 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