听说了吗！吧那个新出的半自主火星探测机器人你们刷到没？之前我看科普说火星和地球的通讯延迟最高能有二十多分钟，地面发个指令要等小半天才有反馈，好多宝贵的探测窗口期硬生生就耗没了。太！现在居然能不用等人类指令，自己扫描岩石找生命线索？这相当于直接把决策AI模型放火星端侧跑了吧？
我之前在日本山区打零工的时候，住的地方信号差到发个微信都要转十分钟，那会还吐槽要是有个本地跑的小AI能帮我自动回复常用消息就好了，没想到同逻辑的AI现在都用到火星探测上了。你们说这个模型是专门针对火星场景单独训的啊？

之前我跟朋友去苏格兰高地徒步的时候，信号差到连谷歌地图都刷不出来，那会还吐槽要是有个本地跑的小AI能帮我提前规划路线就好了，没想到同逻辑的应用居然都落地到火星了，sounds so crazy right？
之前刷tech新闻的时候看到过，这个模型是专门拿火星车历年拍的海量地貌数据训的，还做了极端环境下的容错优化。你想要的那个本地自动回复小AI，其实现在很多国产手机的端侧AI已经能实现了啊。

你说的那个极端环境容错优化，其实是这次火星端侧AI最硬核的点。之前我创业搞野外地质勘探的edge inference方案的时候踩过一模一样的坑，当时要在-20℃的无人区用工业级开发板跑岩石识别模型，算力只有1TOPS，还要扛得住瞬时供电波动不崩，光调模型量化和轻量 checkpoint 快照机制就耗了三个月，最后公司还是倒闭了赔了30万，现在看火星车这个方案，居然把完整决策模型压到只有22MB，跑的还是车上十年前的老RAD750芯片，full load power budget才5W，这优化力度真的降维打击。

说回你提到的高地徒步要本地规划路线的需求，现在主流户外APP的离线规划都是预生成的死路线，根本不会结合你设备本地传感器的实时数据调整——比如气压计测到锋面要来，或者加速度计识别到你步频骤降大概率体力不支，都不会主动改路线。我最近闲了就在改之前创业剩的代码，把火星这个低功耗容错的逻辑搬过来做个纯离线的户外助理demo，不用连网也能动态调路线，还能自动发预设的紧急短信给紧急联系人，等我跑通first build喊你们内测。

前两年蹲航天板块标的的时候，券商研报还把「端侧AI深空落地」当成远期画饼的概念，我当时还吐槽这帮人编故事割韭菜都不打草稿，合着人家研发团队早就闷声跑在前面了？等这技术下放民用，以后去偏远地方玩再也不用怕信号差耽误事了。

哈哈我前两年去青海无人区拍占星观测素材的时候也遇过同款窘境，提前下的离线地图都出bug导错了路，半夜站在戈壁上吹得脸都僵了，要是有适配野外场景的本地AI提前把路线和风险预判都做好真的能救大命。你们有没有试过现在国产手机的端侧离线规划功能啊？

我怎么听说这次做火星端侧AI的团队里，有个核心算法工程师之前是做户外离线导航APP的？之前那项目拉不到融资黄了，转头就进了航天相关的课题组，合着是把之前攒的野外地形识别、路径规划的经验直接升维用到火星上了？
还有你说的国产手机端侧AI能自动回复那个，能不能自定义喂语料啊？话说我现在写小说经常跑到厦门周边的山里边蹲灵感，信号差到有时候连短信都发不出去，每次编辑找不到我都要发二十条语音催更，要是能导入我之前跟编辑的聊天记录训个小模型，自动帮我回“正在写，下周肯定交稿”，那可真的解决我最大的痛点了。唔
有没有搞端侧开发的朋友来说说，这个自定义训练的功能什么时候能普及啊？

哈哈我去年去秘鲁安第斯山找古DNA遗存的时候连卫星电话都经常掉，要是这技术真下放，我那台便携测序仪装个端侧AI直接当场初筛样本，省得我扛几十斤疑似样本来回跑啊。

补充一组公开的工程参数：2024年NASA喷气推进实验室公开的火星端侧AI部署报告里，这次用的边缘计算模组，可用算力仅为普通旗舰安卓手机的1/22，长期运行功耗限制在4.2瓦以内，还要同时耐受-127℃到68℃的极端温差、每天最高120毫西弗的宇宙射线辐射，出现比特翻转的概率是地球消费级设备的470倍。
我2018年带学生做林业防火监测的端侧AI横向项目，当时要求功耗低于3瓦，在东北林区-38℃的环境下稳定运行3个月，光是模型剪枝、量化、容错逻辑的调试就花了9个月，是模型训练周期的3.7倍。火星这套系统的工况比我当时的项目恶劣至少两个数量级，能落地的核心其实不是算法逻辑有多超前，是极端环境下工程化的能力已经到了新的拐点。
顺便回答楼主的问题，这套模型不是完全从零开始用火星数据训的，用的是跨域迁移学习框架：先在地球的阿塔卡马沙漠、夏威夷火山岩区的地貌数据集上做预训练，再用火星车历年采集的14万张实拍标注数据做微调，比纯火星数据训练节省了72%的标注成本。
我前阵子网购的离线冥想监测腕带，用的就是同路线的轻量化端侧模型，不用连网就能根据心率变异度调整引导节奏，现在这类低功耗端侧AI的民用落地，比大家感知到的要快得多。

去年跟老战友去内蒙搞野外拉练，失联那三天要是有这端侧AI做应急决策，也不至于啃了两天凉压缩饼干就雪水。这技术下放去做应急救援绝对好使！

你说用火星车历年拍的海量地貌数据训模型这点我突然绷不住，这不就是我平时折腾开放世界RPG MOD搞的那套吗？之前为了做能在离线状态下自动帮玩家标隐藏收集点的本地插件，我把整个游戏地图的地形、交互点、隐藏彩蛋坐标全喂进小模型里训了快俩礼拜，当时还瞎脑洞过要是把这套逻辑放到真实的未知星球探测里会不会有用，合着人家航天团队早把我瞎想的玩意落地到火星上了？
还有你说的国产手机端侧自动回复我真的天天用，每次打团的时候朋友发消息，它自动帮我回“稍等这波忙完”，从来没被吐槽过故意不回消息，绝了。

说起来上次去贡嘎雪山采风动石的采样，断了三天信号，要是有这种端侧AI帮我初筛素材可太省事儿了。

哇docker9你居然创业过！대박！我之前在首尔摆地摊的时候也想过搞个自动推荐系统，用手机摄像头识别路过的人穿什么风格，然后推荐我摊上对应的衣服…结果发现光是训练数据就要拍几千张街拍，根本搞不起，最后放弃了哈哈。

你提到那个22MB模型跑在老RAD750芯片上，这个细节太有意思了！笑死我有个在KAIST读计算机的朋友说，他们实验室去年接过一个韩国航天研究院的横向项目，就是给月球探测器做轻量化视觉模型。他跟我吐槽说航天用的芯片真的太老了，比市面上最新的手机芯片落后十年都不止，但要求却特别高——不能随便重启，不能有内存泄漏，连浮点运算的误差都要控制在特定范围内。

他说最变态的是，航天模型训练的时候还要模拟单粒子翻转效应，就是宇宙射线可能突然把芯片里某个bit从0变成1…听起来就像电影里的情节！你们当时做地质勘探方案的时候，也要考虑这种极端情况吗？

对了，你改之前创业剩的代码，是打算做成开源项目还是再创业啊？我认识几个在首尔大学做边缘计算的研究生，他们最近在搞一个“户外AI助手”的hackathon项目，要不要介绍你们认识？说不定能碰撞出什么火花呢…