## 769｜在大足球场里找一个“小瓶盖”：AI如何破解“月球9号”失踪之谜？

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今天和你聊个有意思的事情。1966年2月3日，一个直径58厘米、重100公斤的金属球，在距离月球表面5米的高度被弹射出来。它裹着充气减震气囊，像皮球一样在月面弹跳了好几下，滚动一段距离后，最终停在某个陨石坑附近。这是人类历史上第一个在地外天体软着陆的飞行器——苏联的“月球9号”。它传回了第一张月表全景照片，之后就消失了。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2026022222/1902425121320346992/022222.jpeg)

说到登月，大多数人熟知的可能是美国的阿波罗计划。但正是苏联的这个月球9号，率先揭开了月球表面的很多神秘面纱，促使美国NASA迅速调整登月计划、加快推进节奏，最终在1969年实现阿姆斯特朗登月的壮举。只不过这么多年过去了，不少国家的科学家都试图寻找月球9号，却始终没能如愿。

说实话，我看到这时，第一反应是怎么可能找不到？怎么会在月球上弄丢了一个球？

但仔细了解细节后，我又觉得找不到也情有可原。毕竟月球9号的核心舱只有沙滩球那么大，在目前的卫星照片上只占1-2个像素。更关键的是，它的着陆方式极其狂野：不是平稳降落，而是在离地约5米处，母船将包裹在气囊里的球形舱像炮弹一样弹射出去。球形舱被弹射出去后在月面弹跳、滚动，最后停在哪里，连苏联人自己都不清楚。当年《真理报》公布的坐标非常粗略，误差范围大到让人绝望。

60年来，这个人类首个登月的飞行器，就这么在月球上失踪了。NASA的月球勘测轨道飞行器拍摄了海量高清照片，科学家们用肉眼寻找那一两个异常像素，无异于大海捞针。

直到2026年1月21日，一篇发表在《自然》合作期刊《npj-太空探索》（npj Space Exploration）上的论文宣布，我们可能找到它了。不过，找到它的不是人眼，而是AI。

这个项目由伦敦大学学院和SETI研究所的科学家刘易斯·皮诺特（Lewis Pinault）领衔，他们开发了一款名为YOLO-ETA的算法，这个名字翻译过来就是“只看一次——地外人造物”。听起来很科幻，但它做的事情其实很像一个侦探，我和你聊聊这里面的细节。

为什么说它像侦探？因为我一开始觉得，找金属球那直接寻找球形物体就行，可这个AI侦探系统不是去找金属球本身，毕竟球太小了，卫星照片上根本看不清。它找的是“犯罪现场”留下的痕迹。

你想想看，一个100公斤的金属球从5米高摔下来，气囊弹跳、滚动的过程，一定会在月球表面留下痕迹：航天器的反光、不寻常的几何形状和阴影、降落引擎吹拂月壤形成的辐射状亮斑或暗斑，还有硬件坠落和气囊弹跳对月表造成的微小物理破坏。这些痕迹不会随时间消失，因为月球没有大气，不存在风化现象。

但问题来了，AI怎么知道什么是“人造物的痕迹”？它又没见过月球9号着陆。

这就是这个项目最聪明的地方。研究团队用NASA拍摄的美国阿波罗计划着陆点的高清图像来训练AI。阿波罗登月舱比月球9号大得多，留下的痕迹也更清晰。AI就在这些“犯罪现场”学习：哪些反光看起来不对劲？哪些阴影藏着猫腻？哪些月壤的扰动明显是人为造成的？

其实看到这里的时候，我觉得命运的齿轮还真的很有意思。当年阿波罗计划登月时，从苏联月球9号项目了解了大量月球表面的情况，为人类登上月球提供了帮助。如今这么多年过去，要寻找月球9号时，AI又要从海量阿波罗计划的图像里进行学习和识别。

AI的学习过程，就像训练一个真正的侦探。我们不是让它记住某个嫌疑人的长相，而是让它学会识别“有人来过”的蛛丝马迹。

说到这儿，你可能会问，这套方法靠谱吗？其实研究团队也有同样的疑问。所以训练结束后，他们先给AI做了一次“盲测”。他们让AI寻找几个已知坐标的探测器：1970年登陆的苏联“月球16号”和1968年登陆的美国“测量员7号”。这两个探测器的设计和月球9号完全不同，一个是采样返回飞船，一个是着陆器。

结果AI以约80%的高置信度，在极度复杂的乱石堆背景中，精准找到了它们。这说明AI学到的不是“登月舱长什么样”，而是“人造物留下的痕迹有什么共同特征”。

接下来就是真正的挑战了。研究团队让AI扫描当年苏联公布的历史粗糙坐标周围5×5公里的区域。你可以留意这个区域的大小，差不多相当于3000多个足球场。在这么大的区域里寻找一个直径58厘米的金属球，就好比在一个足球场上扔一个瓶盖，再通过高空照片寻找。

虽然听起来难度极大，但AI从不会知难而退。它分析了同一地点在不同光照角度下的多张照片，排除了自然陨石坑的反光干扰，最终在北纬7.03°、西经64.33°附近锁定了一组高置信度目标。

更让人惊叹的是，AI不只是找到了一个点，还还原了整个“坠毁现场”。它发现这里有一个疑似主制动舱的明亮主控点，在距离它不到200米的范围内，还散落着几个较小的异常暗斑。这种散落特征完美契合了“母船坠毁+气囊分离+球体弹跳”的物理过程。

科学家随后将AI候选点的3D地形，与1966年月球9号传回的老照片进行比对，发现地平线的起伏形状高度吻合。

但是就在伦敦大学学院团队发表这项AI成果的同时，一件有意思的事发生了。俄罗斯太空科普作家维塔利·叶戈罗夫（Vitaly Egorov）带领一群志愿者，通过极其硬核的“肉眼众包搜索+3D地形逆向推导”，也宣布找到了一个候选点。

这群人的方法传统却扎实：把1966年的老照片放大，测量地平线的角度和陨石坑的相对位置，再在月球表面的3D模型上一点一点比对。说实话，我特别佩服这种笨功夫，在AI横扫一切的时代，还有人愿意用最原始的方法，一寸一寸地推演。

但戏剧性的地方来了，他们找到的位置在北纬7.86°、西经63.86°，和AI预测的地点相差足足25公里。

要知道，25公里在月球表面可不是小数目。这意味着AI和人类给出了两个完全不同的答案。

这场对决的有趣之处在于两种方法的优势截然不同。

AI的优势是什么？它能在海量数据中识别模式，同时分析不同光照角度的照片，排除人眼容易被误导的反光干扰。但它也有弱点，比如它依赖训练数据，如果月球9号的着陆方式和阿波罗计划差异太大，AI就可能“看走眼”。

人类直觉的优势呢？俄罗斯团队有1966年的原始照片，他们能用地形匹配的方法“逆向推演”出拍摄位置。这种方法不依赖机器学习，只靠几何和物理定律。但它的弱点也很明显：月球表面的陨石坑太多，很多地方的地平线看起来都差不多，人眼很容易找错。

说到这里，我突然对“AI对战人类”这个老话题有了新的感觉。这不是AlphaGo对战李世石那种竞技场上的对决，而是两种完全不同的方法论在60年后的月球表面“隔空对话”。一边是机器学习的模式识别，一边是人类直觉的地形推演。目前谁对谁错，还没有人能说清楚。

答案将在2026年3月揭晓。

目前NASA的月球勘测轨道飞行器拍摄的照片，分辨率是0.5米/像素，刚好处于“能确认与不能确认”的临界点。一个直径58厘米的球，在0.5米分辨率下只是一个模糊的像素点，所以靠NASA的飞行器无法判断谁的预测更准确。不过到了3月，印度空间研究组织的“月船2号”轨道飞行器将飞越这个区域。它搭载着目前环月轨道上最锐利的相机，分辨率高达0.25米/像素，是NASA卫星的两倍。在这个分辨率下，那个金属球的轮廓能清晰显示出来。

印度团队已经同意，在即将到来的3月，飞越这个区域时会专门对AI预测的坐标和俄罗斯专家团队人肉预测的坐标，进行超高精度定向重拍。60年的悬案，一个月后大概率就能告破。

老实说，我现在已经开始期待3月的结果了。如果AI赢了，那是机器学习的胜利；如果俄罗斯团队赢了，那是人类直觉的胜利。但无论谁赢，这场隔空对话本身就已经足够精彩。

而且寻找月球9号只是牛刀小试，这个项目标志着“AI太空考古学”的正式诞生。你可以想象一下，如果AI能在茫茫月海中找出一个60年前人类丢下的半米大金属球，它还能做什么？

最直接的应用是太空边缘计算。YOLO-ETA是轻量级模型，不需要庞大的超算中心，完全可以部署在深空探测器的芯片上。未来的火星探测器、木星探测器，不需要把海量数据传回地球，自己在轨道上就能实时识别异常地形，发现高价值科学目标或规避危险。

还有太空遗迹保护。从1959年到现在，人类在月球上留下了上百件设备，包括着陆器、月球车、实验仪器，甚至宇航员的脚印。随着各国“重返月球”的热潮，这些历史文化遗产很可能在未来的商业或国家任务中被意外破坏。AI可以自动化编目（按照一定的规则和标准进行分类、整理和记录）和监控这些遗迹，像保护地球上的考古遗址一样保护它们。

更远的可能性在于搜寻地外文明。既然AI能在月球上精准找出60年前人类丢下的金属球，那么这套算法未来完全有可能用来搜寻外星文明的痕迹。不管是在火星的沙漠、木卫二的冰原，还是土卫六的湖泊，AI完全可能做到自动筛查那些不属于自然形成的“微小人造物”。

从月球9号这个案例来看，60年前人类在冷战太空竞赛中留下的痕迹，正在被一种60年前的人无法想象的方式重新发现。这或许就是技术最浪漫的地方：它让历史不再是过去完成时，而是一个可以被重新书写的现在进行时。

最后，我再说点感想。这段时间我们看到太多AI写文稿、写代码、做PPT的案例，这些都很实用，但说实话，看多了也会觉得有些无聊。但这个世界上，还有一些人、一些团队，在用AI做很有趣的事情：在月球上找60年前失踪的金属球，在火星上规划探测路线，在深空中搜寻地外文明的痕迹。

当AI越来越强大，也许它能做什么已经不再重要，重要的是我们用AI去做什么。这个选择，决定了我们自己的想象力边界。

好，今天的广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

> 论文链接：
> https://www.nature.com/articles/s44453-025-00020-x

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