## 739｜轨道机器人在太空抓碎片，全靠AI给机械臂踩“刹车”

你好，我是快刀青衣。欢迎收听快刀广播站，每天带你看AI。

不知道你对2013年的电影《地心引力》还有没有印象？里面有个场景至今让我印象深刻。桑德拉·布洛克饰演的宇航员正在哈勃望远镜外执行维修任务，突然收到地面警报，一颗俄罗斯卫星被摧毁，碎片正以每秒8公里的速度朝她飞来。9分钟后，铺天盖地的碎片击穿了航天飞机，撕碎了空间站，整个场景就像一场太空里的“连环车祸”。

不过，这并不是科幻片夸张，而是现实。我查了下资料，2009年美国铱星33号和俄罗斯报废的宇宙2251号卫星在西伯利亚上空相撞，瞬间有超过2000块碎片飞溅而出。这些碎片以每秒7到8公里的速度在轨道上飞行——比子弹快20倍。如果一块10厘米的碎片撞上国际空间站，能量相当于一辆时速100公里的小汽车撞墙。

更麻烦的是，这些碎片会继续撞击其他卫星，产生更多碎片，形成所谓的“凯斯勒综合征”，这是一场太空里的连锁反应。NASA估计，目前地球轨道上有超过1.3亿块碎片在飞行，其中只有3万块大到能被追踪，剩下的1亿多块就像太空里的地雷，我们知道它们肯定存在，但是在哪就不知道了。

国际空间站为了躲避碎片，平均每年要做3次轨道机动。每次机动都会消耗推进剂，打乱实验计划，成本至少100万美元。但即便如此小心，2021年国际空间站的机械臂还是被一块碎片击穿了一个5毫米的洞。

那么问题来了，能不能派个机器人上去把这些碎片抓住？

这听起来很简单，发射一个带机械臂的航天器，飞过去抓住碎片，再拖回地球烧掉。但事情远没有这么简单，因为在太空里机械臂一伸，母船也会跟着动。这不是设计缺陷，而是我们高中学过的物理基础知识，牛顿第三定律即作用力与反作用力。你在地面上挥手，脚踩着地面，地球帮你承担了反作用力。但在太空里没有地面，机械臂每动一下，都会把母船往反方向推。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2026012321/1899636898345002352/012321.png)

这就是为什么“太空抓取”这件事做了几十年还没真正商业化。直到最近，一家叫Orbital Robotics的公司找到了办法。你看，这家公司的名字非常直白，中文意思就是“轨道机器人”。他们说，用AI来控制机械臂。

但这立刻带来了另一个问题：AI在太空靠谱吗？

我们都知道，AI最大的特点就是“会自我发挥”，也就是我们常说的“幻觉”。ChatGPT写文章，偶尔会一本正经地胡说八道。Midjourney画图，有时候会给人画出六根手指。这些在日常生活里，顶多是个笑话。但在太空里，一个小小的“自我发挥”，可能就是一场灾难。

毕竟在航天领域，对精确性的要求几乎到了苛刻的地步。阿波罗登月时，计算机的误差要控制在0.01%以内。SpaceX的猎鹰9号火箭回收，落点误差不超过10米。在这样的领域里，让一个“不太听话”的AI来控制机械臂，听起来就像让一个喝醉的司机开车，即便他大部分时间开得还行，但你敢坐吗？

所以，Orbital Robotics面临的其实是一个更深层的矛盾：在太空里干活，需要AI的灵活性和自适应能力，却不能容忍AI的“不可控”。

这个矛盾怎么解决？他们的解决办法是给AI戴上“紧箍咒”。

接下来，我用简单直白的语言和你讲一下这个解决方案。当然，作为外行的我，尽量准确一些。要理解这个“紧箍咒”的工作原理，得先搞清楚太空抓取到底难在哪。你可以想象一个场景，你站在冰面上伸手去抓一个飞过来的篮球。你的手往前伸，身体就会往后滑。如果你抓住了篮球，篮球的冲力会把你推得更远。这就是太空机器人面临的困境，没有摩擦力，也没有地面支撑，每一个动作都会引发连锁反应。

Orbital Robotics的机器人叫ORA-T1，有一条7个关节的机械臂。这种机械臂在地面很常见，汽车生产线上到处都是。但在太空里，这7个关节变成了7个“定时炸弹”。因为机械臂每动一个关节，都会产生一个扭矩，这个扭矩会传递到母船上，让母船也跟着转。

更要命的是，这些扭矩会相互叠加、相互影响。就像你在冰面上每抓一次篮球，身体就滑得更远，最后你和篮球都会失控。工程师们把这种情况叫做“臂-体耦合”。

传统的解决办法是什么呢？要么让母船足够重，重到机械臂的反作用力可以忽略不计。但这会让发射成本暴增，要知道把1公斤的东西送到近地轨道，大概要5000美元。要么就是用推进器不停地修正母船的姿态，但推进器的推进剂有限，用完了，任务就只能结束。

还有一种办法，就是用超级精确的数学模型来计算。如果你能精确预测机械臂每个动作会产生什么反作用力，理论上就能提前补偿。但问题是，太空环境太复杂了。目标卫星的质量、形状、旋转速度，你不一定能摸清。机械臂抓住目标瞬间会产生多大的冲击力，也很难预测。而且航天器的质量分布会随着推进剂的消耗而变化。这些不确定性加在一起，传统的数学模型很容易失效。

这时候AI就派上用场了。AI不需要一个完美的数学模型，它能在不完美的环境里学习和适应。就像你学骑自行车，不需要计算重力加速度和角动量，摔几次就能学会了，就能找到那种游刃有余的感觉。Orbital Robotics用的是深度强化学习，让AI在模拟环境里反复试错，摔上几千次、几万次，最后学会在各种复杂情况下控制机械臂，同时稳住母船。

这听起来很美好，对吧？其实我们现在工业领域也经常提到AI孪生，讲的就是在实际生产之前，让机器人先在虚拟环境里跑起来。

但这里有个问题在于：在模拟环境里学会的东西，到了真实太空里真的管用吗？

AI研究者把这种情况称为“Sim-to-Real问题”，也就是从模拟到现实的迁移。模拟器再逼真，也和真实世界有差距。模拟器里，物理引擎的计算精度有限。传感器的噪声、太阳光的干扰、航天器自身的微小振动，这些细节都很难完全模拟。AI在模拟环境里表现完美，到了太空里可能就抓瞎了。

更让人担心的是AI的“自我发挥”。深度强化学习的神奇之处在于，它能找到人类工程师想不到的策略，但这也意味着它可能会做出一些“非常规”的动作。

所以，你既需要AI的灵活性，但又不能让它完全放飞自我。因为在太空里，容错率接近于零，一个小小的失误，就可能造成几千万美元的损失，甚至导致整个任务的失败。那么，该怎么办？

Orbital Robotics的解决方案其实很简单，说白了就是在AI和硬件之间加一个“守门员”。这个守门员的学名叫做“控制屏障函数”。

你可以把它想象成汽车的自动刹车系统。AI是主驾驶，但当AI快撞上前车时，系统会强制刹车。这个思路实现起来很巧妙，关键在于这个“守门员”不是靠经验和直觉判断，而是靠严格的数学证明。它会给航天器划定一个“安全区域”，比如机械臂末端的速度不能超过某个值，母船不能离目标太近，推进器的指令不能超过最大推力。只要AI的指令会让航天器越过这条线，系统就会自动修正。

更重要的是，这种修正是“最小干预”，系统会尽量保留AI原本的意图，只在必要的时候踩刹车。

但这还不够，Orbital Robotics实际上用了一个三层架构：

第一层是物理模型，包含刚体动力学、轨道力学这些基本物理规律，它的作用是让AI知道“如果我这么做，会发生什么”。

第二层是AI大脑，也就是通过深度强化学习训练出的神经网络，它负责在各种复杂情况下找到最优策略，比如目标在翻滚时什么时候伸手最合适，或者推进剂快用完时怎么最省燃料。

第三层是守门员，位于AI和硬件之间，每隔几毫秒检查一次AI的指令。如果发现危险，就用数学优化方法实时修正，确保航天器永远不越界。

这三层怎么配合？举个例子，假设AI决定伸机械臂去抓一块碎片。物理模型会告诉AI：“如果你这么伸，母船会向后转5度，同时向左偏移0.2米。”AI大脑调整策略：“那我先启动推进器补偿，然后再伸手。”但指令发出时，守门员系统检查发现推力有点大，可能让母船超速，于是就把推力削减了10%，再执行指令。

整个过程中，AI可以大胆发挥创意，但最终执行的动作一定是安全的。那么，这套系统在真实太空里表现如何？

2025年5月27日，国际空间站上进行了一次代号为APIARY的实验。实验用的是Astrobee，一种在空间站内飞行的小型机器人。实验目标很简单：让AI控制它自主飞行，同时避开障碍物。

这是深度强化学习第一次在真实太空环境里控制机器人，之前所有测试要么在地面模拟器，要么在实验室气浮台。但这一次是真刀真枪的实战。

结果怎么样？很成功。AI不仅能让Astrobee稳定飞行，还能在遇到意外情况时自主调整策略。

更关键的是，整个过程中安全机制没有被触发过，也就是说，AI的所有决策都在安全边界之内。当然，在空间站内部飞行，和在开放太空里抓取翻滚的碎片，难度完全不在一个量级。但这次实验至少证明了一件事：AI可以在太空里工作，而且可以被驯服。

Orbital Robotics计划在2026年夏天和秋天进行真正的在轨抓取演示。到那时我们才能看到，这套系统在面对真实碎片时，到底靠谱不靠谱。

你看，在太空抓取这件事上，AI改变的不是精确性的标准，而是达到精确的方式。

传统方法是用数学模型计算出每一个动作，力求零误差。但这种方法很脆弱，一旦遇到模型没预料到的情况，就可能失效。

AI的方法是在大量试错中学会适应，再用安全机制确保不越界。前者像是走钢丝，后者像是在有护栏的桥上走路——你依然需要精确，却多了一层保险。更重要的是，AI让太空作业从“设计好的任务”变成了“适应性任务”。有了AI，航天器可以在几秒钟内自主决策、调整策略，这对于太空碎片清理这种高度不确定的任务来说，是个巨大的优势。

对于大部分人来说，今天分享的太空场景和难度，和我们平时的工作生活离得很远。但我希望今天这个处理方案能给你一些做事情的启发，那就是承认AI的不确定性，同时发挥AI的创意性，这样就能完全扬长避短。

再和你说两件AI学习圈的事儿。

先和你预告一场直播。1月26日晚18点，我和罗老师请来了多位教育领域大咖，直击AI时代孩子最需要的核心素养，与你分享关于学科学习、家庭教育、课题研究、兴趣探索和问题解决能力的实操经验与真知灼见。

欢迎你扫描文稿区内的二维码预约这场直播，也欢迎你将直播转发给你的家人朋友。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2026012321/1899637042226406768/012321.jpeg)

最后，我也给自己主理的AI学习圈打个广告，今天是AI学习圈2周年庆倒计时7天，也是入手AI学习圈年卡最划算的时候。原价399元，老同学续期直接减100元，新同学立减60元。

现在加入还可以免费领取学习圈专门为会员同学准备的《AI年度报告（2025-2026）》电子刊，扫描文稿末尾的二维码即可入手，谢谢你继续支持我们。

好，今天的广播就到这里。明天咱们接着聊AI。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2026012321/1899637254826239344/012321.jpeg)
