综述提出空间科学AI4S与具身自主框架

一篇发表于arXiv cs.RO的批判性综述考察轨道实验室与行星原位科学中的AI4S，覆盖生物学、材料、流体与热物理及自适应探索，并区分从空间数据学习、选择科学行动、执行行动与保持实验有效性四个环节。 作者称，微重力与地外环境存在地面实验无法完全复现的现象，样本有限、资源受限、干预机会稀少使持续研究更困难；地面自驱动实验室在优化、专用自动化与机器人操作上的证据可作参照。综述据此提出连接样本历史、科学决策、物理执行与主张特定有效性的框架，并用轨道设计与行星扩展及匹配评估方案区分感知、决策策略与物理行动的贡献。 作者同时称，只有当必要干预超出已验证仪器能力且无法及时获得人工支持时，空间机器人才能扩大自主科学可及范围；其价值须对照专用机制、冗余与人工支持运行来确立。该文为预印本，未经同行评议。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。