第202章 JPL噴氣推進實驗室
JPL全稱噴氣推進實驗室，是美國NASA旗下負責無人深空探測的核心研發機構，但所有權和管理權歸加州理工學院所有。
這也是全球獨一份的NASA出錢，別人管理的模式，所以JPL的工作人員既有NASA雇員，也有加州理工的教授，研究生，還有大量長期合同工。
這種異樣的模式是因為JPL的起源，1936加州理工的五個研究生跟著導師馮·卡門做火箭推進研究，和一幫同學在校園後面的阿羅約賽科干河床上做火箭發動機試驗，經常炸得滿天飛，被學校保安追著跑，這個非正式的火箭小組就是JPL的前身。
這裡要說一下中國很多人都以為錢學森就是那五個研究生之一，但是並不是的。
錢學森是1937年加入的，應該是由其中的阿羅約塞科帶著進去的，負責可壓縮流動邊界層的研究。
但是在1944年JPL正式成立的時候，錢學森已經靠著自己的技術，變成了火箭小組的核心成員，所以也被馮卡門正式設定為JPL的創始人之一。
1958年美國成立NASA之後，JPL被美軍轉交給NASA，但管理權仍然歸加州理工。
他們的成績也非常的驚艷，1965年水手4號，首次拍回火星近距離照片。
1976年海盜1號，首次實現火星軟著陸。1997年火星探路者號，首次把火星車旅居者號送上火星。2004年勇氣號，機遇號火星車著陸。
然後就是今年2011年11月26日，好奇號火星車發射升空，預計2012年8月著陸火星。
此時的JPL並不在加州理工的主校區，而是位於帕薩迪納20分鐘車程的卡納達弗林特里奇。
陳一然這次來主要是見了一下還在概念設計階段的新項目組，他們預計會在六到七年後再次發射新的火星車。
這些工程師顯然對於deepflow有更好的認知，他們明確的提出了請求，希望陳一然能夠用更好更適合的大型模型，蒸餾出一個極小的AI 輔助導航系統，好讓他們放進火星車的小晶片中。
航天晶片的選擇邏輯與民用領域完全不同，可靠性，抗輻射能力和長壽命的優先級遠高於峰值性能，剛剛升空的好奇號採用的就是英國BAE系統公司定製的一款RAD750晶片。
工藝僅為250納米，熱功耗僅5W，主頻200MHz，內存256MB。性能雖然不高，但能承受高達2,000-10,000戈瑞的輻射。
這顆晶片脫胎於Apple iMac G3所使用的PowerPC 750，這是蘋果公司1997年所使用的老古董了。
在限制如此多的情況下，他們需要一款絕對精簡，只有幾十KB大小，每次只需要一款每次只需短暫跑幾幀的超小型AI」。
不只是導航上，如果這個ai可以做一下初步篩選工作就更好了，畢竟火星車上最貴的還不是計算，而是通信帶寬。火星和地球之間的帶寬大約 2-8 Mbps，每天只有幾十分鐘的過境窗口。
把所有照片都傳回來是不可能的，這就需要機載智能來做數據優先級排序。
JPL實際上非常希望直接把這些工作交給陳一然來幫忙，畢竟要說對於ai的理解，全世界沒有人敢說排在陳一然前面。
但是今年美國國會通過了沃爾夫條款，禁止中美兩國之間任何與NASA有關或由白宮科技政策辦公室協調的聯合科研活動。
他們只能在獲得了陳一然授權之後，自己慢慢探索這些工作。
陳一然對於這個條款非常的無語，抬眼一看，JPL的亞裔占了3成，其中的一大半都是華裔。美國的這個條款就算不會把這些人推到中國，但也很有可能讓這些人跳槽到spacex這種私人企業。
這不是無的放矢，因為在參觀完成之後，他就看到了未來的萬億大神，SpaceX締造者馬斯克在門口和幾個工程師在說著什麼。
看到了陳一然過來，馬斯克馬上迎了上來：「陳，很高興見到你，有沒有時間聊一下呢？」
「走吧，我們去那邊的咖啡店。」
陳一然本以為馬斯克會和他大談AI的問題，畢竟馬斯克和openai的糾葛，在2026年可是新聞頭條。
雖然從法律上來說，馬斯克很難把OpenAI回收，但是各種公布的細節都證明了馬斯克才是OpenAI最開始的推動者。
2015年是他先提出了這個概念，聯合了奧爾特曼等人，初衷是做開源，非盈利的通用AI。這也是為了對抗當時過於強大的谷歌，當時的谷歌已經把全世界最強的深度學習團隊全都收到旗下了。
但是後來奧爾特曼以及格雷格·布羅克曼兩個創始人都背離了既定目標，他們甚至在日記中直白的寫到，目標就是先賺到十億美金，然後把馬斯克一腳踢開。
不得不說，馬斯克有的時候真的有點蠢，在辦公室政治中被打的頭破血流，甚至因為訴訟的時間過晚，最終完全失去了ChatGPT的任何權益。
但是出乎意料的是，馬斯克對於陳一然的工作大加讚賞，沒有像對待谷歌那樣，對陳一然的閉源策略提出質疑。
他主要還是希望，能夠得到幫助，用深度學習解決現在SpaceX回收時落地精度不夠的問題。
「我們現在卡死在獵鷹9號再入後最後500米的著陸段了，機載抗輻射晶片算力不夠，跑不動高精度的視覺特徵匹配，如果可以的話，你能不能幫上忙呢？」
隨後兩個人開始說起了火箭回收的技術，回收著陸的最後幾十秒里，系統需要實時決定外圍發動機什麼時候關，中間那台梅林什麼時候重新點燃，油門拉到多少。
這部分的優化工具擅長處理連續變量，但這些開關決策是離散的。目前SpaceX還在靠人工預設一套固定時序慢慢優化，但每次任務的燃料餘量和大氣條件都不同，落地精度就卡在這幾個離散決策上。
【^(*￣(oo)￣)^我覺得我們是不是應該找個大學重新聽聽課了，這兩天的東西，都好麻煩啊，不過今天這個好像多少能聽懂一些，比昨天那個強。】
確實這兩天的項目都開始進入了陳一然的盲區，不過相比於量子計算機，SpaceX對他的吸引力顯然更大。
他想了想說：「這樣吧，過兩天我去你們總部參觀一下？不過先說好了，我肯定是不會白幹活的。」
馬斯克笑著說：「肯定的，雖然我們現在的資金問題得到了一定的解決，但是如果可以引入你的投資，那我毫無疑問是會接受的。」
這也是全球獨一份的NASA出錢，別人管理的模式，所以JPL的工作人員既有NASA雇員，也有加州理工的教授，研究生，還有大量長期合同工。
這種異樣的模式是因為JPL的起源，1936加州理工的五個研究生跟著導師馮·卡門做火箭推進研究，和一幫同學在校園後面的阿羅約賽科干河床上做火箭發動機試驗，經常炸得滿天飛，被學校保安追著跑，這個非正式的火箭小組就是JPL的前身。
這裡要說一下中國很多人都以為錢學森就是那五個研究生之一，但是並不是的。
錢學森是1937年加入的，應該是由其中的阿羅約塞科帶著進去的，負責可壓縮流動邊界層的研究。
但是在1944年JPL正式成立的時候，錢學森已經靠著自己的技術，變成了火箭小組的核心成員，所以也被馮卡門正式設定為JPL的創始人之一。
1958年美國成立NASA之後，JPL被美軍轉交給NASA，但管理權仍然歸加州理工。
他們的成績也非常的驚艷，1965年水手4號，首次拍回火星近距離照片。
1976年海盜1號，首次實現火星軟著陸。1997年火星探路者號，首次把火星車旅居者號送上火星。2004年勇氣號，機遇號火星車著陸。
然後就是今年2011年11月26日，好奇號火星車發射升空，預計2012年8月著陸火星。
此時的JPL並不在加州理工的主校區，而是位於帕薩迪納20分鐘車程的卡納達弗林特里奇。
陳一然這次來主要是見了一下還在概念設計階段的新項目組，他們預計會在六到七年後再次發射新的火星車。
這些工程師顯然對於deepflow有更好的認知，他們明確的提出了請求，希望陳一然能夠用更好更適合的大型模型，蒸餾出一個極小的AI 輔助導航系統，好讓他們放進火星車的小晶片中。
航天晶片的選擇邏輯與民用領域完全不同，可靠性，抗輻射能力和長壽命的優先級遠高於峰值性能，剛剛升空的好奇號採用的就是英國BAE系統公司定製的一款RAD750晶片。
工藝僅為250納米，熱功耗僅5W，主頻200MHz，內存256MB。性能雖然不高，但能承受高達2,000-10,000戈瑞的輻射。
這顆晶片脫胎於Apple iMac G3所使用的PowerPC 750，這是蘋果公司1997年所使用的老古董了。
在限制如此多的情況下，他們需要一款絕對精簡，只有幾十KB大小，每次只需要一款每次只需短暫跑幾幀的超小型AI」。
不只是導航上，如果這個ai可以做一下初步篩選工作就更好了，畢竟火星車上最貴的還不是計算，而是通信帶寬。火星和地球之間的帶寬大約 2-8 Mbps，每天只有幾十分鐘的過境窗口。
把所有照片都傳回來是不可能的，這就需要機載智能來做數據優先級排序。
JPL實際上非常希望直接把這些工作交給陳一然來幫忙，畢竟要說對於ai的理解，全世界沒有人敢說排在陳一然前面。
但是今年美國國會通過了沃爾夫條款，禁止中美兩國之間任何與NASA有關或由白宮科技政策辦公室協調的聯合科研活動。
他們只能在獲得了陳一然授權之後，自己慢慢探索這些工作。
陳一然對於這個條款非常的無語，抬眼一看，JPL的亞裔占了3成，其中的一大半都是華裔。美國的這個條款就算不會把這些人推到中國，但也很有可能讓這些人跳槽到spacex這種私人企業。
這不是無的放矢，因為在參觀完成之後，他就看到了未來的萬億大神，SpaceX締造者馬斯克在門口和幾個工程師在說著什麼。
看到了陳一然過來，馬斯克馬上迎了上來：「陳，很高興見到你，有沒有時間聊一下呢？」
「走吧，我們去那邊的咖啡店。」
陳一然本以為馬斯克會和他大談AI的問題，畢竟馬斯克和openai的糾葛，在2026年可是新聞頭條。
雖然從法律上來說，馬斯克很難把OpenAI回收，但是各種公布的細節都證明了馬斯克才是OpenAI最開始的推動者。
2015年是他先提出了這個概念，聯合了奧爾特曼等人，初衷是做開源，非盈利的通用AI。這也是為了對抗當時過於強大的谷歌，當時的谷歌已經把全世界最強的深度學習團隊全都收到旗下了。
但是後來奧爾特曼以及格雷格·布羅克曼兩個創始人都背離了既定目標，他們甚至在日記中直白的寫到，目標就是先賺到十億美金，然後把馬斯克一腳踢開。
不得不說，馬斯克有的時候真的有點蠢，在辦公室政治中被打的頭破血流，甚至因為訴訟的時間過晚，最終完全失去了ChatGPT的任何權益。
但是出乎意料的是，馬斯克對於陳一然的工作大加讚賞，沒有像對待谷歌那樣，對陳一然的閉源策略提出質疑。
他主要還是希望，能夠得到幫助，用深度學習解決現在SpaceX回收時落地精度不夠的問題。
「我們現在卡死在獵鷹9號再入後最後500米的著陸段了，機載抗輻射晶片算力不夠，跑不動高精度的視覺特徵匹配，如果可以的話，你能不能幫上忙呢？」
隨後兩個人開始說起了火箭回收的技術，回收著陸的最後幾十秒里，系統需要實時決定外圍發動機什麼時候關，中間那台梅林什麼時候重新點燃，油門拉到多少。
這部分的優化工具擅長處理連續變量，但這些開關決策是離散的。目前SpaceX還在靠人工預設一套固定時序慢慢優化，但每次任務的燃料餘量和大氣條件都不同，落地精度就卡在這幾個離散決策上。
【^(*￣(oo)￣)^我覺得我們是不是應該找個大學重新聽聽課了，這兩天的東西，都好麻煩啊，不過今天這個好像多少能聽懂一些，比昨天那個強。】
確實這兩天的項目都開始進入了陳一然的盲區，不過相比於量子計算機，SpaceX對他的吸引力顯然更大。
他想了想說：「這樣吧，過兩天我去你們總部參觀一下？不過先說好了，我肯定是不會白幹活的。」
馬斯克笑著說：「肯定的，雖然我們現在的資金問題得到了一定的解決，但是如果可以引入你的投資，那我毫無疑問是會接受的。」