jpl全称喷气推进实验室，是美国nasa旗下负责无人深空探测的核心研发机构，但所有权和管理权归加州理工学院所有。
这也是全球独一份的nasa出钱，別人管理的模式，所以jpl的工作人员既有nasa雇员，也有加州理工的教授，研究生，还有大量长期合同工。
这种异样的模式是因为jpl的起源，1936加州理工的五个研究生跟著导师冯·卡门做火箭推进研究，和一帮同学在校园后面的阿罗约赛科干河床上做火箭发动机试验，经常炸得满天飞，被学校保安追著跑，这个非正式的火箭小组就是jpl的前身。
这里要说一下中国很多人都以为钱学森就是那五个研究生之一，但是並不是的。
钱学森是1937年加入的，应该是由其中的阿罗约塞科带著进去的，负责可压缩流动边界层的研究。
但是在1944年jpl正式成立的时候，钱学森已经靠著自己的技术，变成了火箭小组的核心成员，所以也被冯卡门正式设定为jpl的创始人之一。
1958年美国成立nasa之后，jpl被美军转交给nasa，但管理权仍然归加州理工。
他们的成绩也非常的惊艷，1965年水手4號，首次拍回火星近距离照片。
1976年海盗1號，首次实现火星软著陆。1997年火星探路者號，首次把火星车旅居者號送上火星。2004年勇气號，机遇號火星车著陆。
然后就是今年2011年11月26日，好奇號火星车发射升空，预计2012年8月著陆火星。
此时的jpl並不在加州理工的主校区，而是位於帕萨迪纳20分钟车程的卡纳达弗林特里奇。
陈一然这次来主要是见了一下还在概念设计阶段的新项目组，他们预计会在六到七年后再次发射新的火星车。
这些工程师显然对於deeplow有更好的认知，他们明確的提出了请求，希望陈一然能够用更好更適合的大型模型，蒸馏出一个极小的ai 辅助导航系统，好让他们放进火星车的小晶片中。
航天晶片的选择逻辑与民用领域完全不同，可靠性，抗辐射能力和长寿命的优先级远高於峰值性能，刚刚升空的好奇號採用的就是英国bae系统公司定製的一款rad750晶片。
工艺仅为250纳米，热功耗仅5w，主频200mhz，內存256mb。性能虽然不高，但能承受高达2,00010,000戈瑞的辐射。
这颗晶片脱胎於apple imac g3所使用的powerpc 750，这是苹果公司1997年所使用的老古董了。
在限制如此多的情况下，他们需要一款绝对精简，只有几十kb大小，每次只需要一款每次只需短暂跑几帧的超小型ai“。
不只是导航上，如果这个ai可以做一下初步筛选工作就更好了，毕竟火星车上最贵的还不是计算，而是通信带宽。火星和地球之间的带宽大约 28 mbps，每天只有几十分钟的过境窗口。
把所有照片都传回来是不可能的，这就需要机载智能来做数据优先级排序。
jpl实际上非常希望直接把这些工作交给陈一然来帮忙，毕竟要说对於ai的理解，全世界没有人敢说排在陈一然前面。
但是今年美国国会通过了沃尔夫条款，禁止中美两国之间任何与nasa有关或由白宫科技政策办公室协调的联合科研活动。
他们只能在获得了陈一然授权之后，自己慢慢探索这些工作。
陈一然对於这个条款非常的无语，抬眼一看，jpl的亚裔占了3成，其中的一大半都是华裔。美国的这个条款就算不会把这些人推到中国，但也很有可能让这些人跳槽到spacex这种私人企业。
这不是无的放矢，因为在参观完成之后，他就看到了未来的万亿大神，spacex缔造者马斯克在门口和几个工程师在说著什么。
看到了陈一然过来，马斯克马上迎了上来：“陈，很高兴见到你，有没有时间聊一下呢？”
“走吧，我们去那边的咖啡店。”
陈一然本以为马斯克会和他大谈ai的问题，毕竟马斯克和openai的纠葛，在2026年可是新闻头条。
虽然从法律上来说，马斯克很难把openai回收，但是各种公布的细节都证明了马斯克才是openai最开始的推动者。
2015年是他先提出了这个概念，联合了奥尔特曼等人，初衷是做开源，非盈利的通用ai。这也是为了对抗当时过於强大的谷歌，当时的谷歌已经把全世界最强的深度学习团队全都收到旗下了。
但是后来奥尔特曼以及格雷格·布罗克曼两个创始人都背离了既定目標，他们甚至在日记中直白的写到，目標就是先赚到十亿美金，然后把马斯克一脚踢开。
不得不说，马斯克有的时候真的有点蠢，在办公室政治中被打的头破血流，甚至因为诉讼的时间过晚，最终完全失去了chatgpt的任何权益。
但是出乎意料的是，马斯克对於陈一然的工作大加讚赏，没有像对待谷歌那样，对陈一然的闭源策略提出质疑。
他主要还是希望，能够得到帮助，用深度学习解决现在spacex回收时落地精度不够的问题。
“我们现在卡死在猎鹰9號再入后最后500米的著陆段了，机载抗辐射晶片算力不够，跑不动高精度的视觉特徵匹配，如果可以的话，你能不能帮上忙呢？”
隨后两个人开始说起了火箭回收的技术，回收著陆的最后几十秒里，系统需要实时决定外围发动机什么时候关，中间那台梅林什么时候重新点燃，油门拉到多少。
这部分的优化工具擅长处理连续变量，但这些开关决策是离散的。目前spacex还在靠人工预设一套固定时序慢慢优化，但每次任务的燃料余量和大气条件都不同，落地精度就卡在这几个离散决策上。
^(*￣(oo)￣)^我觉得我们是不是应该找个大学重新听听课了，这两天的东西，都好麻烦啊，不过今天这个好像多少能听懂一些，比昨天那个强。】
確实这两天的项目都开始进入了陈一然的盲区，不过相比於量子计算机，spacex对他的吸引力显然更大。
他想了想说：“这样吧，过两天我去你们总部参观一下？不过先说好了，我肯定是不会白干活的。”
马斯克笑著说：“肯定的，虽然我们现在的资金问题得到了一定的解决，但是如果可以引入你的投资，那我毫无疑问是会接受的。”