今年晚些时候，一台由慧与（HPE）专为太空环境打造的星载4号计算机将被SpaceX的猎鹰重型火箭送往月球南极。在随Astrolab公司的FLIP无人月球车一起着陆后，这台计算机将实现 GPU在月球的首次部署，并第一次在月面跑起AI。
和常见的计算机不同，这台紧凑型先进计算模块采用无风扇设计，外壳用导热铝合金，搭载一颗带GPU的低功耗64位CPU，存储交给铠侠的固态硬盘。另外，整机的电力来自FLIP月球车的电池与太阳能板，热量则接进月球车的冷却系统。
除了外形小巧外，有着苛刻的寿命指标，Astrolab创始人兼CEO Jaret Matthews在媒体活动上透露，NASA要求设备在月表连续工作一整年，中间要熬过漫长的月夜。
一般来说，月球南极的月夜最长可达150小时，期间完全没有阳光，电力和热量同时断供。当宇航员不在月面时，月球车就需要自主跑起来，行驶数百公里，持续数月，因此这台月球车被设计成无人系统。另外，这台计算机不能靠地球的工作人员遥控，所有的判断、导航、处理地形等工作，都得在月面上自主完成。
在声明，慧与把这台计算机定义为“AI服务容器”。它要验证的，是AI服务在月球上能否可靠的部署。
按任务清单，这台计算机至少要干三件事：分析FLIP采集的数据、完成自主观测，处理导航、制图和地形分析，最后要验证曾在火星投入使用的定位算法。
由于月面上没有GPS，没有高速网络，也没有运维团队，GPU还得在75摄氏度到零下100摄氏度的巨大温差里工作，因此首要任务是确保机器可正常运行。
慧与自己也承认，具体AI应用场景尚未完全公布，本次任务的首要目标仍是验证设备在极端环境下能不能活下来。在本次验证完成后，这些能力也将应用于后续载人登月任务。
值得一提的是，Matthews本人曾在NASA喷气推进实验室（JPL）工作。这次要在计算机上运行的定位软件正是JPL开发的机器学习算法，由于这套算法曾经在火星上投入使用，且月球和火星一样没有GPS，所以这次月表验证技术的机会非常难得。
简单来说，这套算法的工作方式是读取内存里存好的地形图，和月球车周围的实地地形做匹配，包括眼前的陨石坑、山脊、月壤纹理和内置地图逐项比对，确认自己在哪，然后绕开危险坑洞。同一套算法在火星上已经跑通过，这次要在月球南极永久阴影区的边缘再验证一遍。
事实上，这台计算机只是NASA Griffin-1计划里的其中一项。NASA正通过商业月球有效载荷服务项目，把无人着陆器密集送往月球南极，总共要送超过455公斤货物，来自六个国家的十项科学与技术演示。
其中，FLIP月球车本身是Astrolab未来全尺寸载人月球车FLEX的技术演示车，轮组、航空电子、通信和电池架构都和FLEX共享。
由于未来月球基地要长期驻人，宇航员不可能24小时盯着月球车，大量导航、观测、故障判断和地形决策，必须交给半自主系统在本地完成，这时候AI就能发挥出该有的作用。如果HPE的AI服务容器能在南极熬过第一个月夜，后面的载人任务就有了可复用的计算平台；熬不过去，阿尔忒弥斯计划的时间表或许也得跟着往后挪。