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但是，并且把所有AI目录的计行据靠“匹配规则”拉到同一把尺子下。对目录本身只是星科学数学网个误差，给AI统计的谱新行星科学数据浇了一盆凉水。才记录下约4789个月球地貌的条目。它们才能真正成为行星探索的可靠助力。陨石坑越密集的地方表面就越古老。后果会被放大。AI报成200个，这也是太阳系最完整的日记本，英国天文学家玛丽·布拉格花了整整8年，不同尺寸要分开，被寄予厚望。比很多AI目录自己报的宽松标准要严格得多。评估基准要独立，这把尺子，只有摸清AI边界与短板，几乎都靠这种撞击坑定年法来解读。西南研究所给出的一项评测，请与我们接洽。都会走样。直到2019年，假设一片年轻月表本该有100个坑，不少AI目录的汇总指标看着尚可，

数清楚这些陨石坑，

落差一下子就出现了。但拆分到不同尺寸的陨石坑上表现天差地别——识别直径几十公里的大坑准确率不错，人类登陆器着陆点附近演化历史的结论等等，后面关于月球火山熄灭时间、这让科学家感到后怕，科学家提醒：匹配标准应透明，

尽管如此，但更需要准。

可这项工作却极其枯燥。数十亿年来挨过的每一记陨石撞击都留在“脸”上——月球就是这样。并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，当AI能把前者做到极致，

科学家还揪出一个常被忽略的点：在整体平均分里，为人类研究者省下数年的时间。可一旦拿去喂给定年模型，因为这项“体检”的初衷，须保留本网站注明的“来源”，没有风雨，

行星科学研究需要快，用卷积神经网络、这种纯手工方法，这是靠人工在LRO相机和激光高度计影像上一个个把坑圈出来的，目标检测这类计算机视觉工具“自动识坑”的方法，未来完全可能彻底变革陨石坑编目的模式，换到直径更小的坑就错漏百出。不少AI目录里看着光鲜的指标大幅缩水——在严格科学标尺下，月球正面数十亿年的地质史，恰恰是因为看好AI潜力才去做的。绝不能只看亮眼的指标就直接把AI目录拿来做科学研究。定年差十亿年，甚至被重复数了两次，于是这几年，部分数据库的实际表现甚至比AI计算的差了十倍不止。推算出的地质年龄就直接翻倍。AI在处理重复性数据工作上的潜力毋庸置疑，

有些星体没有大气、科学家挑了8个由不同团队用自动化方法生成的全球或大型月球陨石坑目录，如果换一颗拥有更密坑群的行星就扛不住了。当行星科学家想知道某片月表有多老，网站或个人从本网站转载使用，一个坑如果定位偏了，就可以靠数月球坑来完成：单位面积里直径大于某尺寸的撞击坑越多，这样的目录拿到真实场景就完全不可靠。后者目前还需要人工来兜底。科学家也并没有否定AI在行星科学研究中的价值。