一个世纪以来，全球各国一直在竞相探索太空。值得注意的是，这场竞赛并没有所谓的最终胜利。随着各国向外太空发射更多的火箭和卫星，它们获取了更多关于那些漂浮在太空中的各类物体的信息。与许多其他行业一样，太空探索过程也在采用人工智能（AI）和机器人技术来加速推进其任务，这使我们能够触及更远的距离以及从未涉足过的地方。
在科技发展的早期，人工智能的灵活性相对较差。人工智能系统需要人类通过输入信息来进行训练，这涉及到编写复杂计算机代码的工作。但如今，情况已然发生了翻天覆地的变化。机器学习和深度学习等新兴技术让人工智能的应用变得更加容易。这为从事太空项目的机构提供了接纳人工智能和机器人技术的机会。机器学习使得人工智能能够通过系统中输入的大量数据进行自我训练。深度学习是机器学习中的一种专门技术，通过这种技术，机器利用多层人工神经网络针对诸如图像识别等复杂任务进行自我训练。机器人正在进军太空，能够抵达连人类宇航员都无法到达的地方。而这些技术不过是冰山一角，深入探究人工智能和机器人技术，我们会发现更为先进的人工智能技术正被应用于太空任务之中。
人工智能在太空探索领域的应用价值已高达惊人的 20 亿美元，而且仍在持续增长。人类以及各类科学探索任务都受到了人工智能发展的影响。科学家们制定了探索月球、火星、小行星和彗星的任务计划。借助相关技术，这些任务能够加速推进并取得更大进展。人工智能在太空任务中的一些应用包括自主定位跟踪、导航与地图构建、即时定位与地图构建（SLAM）技术、故障检测、隔离与恢复方法、图像处理、目标识别与特征检测、任务规划与调度等。机器人则通过行星漫游车的机械设计、太空操纵器的机械设计、太空机器人的执行器与传感器、太空机器人的末端执行器 / 工具、可重构机器人以及机器人的移动能力等方面助力太空探索进程。不仅太空研究人员和科学家，全球各国政府也都对采用人工智能和机器人技术表现出浓厚兴趣，以期在太空探索领域占据优势。
美国国家航空航天局（NASA）计划利用认知视频技术提高通信网络的效率和可靠性，该技术能够识别通信频段中的 "白噪声" 区域，并利用这些区域来传输数据。这些特性有助于最大程度减少延迟时间，并最大限度地利用有限的可用电信频段。NASA 还在规划未来更先进的深空探索任务，计划设计更多具有自主能力的航天器和着陆器，以便能够在现场做出决策，消除通信中继的延迟时间。NASA 还与谷歌合作，训练其昂贵的人工智能算法，以便更有效地梳理开普勒任务的数据，寻找系外行星从其母恒星前方经过时发出的信号。在欧洲 "地平线 2020" 框架资助下的人工智能数据分析（AIDA）项目正收集 NASA 的数据，旨在开发一个智能系统，该系统将读取并处理来自太空的数据，目标是发现新事物、揭示异常情况以及识别相关结构。NASA 的火星探索计划中有诸多人工智能应用，这些应用可能会成为太空领域人工智能发展历程中的一个里程碑。
印度发射的 Mission Shakti 任务是一种配备人工智能和机器人技术的反卫星武器，旨在确保精准定位目标并进行拦截摧毁。印度还在其名为 Pragyan 的月球车以及轨道飞行器和发射器上运用了机器学习和人工智能技术。月球任务中的月球车利用内置技术确保能够高效地收集月球表面的样本、拍摄照片以及录制视频。向太空派遣机器人的做法始于 1957 年，当时苏联发射了 Sputnik 1 环绕地球飞行。从那时起，太空机器人探索在随后的岁月里迎来了前所未有的发展。近期，加拿大太空局发射了 Dextre，这是一个机械臂，旨在安装和更换诸如空间站外部摄像头或重达 100 公斤的电池等小型设备。目前，Dextre 由加拿大太空局和美国国家航空航天局（NASA）的地面控制团队共同操控。
R5 最初是由约翰逊航天中心（JSC）为 2013 年美国国防部高级研究计划局（DARPA）机器人挑战赛设计的，后来成为美国国家航空航天局太空机器人挑战赛的一部分。这个六英尺高的机器人目前正在由美国麻省理工学院（MIT）和苏格兰爱丁堡大学进行升级，为其配备太空探索所需的软件。该机器人旨在利用其抓手、头部和胸部的传感器及摄像头，帮助宇航员在太空中执行各种各样的任务。
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