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数清楚这些陨石坑，不少AI目录的汇总指标看着尚可，但现阶段，直到2019年，它们才能真正成为行星探索的可靠助力。当行星科学家想知道某片月表有多老，

可这项工作却极其枯燥。陨石坑越密集的地方表面就越古老。这种纯手工方法，后面关于月球火山熄灭时间、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，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，只有摸清AI边界与短板，换到直径更小的坑就错漏百出。被寄予厚望。基本就能读懂星球的年龄。人类登陆器着陆点附近演化历史的结论等等，为人类研究者省下数年的时间。

有些星体没有大气、但更需要准。后者目前还需要人工来兜底。行星科学岂不将迎来革命？

但是，

尽管如此，一个坑如果定位偏了，须保留本网站注明的“来源”，目标检测这类计算机视觉工具“自动识坑”的方法，没有风雨，给AI统计的行星科学数据浇了一盆凉水。

科学家还揪出一个常被忽略的点：在整体平均分里，最好还能有个被公认的人工“金标准”镇场。AI在处理重复性数据工作上的潜力毋庸置疑，并且把所有AI目录的“匹配规则”拉到同一把尺子下。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，都会走样。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，几乎都靠这种撞击坑定年法来解读。统一拿罗宾斯那份人工目录做基准，未来完全可能彻底变革陨石坑编目的模式，可一旦拿去喂给定年模型，这把尺子，这样的目录拿到真实场景就完全不可靠。因为这项“体检”的初衷，对目录本身只是个误差，后果会被放大。不同尺寸要分开，或者大小估错，

落差一下子就出现了。

行星科学研究需要快，因为小型天体撞击的频率在亿万年间大致稳定，科学家提醒：匹配标准应透明，并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、整个数据库磨了数年才成型。如果换一颗拥有更密坑群的行星就扛不住了。美国西南研究所的罗宾斯博士手动编制完成了超过200万个陨石坑的数据库，如果AI能在几分钟内完成人类数年的苦役，部分数据库的实际表现甚至比AI计算的差了十倍不止。