从《星际穿越》到《火星救援》，人类太空探索一直是近年来科幻大片的一个重要特征。
但是在现实中，人类的太空殖民地会是什么模样呢？
太空专家们声称，人类的太空探索将从在地球附近建造 "门户站 "的 "技术员 "开始。他们表示，这些门将帮助极少数人类探险家在月球上建立起来殖民地，随后便是火星。
为了设想这些将会是什么模样，技术人员采用了流行的人工智能艺术生成器Midjourney，根据这些预测创造了太空殖民地及航天器的图像。
地球附近的门户站
太空公司Arkisys的首席执行官兼创始人David Barnhart表示，人类探索将依赖于太空中的 "门户站 "和自主 "港口"，这些将把人类探险家们运送到火星和其他地方。
他在接受采访时说："人类探索未来的拓展将以我们如何建立所需的基础设施为基础，也就是供应链、住房、食品站等。
就像在地球上一样，太空将由先驱者探索，然后他们将为更多人建立所需的基础设施。
地球上的探索方式历时数十年，但几乎都是由先驱者开始的，之后便建立了堡垒、城镇、村庄等，可以接受所需的货物/服务，以实现增长，从而允许更多的人被运送。
Arkisys公司的目标是建立 "港口"--一个轨道灯塔和信标，为地球轨道、月球和火星及其他地方的旅行者和航天器服务。
通往火星的途径站
人类的太空探索将依靠 "栖息地 "和 "空间站"，但也依靠运送货物和车辆的机器人 "港口"。
大型天线也将允许与火星栖息地或太阳系更深处的栖息地进行持续通信。
环绕月球的空间站
美国宇航局对可持续月球栖息地的最初概念是建立一个 "门户"，它将帮助燃料和人员转移到/离开表面，又将作为可能的火星运输的中转站。
目前，政府和私人都在推动发展不同层次的基础设施，从全面的空间站或栖息地，到可以自主扩展的 "港口"。
小行星采矿
小行星采矿是最具潜在利润的行业之一，尼尔•德格拉斯•泰森（Neil Degrasse Tyson）表示，第一个万亿富翁将会是一个小行星采矿大亨。
Asterank测量了美国宇航局追踪的6000多颗小行星的潜在价值--并建议仅开采因为靠近地球而被选中的10颗小行星就能获得1.5万亿美元的收入。
其中，一颗小行星16 Psyche，估计蕴藏着700万亿美元的黄金。
载人月球基地
前美国宇航局顾问菲利普-罗伯特-哈里斯指出，未来月球基地和近地空间站将由技术员居住，他们将在太空中建造第一个基础设施。
在他的书《太空企业》中，他写道：“空间站和月球基地的建设为未来50年的空间基础设施奠定了基础，从而导致进一步的空间定居点、火星载人任务、小行星开采，并最终在太空中或其他星球建立人类殖民地。”
从少数宇航员开始，延伸到技术员的太空建筑工人，在这一千年里，上面的人类人口可能会升级到成千上万的太空人。
在这本书中，前NASA专家David G Schrunk补充说：“月球是建立第一个非地球人类定居点的合理地点。它提供了免受太空危害的保护，并拥有可用于支持人类活动的能源（阳光）和物质资源，而且它是科学研究，特别是天文学的一个极好平台。
前往火星的星际飞船
埃隆-马斯克对火星旅行进行了各种预测，去年曾提出人类前往红色星球的旅行可能在2029年之前可行。
马斯克希望利用他的可重复使用的“星船”火箭来降低成本，让“星船”舰队在各星球之间穿梭。
Robert Zubrin等火星旅行的倡导者认为，轻装上阵可以将探索火星的成本降到最低，探索火星不仅可以释放出采矿机会，而且可以获得新的技术突破。
马斯克说：“为了让生命在多个星球上存在，我们可能需要1000艘船或类似物品。”
火星上的永久基地
马斯克认为，成为一个航天文明将帮助人类避免因核战争等事件而有灭绝危险的“过滤器”。
如果我们能够使火星上的生命自我维持，我们将通过一个最大的过滤器。他解释说：“这就为我们成为星际生命做好了准备。
“长期来看，这对保存意识之光至关重要。最终地球会发生一些事情，希望不会很快，无论是自然的还是人为的，都会导致文明的结束。如果我们是一个生存在众多星球的物种，文明的可能寿命就会大得多。”
由人工智能设计的高科技轨道器
位于曼彻斯特大学石墨烯工程创新中心的石墨烯空间栖息地有限公司首席执行官维韦克-孔切里表示，未来的空间栖息地将由高科技材料利用机器人和人工智能建造。
孔切里的团队已经制作了空间栖息地的3D比例模型，并希望建立一个制造单位来制造空间栖息地。
太空栖息地将使用石墨烯增强的复合材料。
Koncherry.com表示：“石墨烯是一个奇妙的解决方案，因为它比以前用于太空栖息地的金属更轻，而且它是一个非常好的热导体，所以可以用来在最温暖的条件下散热。
我们知道我们的结构不会每次都是完美的，但是你可以做一个有根据的猜测，做一个小的原型，然后用传感器把它送入太空。
我不是说所有的东西都会从第一天开始工作--一些部件可能而且会失败。但是，如果你想快速研究，唯一的方法是快速制造一些东西，测试它，获得数据并从中学习。”