{"id":86269,"topic":"ai","source":"新浪财经","title":"人工智能与天文观测迈向深度融合 - 新浪财经","url":"https://finance.sina.cn/2026-09-20/detail-inismzux1620771.d.html?vt=4","url_hash":"09cf06eff395a2269301b22cd86455f2f1cb66bf","author":"","summary":"人工智能与天文观测迈向深度融合 新浪财经","content":"人工智能与天文观测迈向深度融合\n来源：科技日报\n9月18日，中国科学院国家天文台发布消息称，由该台发起并推动的星语望远镜相关工作成功入选美国斯坦福大学《2026年人工智能指数报告》，并被列为2025年物理、天文、化学和材料科学领域代表性智能体案例。这标志着我国人工智能与天文观测深度融合的探索获得国际关注。\n星语望远镜是一套天文具身智能观测系统。简单说，它把大模型、智能体和望远镜控制系统连在一起，让智能体根据科研人员的观测需求，结合科学目标、设备状态和观测环境，参与任务规划与观测执行。\n给望远镜造个“虚拟训练场”\n天文望远镜是高度复杂的科学装置。镜筒、转台、相机、传感器、控制系统以及天气环境等，都会影响观测过程。要让智能体真正参与天文望远镜运行，不能一上来就在真实设备上试，先得有一个能感知设备状态、理解观测环境、验证控制策略的实验环境。\n2022年以来，中国科学院国家天文台人工智能推进委员会围绕人工智能赋能天文学研究持续布局，组织天文学、人工智能、计算技术等领域力量开展跨学科协作。这些探索已从早期的数据处理和算法应用，逐步扩展到科学模型、大模型、智能体和望远镜控制，形成覆盖“数据采集、处理分析、科学发现、仿真验证、观测执行”的人工智能科研链条。\n科研团队为星语望远镜搭建了大口径科研级望远镜数字化仿真系统。“这个系统可以在不占用真实望远镜观测时间的情况下，模拟望远镜组件、传感器状态、环境变化和观测流程，为控制策略测试、智能体训练和观测流程优化提供实验基础。”中国科学院国家天文台人工智能推进委员会主任罗阿理形象地说，“就是先给望远镜造一个‘虚拟训练场’，让智能体在里面反复练习。”\n“依托大模型辅助开发能力，我们在很短时间内就完成了核心仿真环境搭建，并有望把整体开发成本控制在千元量级。”中国科学院国家天文台博士李瑀旸说，这项工作得到了中国科学院“磐石”大模型团队的指导，以及阿里云大模型和千问办公工具环境提供的技术支持。\n让智能体当上“观测调度员”\n科研团队还探索构建了一套系统，把科学模型、环境模型、望远镜控制系统和智能体连接起来。望远镜关键组件、传感器状态和观测环境信息，被整合成统一接口，让智能体能够监测和调用不同工具与设备。\n目前，该智能体框架已接入“司天”探路者和“司天”原型机。科研人员提出科学观测需求后，智能体结合目标优先级、天气和设备状态生成观测方案，通过不同接口调用相应控制模块，并把观测结果反馈给科研人员。任务结束后，它还可以根据执行结果和专家反馈重新规划后续任务，把有效经验沉淀为可复用的AI技能。截至目前，相关智能体已预警8颗极早期超新星候选体，其中2颗在天气条件允许的情况下触发了后续观测。\n“过去，望远镜自动化系统主要按照预先设定的流程运行；当天气、设备状态或科学目标发生变化时，仍需要科研人员人工判断和调整。现在，随着大模型、智能体、科学模型和望远镜控制系统逐步连接，AI开始具备根据实时环境和科学目标进行动态规划、调用工具、验证方案并调整观测策略的能力。”罗阿理说。\n仿真系统还可以在虚拟环境中反复执行观测任务，持续记录设备状态、环境变化、决策过程和执行结果，为未来在真实科学装置上实现更高水平的智能观测打下基础。\n中国科学院国家天文台台长刘继峰表示，科研范式正在发生改变，AI在科研中的角色不再只是辅助分析，而是进一步进入科研执行流程本身。科研工作者未来将更多负责提出问题、设定目标，智能体则承担观测执行、验证和迭代工作。","image_url":null,"lang":"zh","published_at":"2026-09-20T06:40:07+00:00","fetched_at":"2026-09-20T07:15:06+00:00","status":"read","starred":0,"extract_state":"ok","summary_auto":"人工智能与天文观测迈向深度融合\n来源：科技日报\n9月18日，中国科学院国家天文台发布消息称，由该台发起并推动的星语望远镜相关工作成功入选美国斯坦福大学《2026年人工智能指数报告》，并被列为2025年物理、天文、化学和材料科学领域代表性智能体案例。这标志着我国人工智能与天文观测深度融合的探索获得国际关注。\n星语望远镜是一套天文具身智能观测系统。简单说，它把大模型、智能体和望远镜控制系统连在一起，让智能体根据科研人员的观测需求，结合科学目标、设备状态和观测环境，参与任务规划与观测执行。\n给望远镜造个“虚拟训练场”\n天文望远镜是高度复杂的科学装置。镜筒、转台、相机、传感器、控制系统以及天气环境等，都会影响观测过程。要让智能体真正参与天文望远镜运行，不能一上来就在真实设备上试，先得有一个能感知设备状态、理解观测环境、验证控制策略的实验环境。\n2022年以来，中国科学院国家天文台人工智能推进委员会围绕人工智能赋能天文学研究持续布局，组织天文学、人工智能、计算技术等领域力量开展跨学科协作。这些探索已从早期的数据处理和算法应用，逐步扩展到科学模型、大模型、智能体和望远镜控制，形成覆盖“数据采集、处理分析、科学发现、仿真验证、观测执行”的人工智能科研链条。\n科研团队为星语望远镜搭建了大口径科研级望远镜数字化仿真系统。“这个系统可以在不占用真实望远镜观测时间的情况下，模拟望远镜组件、传感器状态、环境变化和观测流程，为控制策略测试、智能体训练和观测流程优化提供实验基础。”中国科学院国家天文台人工智能推进委员会主任罗阿理形象地说，“就是先给望远镜造一个‘虚拟训练场’，让智能体在里面反复练习。”\n“依托大模型辅助开发能力，我们在很短时间内就完成了核心仿真环境搭建，并有望把整体开发成本控制在千元量级。”中国科学院国家天文台博士李瑀旸说，这项工作得到了中国科学院“磐石”大模型团队的指导，以及阿里云大模型和千问办公工具环境提供的技术支持。\n让智能体当上“观测调度员”\n科研团队还探索构建了一套系统，把科学模型、环境模型、望远镜控制系统和智能体连接起来。望远镜关键组件、传感器状态和观测环境信息，被整合成统一接口，让智能体能够监测和调用不同工具与设备。\n目前，该智能体框架已接入“司天”探路者和“司天”原型机。科研人员提出科学观测需求后，智能体结合目标优先级、天气和设备状态生成观测方案，通过不同接口调用相应控制模块，并把观测结果反馈给科研人员。任务结束后，它还可以根据执行结果和专家反馈重新规划后续任务，把有效经验沉淀为可复用的AI技能。截至目前，相关智能体已预警8颗极早期超新星候选体，其中2颗在天气条件允许的情况下触发了后续观测。\n“过去，望远镜自动化系统主要按照预先设定的流程运行；当天气、设备状态或科学目标发生变化时，仍需要科研人员人工判断和调整。现在，随着大模型、智能体、科学模型和望远镜控制系统逐步连接，AI开始具备根据实时环境和科学目标进行动态规划、调用工具、验证方案并调整观测策略的能力。”罗阿理说。\n仿真系统还可以在虚拟环境中反复执行观测任务，持续记录设备状态、环境变化、决策过程和执行结果，为未来在真实科学装置上实现更高水平的智能观测打下基础。\n中国科学院国家天文台台长刘继峰表示，科研范式正在发生改变，AI在科研中的角色不再只是辅助分析，而是进一步进入科研执行流程本身。科研工作者未来将更多负责提出问题、设定目标，智能体则承担观测执行、验证和迭代工作。","cluster_id":null,"extract_retries":0,"extract_error":null,"contract_version":"news_item.v1","format_contract_version":"news_item_formats.v1","dedup_url":"https://finance.sina.cn/2026-09-20/detail-inismzux1620771.d.html?vt=4","quality_profile":{"profile_version":"extraction_quality.v2","bucket":"high","confidence":0.9,"failure_kind":"none","retryable":false,"retry_after_attempts":0,"reason":"High 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新浪财经","url":"https://finance.sina.cn/2026-09-20/detail-inismzux1620771.d.html?vt=4","source":"新浪财经","author":null,"published_at":"2026-09-20T06:40:07+00:00","locale":"zh","topic":"ai","tags":[],"excerpt":"人工智能与天文观测迈向深度融合\n来源：科技日报\n9月18日，中国科学院国家天文台发布消息称，由该台发起并推动的星语望远镜相关工作成功入选美国斯坦福大学《2026年人工智能指数报告》，并被列为2025年物理、天文、化学和材料科学领域代表性智能体案例。这标志着我国人工智能与天文观测深度融合的探索获得国际关注。\n星语望远镜是一套天文具身智能观测系统。简单说，它把大模型、智能体和望远镜控制系统连在一起，让智能体根据科研人员的观测需求，结合科学目标、设备状态和观测环境，参与任务规划与观测执行。\n给望远镜造个“虚拟训练场”\n天文望远镜是高度复杂的科学装置。镜筒、转台、相机、传感器、控制系统以及天气环境等，都会影响观测过程。要让智能体真正参与天文望远镜运行，不能一上来就在真实设备上试，先得有一个能感知设备状态、理解观测环境、验证控制策略的实验环境。\n2022年以来，中国科学院国家天文台人工智能推进委员会围绕人工智能赋能天文学研究持续布局，组织天文学、人工智能、计算技术等领域力量开展跨学科协作。这些探索已从早期的数据处理和算法应用，逐步扩展到科学模型、大模型、智能体和望远镜控制，形成覆盖“数据采集、处理分析、科学发现、仿真验证、观测执行”的人工智能科研链条。\n科研团队为星语望远镜搭建了大口径科研级望远镜数字化仿真系统。“这个系统可以在不占用真实望远镜观测时间的情况下，模拟望远镜组件、传感器状态、环境变化和观测流程，为控制策略测试、智能体训练和观测流程优化提供实验基础。”中国科学院国家天文台人工智能推进委员会主任罗阿理形象地说，“就是先给望远镜造一个‘虚拟训练场’，让智能体在里面反复练习。”\n“依托大模型辅助开发能力，我们在很短时间内就完成了核心仿真环境搭建，并有望把整体开发成本控制在千元量级。”中国科学院国家天文台博士李瑀旸说，这项工作得到了中国科学院“磐石”大模型团队的指导，以及阿里云大模型和千问办公工具环境提供的技术支持。\n让智能体当上“观测调度员”\n科研团队还探索构建了一套系统，把科学模型、环境模型、望远镜控制系统和智能体连接起来。望远镜关键组件、传感器状态和观测环境信息，被整合成统一接口，让智能体能够监测和调用不同工具与设备。\n目前，该智能体框架已接入“司天”探路者和“司天”原型机。科研人员提出科学观测需求后，智能体结合目标优先级、天气和设备状态生成观测方案，通过不同接口调用相应控制模块，并把观测结果反馈给科研人员。任务结束后，它还可以根据执行结果和专家反馈重新规划后续任务，把有效经验沉淀为可复用的AI技能。截至目前，相关智能体已预警8颗极早期超新星候选体，其中2颗在天气条件允许的情况下触发了后续观测。\n“过去，望远镜自动化系统主要按照预先设定的流程运行；当天气、设备状态或科学目标发生变化时，仍需要科研人员人工判断和调整。现在，随着大模型、智能体、科学模型和望远镜控制系统逐步连接，AI开始具备根据实时环境和科学目标进行动态规划、调用工具、验证方案并调整观测策略的能力。”罗阿理说。\n仿真系统还可以在虚拟环境中反复执行观测任务，持续记录设备状态、环境变化、决策过程和执行结果，为未来在真实科学装置上实现更高水平的智能观测打下基础。\n中国科学院国家天文台台长刘继峰表示，科研范式正在发生改变，AI在科研中的角色不再只是辅助分析，而是进一步进入科研执行流程本身。科研工作者未来将更多负责提出问题、设定目标，智能体则承担观测执行、验证和迭代工作。","full_text":"人工智能与天文观测迈向深度融合\n来源：科技日报\n9月18日，中国科学院国家天文台发布消息称，由该台发起并推动的星语望远镜相关工作成功入选美国斯坦福大学《2026年人工智能指数报告》，并被列为2025年物理、天文、化学和材料科学领域代表性智能体案例。这标志着我国人工智能与天文观测深度融合的探索获得国际关注。\n星语望远镜是一套天文具身智能观测系统。简单说，它把大模型、智能体和望远镜控制系统连在一起，让智能体根据科研人员的观测需求，结合科学目标、设备状态和观测环境，参与任务规划与观测执行。\n给望远镜造个“虚拟训练场”\n天文望远镜是高度复杂的科学装置。镜筒、转台、相机、传感器、控制系统以及天气环境等，都会影响观测过程。要让智能体真正参与天文望远镜运行，不能一上来就在真实设备上试，先得有一个能感知设备状态、理解观测环境、验证控制策略的实验环境。\n2022年以来，中国科学院国家天文台人工智能推进委员会围绕人工智能赋能天文学研究持续布局，组织天文学、人工智能、计算技术等领域力量开展跨学科协作。这些探索已从早期的数据处理和算法应用，逐步扩展到科学模型、大模型、智能体和望远镜控制，形成覆盖“数据采集、处理分析、科学发现、仿真验证、观测执行”的人工智能科研链条。\n科研团队为星语望远镜搭建了大口径科研级望远镜数字化仿真系统。“这个系统可以在不占用真实望远镜观测时间的情况下，模拟望远镜组件、传感器状态、环境变化和观测流程，为控制策略测试、智能体训练和观测流程优化提供实验基础。”中国科学院国家天文台人工智能推进委员会主任罗阿理形象地说，“就是先给望远镜造一个‘虚拟训练场’，让智能体在里面反复练习。”\n“依托大模型辅助开发能力，我们在很短时间内就完成了核心仿真环境搭建，并有望把整体开发成本控制在千元量级。”中国科学院国家天文台博士李瑀旸说，这项工作得到了中国科学院“磐石”大模型团队的指导，以及阿里云大模型和千问办公工具环境提供的技术支持。\n让智能体当上“观测调度员”\n科研团队还探索构建了一套系统，把科学模型、环境模型、望远镜控制系统和智能体连接起来。望远镜关键组件、传感器状态和观测环境信息，被整合成统一接口，让智能体能够监测和调用不同工具与设备。\n目前，该智能体框架已接入“司天”探路者和“司天”原型机。科研人员提出科学观测需求后，智能体结合目标优先级、天气和设备状态生成观测方案，通过不同接口调用相应控制模块，并把观测结果反馈给科研人员。任务结束后，它还可以根据执行结果和专家反馈重新规划后续任务，把有效经验沉淀为可复用的AI技能。截至目前，相关智能体已预警8颗极早期超新星候选体，其中2颗在天气条件允许的情况下触发了后续观测。\n“过去，望远镜自动化系统主要按照预先设定的流程运行；当天气、设备状态或科学目标发生变化时，仍需要科研人员人工判断和调整。现在，随着大模型、智能体、科学模型和望远镜控制系统逐步连接，AI开始具备根据实时环境和科学目标进行动态规划、调用工具、验证方案并调整观测策略的能力。”罗阿理说。\n仿真系统还可以在虚拟环境中反复执行观测任务，持续记录设备状态、环境变化、决策过程和执行结果，为未来在真实科学装置上实现更高水平的智能观测打下基础。\n中国科学院国家天文台台长刘继峰表示，科研范式正在发生改变，AI在科研中的角色不再只是辅助分析，而是进一步进入科研执行流程本身。科研工作者未来将更多负责提出问题、设定目标，智能体则承担观测执行、验证和迭代工作。","reading_time_min":1,"extraction":{"state":"ok","confidence":0.9,"error":null,"explanation":"High 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