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近日，《中国科学报》从中国科学院国度天文台获悉，由国度天文台开发的星语千里镜（StarWhisper Telescope）是一套搭载了AI智能体的千里镜节制体系，可以或许感知装备状况、理解不雅测情况、自立计划不雅测使命，并及时挪用千里镜硬件完成不雅测。

国度天文台台长刘继峰暗示，借助星语千里镜的AI智能体，于“司天工程”先导阵列的摸索中，已经乐成发明8颗极初期超新星候选体。“人工智能于天文学中的脚色正于从‘帮忙科学家阐发数据’，进一步向‘介入科研历程及科学装配运行’延长。”他说。

自2022年末启动相干事情以来，星语千里镜于短短3年多时间里便实现了从数据收罗到不雅测履行的全流程主动化。其优秀体现已经激发国际存眷——美国斯坦福年夜学以报酬本人工智能研究院（Stanford HAI）发布的《AI Index Report 2026》中，星语千里镜相干事情被列入2025年物理、天文、化学及质料科学范畴代表性AI智能体（AI Agents）案例。

天文千里镜有了“判定力”

天文学的每一一次新发明，都离不开千里镜的不雅测。已往，千里镜需要人工值守、肉眼盯守。厥后，主动化技能慢慢代替了人工操作。

据相识，千里镜的主动化体系重要根据预先设定的流程运行，协调镜筒、转台、相机、传感器、节制体系以和气候情况等因素。可是按照固定例则运行的体系没法像人类不雅测者那样综合判定、动态衡量。一旦气候、装备状况或者科学方针发生变化，仍需科研职员人工判定及调解。

于天文科研职员看来，千里镜真正缺的不是主动化，而是“判定力”。

于星语千里镜的赋能下，一项面向将来时域天文学的前沿项目“司天工程”有望具有这类“判定力”。这是一个由数十台米级年夜视场千里镜构成的漫衍式监测收集，每一30分钟完成上万平方度天区的高精度多色巡天，采样频率比全世界其他巡天项目高近两个量级，旨于捕获宇宙中的瞬变征象与新天体。

国度天文台李瑀旸博士先容，今朝，于“司天工程”探路者及原型机上，已经接入星语千里镜的智能体框架。“科研职员只需提出想看甚么，剩下的就交给AI智能体。”李瑀旸暗示。

例如，科研职员提出想不雅测初期超新星，智能体便能按照方针优先级、气候及装备状况天生不雅测方案；再经由过程差别接口，主动挪用响应节制模块，将不雅测成果反馈给科研职员。8颗极初期超新星候选体恰是经由过程这类方式被发明的，此中2颗还有于气候前提答应的环境下触发了后续不雅测。

可贵的是，使命竣事后，智能体还有会按照履行成果及专家反馈从头计划后续使命，将有用经验沉淀为可复用的技术，下次碰到近似环境就能直接用。

于电脑里造一台虚拟千里镜

那末，星语千里镜的智能体是怎样“练”出来的？谜底藏于电脑里的一台虚拟千里镜中。

刘继峰暗示，最近几年来，国度天文台自动掌握人工智能的成长机缘，连续推进“AI for Astronomy”相干结构，摸索人工智能于天文数据处置惩罚、科学发明、千里镜节制以和多装备协同不雅测等环节中的运用。

2022年末，国度天文台人工智能推进委员会（如下简称委员会）构造科研职员体系梳理了天文不雅测、数据处置惩罚及科学研究中的共性需求，鞭策天文学、人工智能及计较技能等差别范畴气力开展跨学科协作。

“年夜模子能辅助天文数据的处置惩罚已经是共鸣。”国度天文台人工智能推进委员会主任罗阿理先容，“跟着年夜模子的快速成长，各人逐渐信赖它能做更多的事——用智能体节制千里镜的设法由此孕育发生。”

最近几年来，于科研团队的连续努力下，一条涵盖数据收罗、处置惩罚阐发、科学发明、仿真验证、不雅测履行的完备人工智能科研链条慢慢成型。

依托年夜模子的辅助开发能力，团队于很短期内完成为了焦点仿真情况的搭建，并将总体开发成本节制于千元量级。“团队搭建的年夜口径科研级千里镜的数字化仿真体系相称在于电脑里造了一台虚拟千里镜，让智能体于虚拟情况中重复训练、验证计谋，确认无误后再上真机不雅测。”罗阿理说。

与此同时，科研团队还有摸索构建了一套将科学模子、情况模子、千里镜节制体系与智能体相毗连的体系。该体系将千里镜要害组件、传感器状况及不雅测情况信息整合为尺度化的模子上下文和谈（MCP）接口，使智能体可以或许像人同样“感知”千里镜的状况，并挪用差别的东西与装备。

例如，于“司天工程”的探路者中，星语年夜模子接入后，体系经由过程“跨巡天对于齐时序模子”从多巡天公然数据中辨认极初期超新星候选体，再经由过程“短时势部景象形象猜测模子”综合云量、风速及湿度等及时参数评估不雅测前提。

于团队看来，年夜模子不仅可以或许辅助科学数据阐发，并且正于显著转变科研软件及科学装配仿真体系的研发模式。

全新的天文科研范式

值患上存眷的是，国度天文台的摸索并未止步在为单一千里镜搭建仿真体系，他们还有于测验考试一种全新的天文科研构造及履行方式。

于科研职员看来，仿真体系还有有一个主要功效，即它可以于虚拟情况中重复履行不雅测使命，连续记载装备状况、情况变化、决议计划历程及履行成果，形成面向千里镜智能节制的高质量练习数据。这些数据将用在进一步练习千里镜节制视觉语言动作（VLA）模子，为将来于真实科学装配上实现更高程度的智能不雅测奠基基础。

“科研范式正于发生转变，AI于科研中的脚色再也不只是辅助阐发，而是进一步进入科研履行流程自己。”罗阿理暗示。

刘继峰期待，跟着这一系统慢慢完美，科研职员将更多聚焦在提出科学问题、设定科学方针及判定科学价值，而智能体则有望负担愈来愈多的数据阐发、使命计划、东西挪用、不雅测履行及迭代验证事情。

将来，相干结果将陆续上线中国科学院“盘石”年夜模子平台，以进一步鞭策天文范畴模子、东西与运用能力的同享及复用。