千问助力国家天文台科研团队打造科研级望远镜模拟系统

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近日，千问办公协助国家天文台科研团队，打造一口径巨大的科研级望远镜数码仿真系统——仅耗时三日便完成组建，费用更少于一千元。

对比以往，同类型系统过去多须委托软件供应商开发，周期约需三个月，开支高达数万元。千问办公竟将系统的搭建门槛足足降低了两个数量级。

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为什么要搭建观测仿真系统

宇宙浩渺无垠，望远镜掠过的星芒，皆源自遥远的深空。

超新星爆发、伽马射线暴等瞬变事件，是宇宙漫长岁月中的偶然闪光，也是研究宇宙演化及极端物理过程的关键窗口。

此类事件往往来得突然且稍纵即逝——想要成功捕捉这一瞬间，单靠高性能望远镜尚不足够，还需要一个有感知力、会思考、能自主决策的“大脑”。

鉴于科研级望远镜资源匮乏，真实设备难以承担反复试错的成本。在仿真系统中预先排演观测流程，成为减少实际损耗的有效途径之一。

因此，科研团队必须在正式观测前，先构建“仿真望远镜”，完整模拟整个观测流程，验证方案可行后，才能动用真实设备凝视深空。

千问办公有幸担任这一模拟系统的底层支撑平台。

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仿真系统是如何运作的？

千问办公协助国家天文台相关科研团队搭建大孔径科研级望远镜数码仿真系统，并将望远镜各组件、传感器状态及观测环境信息整合为标准MCP接口，供智能体（Agent）实时监测与调用。

此举好比将望远镜各部件转换为一排“通用插座”，实现Agent即插即用，既可实时查阅状态，也可远程操控设备。

两类专用模型在其调度下协同运作：

跨巡天对齐时序模型：从多巡天公开数据中识别极早期超新星候选目标，解答“看什么”；

短时局部气象预测模型：评估实时观测条件，指导“怎么看”。

最终，Agent能够综合科学目标优先级、望远镜实时状态及目标可观测时段，自主完成“状态感知 → 任务规划 → 方案生成 → 流程验证”的闭环流程。

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相关Agent成功预警8颗极早期超新星候选目标

该Agent框架不仅用于仿真，更已实际接入“司天”探路者与“司天”原型机。

当科研人员提出观测需求后，智能体会结合目标优先级、天气状况及设备状态生成观测方案，通过不同MCP接口调用控制模块，并向研究人员反馈结果；任务结束后，还可根据执行情况与专家意见优化后续计划，并将有效经验沉淀为可复用的技能（Skill）。

截至目前，相关智能体已成功预警8颗极早期超新星候选目标——八次在星光消逝前捕捉到宇宙的“眨眼”，其中2次在天气允许的情况下触发了真实观测。

这次实践不仅为单一望远镜构建了仿真系统，更是对新型天文科研组织与执行模式的一次探索。

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AI真正参与科研执行，科研范式正在经历转变

天文观测经历了由人眼到AI参与执行的演进历程：从最初的人工操控，过渡至预设流程的自动化工作流——一旦天气或设备变动仍需人工干预；如今，随着大模型、Agent、科学模型与望远镜控制系统的逐步融合，AI已具备根据实时环境与科学目标进行动态规划、调用工具、验证方案并调整策略的能力。

同时，仿真系统可在虚拟环境中反复执行任务，持续记录设备状态、环境变化、决策过程与执行结果，形成高质量训练数据，用于训练更先进的望远镜控制模型（如VLA），为未来在真实装置上实现更高水平智能观测奠定基础。

“AI正更深入地融入科研流程。科研人员负责提出问题与设定目标，智能体则承担部分观测执行、方案验证与任务迭代工作。这表明AI在科研中的角色，正从辅助分析延伸至科研执行环节。”——国家天文台人工智能推进委员会专家李瑀旸博士

四百多年前，伽利略曾用自制望远镜首次观测到木星的四颗卫星，为日心说提供了关键证据。

四百年后的今天，AI协助研究人员捕捉宇宙中稍纵即逝的闪光。

AI虽未取代那些仰望星空之人，却将科研人员从重复性工作中解脱，让他们重拾“提出科学问题”这一核心使命。

将观测、验证与迭代交给Agent，把时间留给最重要的发现。

当下一束来自深空的星光抵达地球时，早已有人工智能为其守候。

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