千問辦公協助國家天文台科研團隊打造科研級望遠鏡模擬系統

QwenWork 新聞

近日，千問辦公協助國家天文台科研團隊，打造一口徑巨大的科研級望遠鏡數碼仿真系統——僅耗時三日便完成組建，費用更少於一千元。

對比以往，同類型系統過往多須委聘軟件供應商開發，週期約需三個月，開支高昂至數萬元。千問辦公竟將系統的搭建門檻足足降下了兩個數量級。

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為何要搭建觀測仿真系統

宇宙浩渺無垠，望遠鏡掠過的星芒，皆源自遙遠的深空。

超新星爆發、伽瑪射線暴等瞬變事件，是宇宙漫長歲月中的偶然閃光，亦為研究宇宙演化及極端物理過程的關鍵窗口。

此類事件往往來得突然且稍縱即逝——欲成功捕捉這瞬息間，單靠高性能望遠鏡尚不足夠，還需一個具感知力、會思考、能自主決策的「大腦」。

鑑於科研級望遠鏡資源匱乏，真實設備難以負擔反覆試錯的成本。於仿真系統中預先排演觀測流程，成為減少實際損耗的有效途徑之一。

故此，科研團隊必須在正式觀測前，先建構「仿真望遠鏡」，完整模擬整個觀測流程，驗證方案可行後，方能動用真實設備凝視深空。

千問辦公有幸擔任這一模擬系統的底層支撐平台。

02

仿真系統是如何運作？

千問辦公協助國家天文台相關科研團隊搭建大孔徑科研級望遠鏡數碼仿真系統，並將望遠鏡各組件、傳感器狀態及觀測環境資訊整合為標準 MCP 接口，供智能體（Agent）實時監測與調用。

此舉就好比將望遠鏡各部件轉換為一排「通用插座」，實現 Agent 即插即用，既可實時查閱狀態，亦可遠程操控設備。

兩類專用模型在其調度下協同運作：

跨巡天對齊時序模型：從多巡天公開數據中識別極早期超新星候選目標，解答「看什麼」；

短時局部氣象預測模型：評估實時觀測條件，指導「怎麼看」。

最終，Agent 能綜合科學目標優先級、望遠鏡實時狀態及目標可觀測時段，自主完成「狀態感知 → 任務規劃 → 方案生成 → 流程驗證」的閉環流程。

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相關 Agent 成功預警 8 顆極早期超新星候選

該 Agent 框架不只用於仿真，更已實際接入「司天」探路者與「司天」原型機。

當科研人員提出觀測需求後，智能體會結合目標優先級、天氣狀況及設備狀態生成觀測方案，透過不同 MCP 接口調用控制模組，並向研究人員反饋結果；任務結束後，更可根據執行情況與專家意見優化後續計劃，並將有效經驗沉澱為可復用的技能（Skill）。

截至現時，相關智能體已成功預警 8 顆極早期超新星候選目標——八次在星光消逝前捕捉到宇宙的「眨眼」，當中 2 次於天氣允許情況下觸發了真實觀測。

這次實踐不僅為單一望遠鏡構建仿真系統，更係對新型天文科研組織與執行模式的一次探索。

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AI 真正參與科研執行，科研範式正經歷轉變

天文觀測經歷了由人眼到 AI 參與執行的演進歷程：從最初的人工操控，過渡至預設流程的自動化工作流——一旦天氣或設備變動仍需人工干預；而今，隨著大模型、Agent、科學模型與望遠鏡控制系統逐步融合，AI 已具備根據實時環境與科學目標進行動態規劃、調用工具、驗證方案並調整策略之能力。

同時，仿真系統可在虛擬環境中反覆執行任務，持續記錄設備狀態、環境變化、決策過程與執行結果，形成高品質訓練數據，用於訓練更先進的望遠鏡控制模型（如 VLA），為未來在真實裝置上實現更高水平智能觀測奠定基礎。

「AI 正更深入地融入科研流程。科研人員負責提出問題與設定目標，智能體則承擔部分觀測執行、方案驗證與任務迭代工作。這表明 AI 在科研中的角色，正從輔助分析延伸至科研執行環節。」——國家天文台人工智能推進委員會專家李瑀旸博士

四百多年前，伽利略曾用自製望遠鏡首次觀測到木星的四顆衛星，為日心說提供了關鍵證據。

四百年後的今天，AI 協助研究人員捕捉宇宙中稍縱即逝的閃光。

AI 雖未取代那些仰望星空之人，卻將科研人員從重複性工作中解脫，令他們重拾「提出科學問題」這一核心使命。

將觀測、驗證與迭代交給 Agent，把時間留給最重要的發現。

當下一束來自深空的星光抵達地球時，早已有人工智能為其守候。

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