国家天文台“星语望远镜”入选斯坦福《AI（人工智能） Index Report 2026》天文领域代表性AI智能体案例
中国科学院国家天文台研发的星语望远镜被斯坦福大学《AI（人工智能） Index Report 2026》列为物理、天文领域2025年代表性AI智能体案例。
该系统把大模型、AI智能体（可自主感知、决策并执行任务的软件系统）与望远镜控制系统打通，科研人员说出科学目标后，智能体可测算天体位置、评估云量与天气、研判设备状态并生成观测方案、调度望远镜。
团队用数字孪生仿真环境训练智能体，避免占用真实望远镜的夜间观测时间。
据新华社报道（记者18日从中国科学院国家天文台了解到），由中国科学院国家天文台研发的星语望远镜入选斯坦福大学《AI（人工智能） Index Report 2026》报告，作为物理、天文领域2025年代表性AI智能体案例。 该系统由国家天文台银河系三维结构组与兴隆观测基地打造，把大模型、AI智能体和望远镜控制系统打通。
国家天文台高级工程师郑捷表示，科研人员只需说出想要观测的科学目标，AI智能体就可以完成一整套工作：测算天体位置、评估云量天气等观测环境、研判设备运行状态，自主生成观测方案，调度望远镜开展观测。
国家天文台人工智能推进委员会主任罗阿理研究员介绍，团队搭建了一套数字化仿真环境，如同望远镜的数字孪生模型，无需占用真实望远镜夜间观测时间即可反复演练观测策略、训练智能体； 借助大模型辅助开发，仿真系统实现低成本快速搭建。
系统已落地实战：依托接入的“司天”探路者与原型机设备，星语望远镜的智能体已识别预警8颗极早期超新星候选，其中2颗在气象条件合适时完成后续跟踪观测。 国家天文台台长刘继峰研究员表示，国家天文台自2022年底开启系统性布局，设立人工智能推进委员会，构建覆盖数据采集、分析发现、仿真验证、观测执行的AI科研链条。
未来相关技术成果还将上线中国科学院“磐石”大模型平台，面向行业开放共享。
这条案例的可核验价值在于把“具身智能”从实验室演示推进到大型科学装置的闭环运行：感知（云量、设备状态）、决策（生成观测方案）与执行（调度望远镜）由同一智能体串起，并用数字孪生仿真降低真实设备的训练成本。 这一路线与机器人领域用仿真训练策略、再迁移到真机的思路同构，说明科学装置可作为物理AI（人工智能）的低风险试验场。
需要区分的是，“入选报告案例”是学界关注度信号，不等于该系统已通过同行评审的量化性能评估； 8颗超新星候选属“识别预警”，2颗完成后续跟踪观测，均未披露自主发现相对人工发现的效率或准确率对比，因此不能推断其在科研产出上已具系统性优势。
后续观察信号
- “磐石”大模型平台上线后，星语望远镜智能体是否公开模型、接口或使用权限
- 超新星候选识别是否公布准确率、误报率及相对人工流程的量化对比
- 数字化仿真环境是否形成可复用的科学装置仿真方法或工具