4月14日，中国科学院国家天文台人工智能工作组发布新一代天文大模型——“星语3.0”，并已成功接入国家天文台兴隆观测站望远镜阵列--Mini“司天”。这是大模型在科学领域落地的经典案例，也是大模型在天文观测领域的首次应用。

国家天文台人工智能工作组智能体开发方向的李瑀旸表示，全新升级的星语大模型正在向智能体方向发展，“星语将吸收更多天文细分领域知识，融合现有科研模型、算法和成果，打造‘One For All’的天文+AI新范式。星语将降低天文学家在跨方向交流和工作时的门槛，提高科研效率，让天文学家将注意力更多地集中在天文发现上。”

天文望远镜是人类探索宇宙的“照相机”。相比单体望远镜，大型望远镜阵列能更有效地整合高性能望远镜资源，成本更低，观测效率更高。随着望远镜数量的不断增加，如何控制大型望远镜阵列已成为当今天文界共同面临的挑战。以往天文观测主要依赖观测助手和科研人员的配合。科研人员往往需要根据观测所在地气象情况修改观测计划，在观测室等待数据返回并实时分析，再根据结果修改观测计划。重要观测目标的每个环节都需要人工参与，效率低且难以同时控制多个望远镜。

“星语3.0”尝试解决这一难题。依托阿里云通义千问底模和百炼平台，“星语3.0”基于超30万专家订正数据完成训练，在天文物理等专业能力上表现突出。目前，“星语3.0”已成功接入国家天文台兴隆观测站望远镜阵列——Mini“司天”，可实现自主控制望远镜进行观测、分析观测结果，智能地给出下一步观测建议。

例如，当收到“观测某星体”的任务时，“星语3.0”首先查询某星体的坐标信息，反馈给观测人员；当得到确认后，“星语3.0”将按照观测人员输入的计划进行自动观测；单次曝光完成后，大模型将回收并处理数据，根据结果判断目标源的观测价值，推荐接下来的观测计划。

未来，星语大模型将接入国家天文台大型望远镜阵列“司天”（Mini“司天”即为“司天”的一部分）。“司天”是我国天文学家面向时域天文学提出的国家级重大天文基础设施项目，至2030年米级望远镜数量预期达到72架，每晚产生约140TB处理后数据，成为全球巡天效率最高的项目。星语大模型的接入将科研人员从繁琐的观测中解放出来，更加专注于研究。