在青海省海西州冷湖地区举办的第二届人工智能赋能天文学开放科学会议上，一项具有里程碑意义的合作正式启动——之江实验室与中国科学院国家天文台联合宣布启动《智慧天文台白皮书——人工智能驱动的下一代天文观测体系》编制工作，并发布了首版框架。这一举措标志着全球天文观测体系正加速向智能化转型，旨在通过人工智能技术突破传统观测模式的局限。

发布仪式由之江实验室研究员施钧辉、西班牙加那利大望远镜负责人Romano Corradi博士及中国科学院国家天文台访问教授David Buckley共同主持。施钧辉在致辞中指出，冷湖地区近年来已成为天文观测设施的集聚地，随着望远镜口径扩大、视场拓宽和巡天速度提升，人类观测宇宙的能力达到前所未有的高度。然而，海量数据的涌入对传统分析方法构成挑战，天文观测已进入“数据洪流”时代，亟需构建能够自主理解数据并驱动观测的智能体系。

他进一步解释，宇宙通过微弱的光变、特殊光谱线或短暂射电信号等线索传递信息，但传统观测模式难以实时处理这些数据。例如，单次观测可能产生数TB图像，而全球望远镜网络每天产生的数据量更以PB计。这种规模的数据远超科学家手动分析的能力范围，迫使天文观测从“望远镜自动化”向“观测体系智能化”跃迁。

白皮书聚焦“如何利用人工智能解析天文数据并驱动全球望远镜协同观测”这一核心问题，提出五大关键环节：在数据处理层面，AI模型可融合多波段、多时域观测数据，建立跨模态关联；在观测规划层面，AI能综合科学目标、天气条件和设备状态等因素，动态生成最优观测方案；在任务执行层面，AI可将观测指令直接转化为望远镜控制参数，缩短“发现-决策-观测”周期；在全球协同层面，AI可实现多台望远镜对同一目标的接力跟踪，从不同角度记录天文事件。

目前发布的首版框架仅是起点。智慧天文台的建设需跨越数据标准、模型接口、协作规则等技术壁垒，更依赖跨国界、跨机构的开放合作。未来六个月，编制组将面向全球天文界征集意见，邀请天文学家、工程师和AI研究者共同完善方案，确保体系具备开放性、可验证性和可推广性。

冷湖地区独特的暗夜条件、集聚的观测设施和清洁能源供应，为智慧天文台提供了理想验证环境。施钧辉在闭幕致辞中强调：“人工智能正在赋予科学家‘读懂宇宙语言’的能力，而全球望远镜网络的协同将让人类首次完整记录宇宙事件的全过程。这种观测方式的革新，或许将重新定义我们探索宇宙的边界。”