现代天文学正经历着一场意义深远的变革，此变革由巡天观测技术的飞跃以及时域天文学研究的迫切需求共同驱动。伴随时域天文学、多信使天文学以及大规模巡天计划的快速发展，天文观测面临着诸多严峻挑战，具体表现为数据规模呈指数级急剧增长，观测目标具有瞬态特性，且对决策时效性要求极高。传统基于人工经验和静态规则的望远镜控制系统，已难以有效满足对复杂观测策略进行高效响应的需求。近年来，以机器学习、深度学习和强化学习为代表的人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术，正深度融入天文望远镜控制系统。在观测调度、实时数据处理以及设备健康管理等多个方面，推动着望远镜运行模式向自主化、智能化和闭环优化方向不断发展演变。

中国科学院南京天文光学技术研究所有关科研团队近期特邀在《激光与光电子学进展》发表了题为《人工智能赋能天文观测：望远镜控制系统智能化综述》，文章梳理AI在望远镜控制系统（TCS）的应用、架构与发展趋势。系统地对AI在望远镜控制系统中的总体架构和关键应用进行了综述，着重归纳总结了自主观测调度、实时数据流智能处理与闭环反馈、预测性维护这三个方向的研究进展和典型案例，深入探讨了可解释性、鲁棒性和系统集成等关键问题，并对AI驱动的天文观测系统的未来发展趋势进行了展望。

综述指出，AI已从辅助工具转变为望远镜自主化升级核心动力，为新一代智能天文观测设备研发提供完整理论与技术参考。未来望远镜控制系统将向更高层次的自主化方向持续推进，其自主决策能力将大幅提升；同时，系统实时性亦会进一步增强，可更迅速地响应各类观测需求与环境变化；此外，智能化水平将跃上新台阶，具备更强的学习、推理与适应能力。这些进步必将为天文学研究领域带来更为重大且深远的突破性成果。

相关论文链接：《人工智能赋能天文观测：望远镜控制系统智能化综述》（特邀）