> ### 摘要
> 中国自主研发的AI天文模型“星衍”实现重大观测突破，将深空目标探测深度提升至28等星量级，较传统光学巡天系统提升约3.5个星等。该模型融合多波段时序数据与生成式推理架构，在弱信号识别、伪源剔除及光变建模精度上达到国际领先水平，已成功辅助发现17颗新变星与3个高红移星系候选体。作为新一代天文AI基础设施，“星衍”正接入FAST、LAMOST及CSST早期数据系统，推动天文观测从“经验驱动”迈向“智能深度观测”新范式。
> ### 关键词
> 星衍模型, AI天文, 观测突破, 深度观测, 天文AI
## 一、星衍模型的诞生背景
### 1.1 人工智能技术在天文领域的应用历程
从早期基于规则的图像识别，到近年来深度学习驱动的海量巡天数据分类，人工智能正悄然重塑人类仰望星空的方式。在“星衍”模型问世之前，AI天文应用多集中于单任务辅助——如恒星分类、暂现源初筛或图像去噪，其能力边界常受限于模型泛化性与多源异构数据的融合深度。而真正意义上的“智能深度观测”，始终悬于技术跃迁的临界点：它不仅要求算法能“看见”更暗的光，更需理解光背后的物理时序逻辑与宇宙演化语境。“星衍”模型的出现，标志着这一临界点已被实质性突破——它将深空目标探测深度提升至28等星量级，较传统光学巡天系统提升约3.5个星等。这不是一次简单的性能叠加，而是AI从天文研究的“工具”升维为“观测主体”的关键转折：当弱信号识别、伪源剔除与光变建模精度同步迈入国际领先水平，机器便不再仅复述人类设定的判据，而开始以生成式推理架构，参与构建对宇宙暗弱脉动的全新诠释。
### 1.2 星衍模型开发团队的研究初衷与技术基础
“星衍”之名，取自“星辰演化的数字推演”之意——这既是对命名的诗意凝练，亦是开发团队最本真的研究初衷：让AI不止于拟合数据，更要成为理解宇宙动态演化的认知延伸。团队立足中国天文观测基础设施的现实图景，选择以多波段时序数据为基石，拒绝孤立处理单帧图像，转而构建具备时间纵深感的联合表征空间。其技术底座并非堆叠参数的黑箱，而是围绕天文物理先验精心设计的生成式推理架构：在FAST、LAMOST及CSST早期数据系统的协同验证中，该架构持续优化对微弱连续谱起伏与非高斯噪声的解耦能力。正因如此，“星衍”才能在真实观测场景中稳定输出——已成功辅助发现17颗新变星与3个高红移星系候选体。这些数字背后，是团队对“经验驱动”范式局限的清醒认知，更是将算法根系扎进中国天文土壤的一次静默深耕。
## 二、星衍模型的技术突破
### 2.1 深度学习算法在天文数据处理中的创新应用
“星衍”模型并非对既有深度学习范式的简单迁移，而是一次面向宇宙尺度不确定性的算法重构。它摒弃了天文图像识别中惯用的静态卷积范式，转而构建以时间—波段为双轴的联合嵌入空间：每一帧观测不再孤立存在，而是作为连续物理过程的瞬时切片，被注入先验驱动的时序注意力机制。这种设计使模型能主动捕捉毫星等量级的光变起伏——不是靠堆叠算力去“刷亮”噪声，而是借生成式推理，在数据稀疏区反向推演信号存在的概率分布。当传统方法在24.5等星附近陷入伪源泛滥的瓶颈，“星衍”已稳定解析出28等星量级的弱信号，其背后是多波段时序数据与生成式推理架构的深度咬合。这不是算法对数据的单向征服，而是让神经网络学会以天体物理的语言思考：光子抵达的延迟、星际介质的色散、仪器响应的非线性漂移……皆被编码为可微分的约束项。正因如此，它才能在FAST、LAMOST及CSST早期数据系统的真实负载下，持续输出高置信度发现——17颗新变星与3个高红移星系候选体，不是统计意义上的偶然，而是算法理解宇宙节律后，一次沉静而确凿的回应。
### 2.2 星衍模型实现观测深度提升的核心技术原理
将深空目标探测深度提升至28等星量级，较传统光学巡天系统提升约3.5个星等——这一数字背后，是“星衍”对观测极限的重新定义。其核心技术原理不在于单纯增强信噪比，而在于重构“什么是可观测”的认知框架：通过融合多波段时序数据，模型在频域与时域同步建立物理一致的信号先验；借助生成式推理架构，它能在极低信噪比区间（<2σ）生成符合天体演化规律的替代序列，并以此反向校准原始数据中的系统误差。弱信号识别、伪源剔除及光变建模精度达到国际领先水平，正是该原理在工程层面的具象化——当其他系统仍在阈值之上做二值判断，“星衍”已在概率云中绘制信号存在的拓扑结构。它不依赖更高口径的望远镜，却让现有设施“看见”更暗的宇宙；它不增加曝光时间，却通过智能解耦微弱连续谱起伏与非高斯噪声，释放出被淹没的物理信息。这3.5个星等的跨越，是数学语言与星空语法之间，一次精准而深情的翻译。
## 三、总结
“星衍”模型作为中国自主研发的AI天文模型，实现了天文观测深度的重大突破，将深空目标探测深度提升至28等星量级，较传统光学巡天系统提升约3.5个星等。其核心能力源于多波段时序数据与生成式推理架构的深度融合，在弱信号识别、伪源剔除及光变建模精度上达到国际领先水平。模型已成功辅助发现17颗新变星与3个高红移星系候选体，并正接入FAST、LAMOST及CSST早期数据系统，推动天文观测从“经验驱动”迈向“智能深度观测”新范式。这一进展标志着AI在天文领域已由辅助工具升维为具备物理理解能力的观测主体，为下一代天文科学基础设施提供了关键支撑。
