本书共12章，构成一条从代码到星空的清晰逻辑链：基础层：机器学习与深度学习如何适配天文数据的高维、稀疏与强噪声特性。科学层：AI在系外行星宜居性评估、暗物质模型检验、LIGO引力波信号提取、快速射电暴(FRB)实时分类、脉冲星与地外生命搜寻中的实战案例。系统层：自主望远镜网络协同AI驱动的探测器控制与观测调度，并赋予月球和行星表面巡视器与深空探测器自主决策能力，构建从近地到深空的全链路智能观测与探测体系。前瞻层：量子计算与AI融合，为宇宙学模拟与下一代巡天提供新引擎。