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Record · 科技日报 ACC. 900061258

AI Promotes Profound Transformation of Scientific Research Paradigms Across Disciplines

跨学科、会“动手”、能上云,AI正促进科研范式深刻变革

Issuer
科技日报
Date
2026-07-19
Instrument
other
Cited by
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This article reports on how AI is driving interdisciplinary scientific research, highlighting the development of the Panshi Scientific Foundation Model 2.0 and the 'Intelligent Scientist' platform, which integrate AI with automated robotics to accelerate research across multiple scientific fields.
Full text · 原文 2,739 字
冯妍 科技日报记者 王春<br> 科学发现的方式正在被AI重新书写。<br> 7月17日-20日,2026世界人工智能大会(以下简称“WAIC 2026”)在上海举办,记者看到,AI助力科学研究,已不仅仅专注于一门学科、一类任务,而是不断“破圈”“跨界”——跨越学科、“动手”实验、打破地域分隔,像一个巨大的“炼丹炉”,熔炼出科研范式的深刻变革。<br> 从“专才”到“通才”,“文理兼修”在路上<br> AI与多学科前沿交叉研究不断深入,科研工作迫切需要兼顾通用理解与专业能力的科学基础模型。“通专兼备”成为基础模型的新命题。<br> WAIC 2026上,记者了解到,由中国科学院统筹跨学科资源打造的磐石·科学基础大模型2.0(以下简称“磐石2.0”),汇聚了多个研究所共同构建的800万条高质量科学推理数据,覆盖200多个科研任务。中国科学院自动化研究所研究员徐楠介绍,当前磐石2.0已覆盖数学、物理、化学、天文、地理、生物等众多自然科学学科。<br> 在这块“磐石”之上,各学科正结出硕果:力学领域,面向工业设备构型设计的流体高通量计算软件可在10秒内输出仿真结果,误差控制在5%以内;天文领域,天文光谱智能体将稀有天体识别准确率较现有最优方法提升约50%,参数仿真从数小时压缩至分钟级,现已部署于国家天文台……这背后,是磐石2.0将通用AI能力与科学专业能力融合的“通专一体”技术路径。<br> 这位“通才”在与其他模型的“技能比拼”中取得佳绩。在60余项专业科研任务评测中,磐石2.0在绝大多数任务上均显著超越Gemini-3.1-pro、GPT-5.5等通用旗舰模型,并在化学性质预测、谱到分子结构预测、蛋白质位点预测等任务上领先领域专用模型,达到国际最佳水平。<br> 据悉,以磐石2.0为核心,一个贯通“数据基盘—工具底座—智能体枢纽—异构算力”的一体化智能科研平台已经建成,8000余个专业科研工具和技能库可为各领域场景应用提供共性智能服务。以规模化落地应用的“文献罗盘”智能体为例:它可在3小时内生成专业水平综述,且有效控制模型幻觉,证据归因准确率达90%,现已累计生成近4万篇综述,解决了科研人员面对海量文献“看不过来”的难题。在这个平台上,各学科的科研人员还能低门槛地按需定制专用模型与科研智能体。<br> “在接下来的开发中,我们会拓展更多的学科,不光是自然、理工类,也考虑把人文社科的数据也纳入进来。”徐楠说,“科研工作者能够利用我们的平台作开发,科研管理人员也能利用平台,对课题、论文进行创新性等指标的研判。”<br> 既“动脑”又“动手”,“远程科研”已成真<br> AI已成为全球科技竞争的主战场——谁率先构建起AI驱动的自主创新生态,谁就将掌握未来科技发展的主动权。在这一领域,我国已具备先发优势。<br> 在7月17日举办的大会“人工智能赋能材料科学论坛”上,记者在中国科学技术大学教授江俊的演讲中看到了一个视频:机器科学家“小来”不仅能调用科学大模型,与科研人员对话,理解研发需求、规划编排实验任务;还能调用科研机器人,来回穿梭于自动化实验设备和装置间,递送物料、做实验、收数据、做判断。<br> “在合肥,有22000平方米自主实验平台正在建设,这是已经建成的3000平方米自主实验平台运行的情况。”江俊介绍的,正是“智能科学家”平台——融合了AI、自动化机器人技术与深厚领域知识的全新科研主体,它将科研人员从重复性劳动中解放出来。<br> “研究纯理论的科学家,可能动手能力很差,一做实验就失败。但现在,他可以得到机器人的帮助了。”江俊笑着说。<br> “智能科学家”能够利用大模型的想象力、小模型的推理力,以及机器人的执行力,不断突破科研过程中的瓶颈。例如,一支由多所高校成员组成的团队在制备单原子铜杀菌剂的过程中,使用“智能科学家”将理论上需要数十年的配方筛选任务压缩到2个月。该成果已推广至全国30个省份的超千万亩农田。<br> “人的每次实验操作可能差异很大,但机器人的每个动作都是固定的。”参加论坛的该团队成员、中国科学技术大学副研究员陈控向记者介绍,“因此我们能在短时间内获得优质、海量的数据。”<br> “智能科学家”不仅能“动脑”“动手”,还能借助网络,把“大力出奇迹”的科研力量辐射到全国。<br> “只要打开手机,登录我的科研平台,就可以调用大模型做推理、小模型做预测、机器人做实验。”江俊说,“这将在未来彻底改变传统的科研方式。”<br> 今年4月,中国科学技术大学发布依托全栈国产软硬件自主攻关的“灵境造物”智能科研工具,作为面向全球科研主体开放的“智能科学家”云服务平台。<br> “每个科学家都可以申请一个账号,随时随地调用平台的各种能力,就像用电一样方便。”江俊说。这意味着,科研能力能像云服务一样,跨地域释放人才的创造力。“例如,重庆邮电大学有一位女生,通过远程使用‘智能科学家’,成功开发了一套软件,帮助预判核反应堆可能出现故障的小概率故障。”江俊说。<br> 记者了解到,2025年,中国科技大学已建成全球最大规模的智能物质科学基础设施——机器科学家自主实验平台,研制并集成110台先进科研机器人与196台智能化学工作站,广泛应用于高熵材料、能源催化剂、贵金属纳米材料、发光分子等领域。同时,全国已有19个分布式智能科学家创新设施实现云端互联,并辐射至领域内领军企业。该体系不仅实现了关键技术的自主可控,更具备引领国际标准、输出全球影响力的潜能,有望形成面向全球科研界的开放共享新格局。5496982026-07-19 16:00:32:335王春跨学科、会“动手”、能上云,AI正促进科研范式深刻变革1324滚动滚动<br> https://www.stdaily.com/web/gdxw/pic/2026-07/19/549698_1da4db25-fabe-4aab-a9c9-4f14a49932ec.jpg<br> https://www.stdaily.com/web/gdxw/pic/2026-07/19/549698_1da4db25-fabe-4aab-a9c9-4f14a49932ec.jpg<br> https://www.stdaily.com/web/gdxw/pic/2026-07/19/549698_1da4db25-fabe-4aab-a9c9-4f14a49932ec.jpg<br> https://www.stdaily.com/web/gdxw/pic/2026-07/19/549698_1da4db25-fabe-4aab-a9c9-4f14a49932ec.jpghttps://www.stdaily.com/web/gdxw/2026-07/19/content_549698.htmlnull科技日报101/enpproperty-->