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當前，面向AI for Science（AI4S，人工智能賦能科學）的關鍵基礎設施已逐步成形，規(guī)?；?、智能體驅動的科學研究從概念走向現(xiàn)實的時機趨于成熟。

1月29日，由上海交通大學人工智能學院與上海算法創(chuàng)新研究院聯(lián)合主辦的“Agentic Science at Scale——AI4S科學基座模型和通用科研智能體研討會”在上海徐匯區(qū)模速空間舉行。會議發(fā)布科學基座模型Innovator、科研智能體SciMaster等核心成果，并通過產(chǎn)學研戰(zhàn)略簽約打通科研智能化、規(guī)?；摹白詈笠还铩薄?/p>

中國科學院院士、上海交通大學人工智能學院首席顧問鄂維南主持會議開幕式并作主旨報告，系統(tǒng)闡釋科研智能化、規(guī)?；瘯r代的底層能力架構與實施路徑。

在“科研基礎設施與科研智能體成果介紹”環(huán)節(jié)，來自高校與科研機構的專家學者集中發(fā)布了AI for Science科研基礎設施的關鍵能力模塊，系統(tǒng)展示了端到端的“科研生產(chǎn)閉環(huán)”。

上海交通大學人工智能學院副教授、上海賽蘭德智能科技有限公司創(chuàng)始人兼首席科學家陳思衡系統(tǒng)呈現(xiàn)了通用科研智能體SciMaster的能力體系。該智能體旨在實現(xiàn)全學科科研“搜、讀、算、做、寫”全流程閉環(huán)，依托海量工具調(diào)用與超長程上下文管理兩大關鍵技術能力，為用戶提供“自動駕駛”般的科研體驗：其6小時運行成果即可比肩資深理論物理學博士1至3個月的飽和工作量。

在模型層面，上海交通大學人工智能學院助理教授張林峰發(fā)布了Innovator基座模型。該科學基座模型實現(xiàn)了科學多模態(tài)感知、科學推理、科學工具調(diào)用的三個目標。感知方面，面向化學、材料、物理等學科多模態(tài)科學數(shù)據(jù)建立理解能力，支持20多種科學模態(tài)，且同時具備頂尖的通用視覺理解能力?？茖W推理方面，在科學編程任務上超越30倍參數(shù)量的模型。

中國科學院理論物理研究所副研究員陳錕團隊聯(lián)合各合作單位發(fā)布了SciencePedia科學基座。陳錕表示，SciencePedia并非簡單匯集數(shù)據(jù)，而是整合300萬條長思維鏈與3萬多款科研工具，構建可溯源的推理網(wǎng)絡，將分散的知識還原為內(nèi)在連通的邏輯體系，使科學發(fā)現(xiàn)從“信息堆疊”走向“邏輯貫通”，以及幫助以Innovator為代表的基座模型和以SciMaster為代表的科學智能體突破互聯(lián)網(wǎng)語料帶來的認知邊界。

此外，與會專家還展示了全要素整合、已形成規(guī)?；w輪的Agent-ready at Scale科研工具體系、面向真實科研流程的AI for Science評測系統(tǒng)等成果。

在“Agentic Science先行者科學家圓桌論壇”環(huán)節(jié)，深勢科技創(chuàng)始人兼首席科學家張林峰，上海交通大學物理與天文學院副院長王偉，北京航空航天大學教授張?zhí)鞚h，廈門大學研究生院常務副院長洪文晶圍繞科研智能體如何重塑科研流程、如何實現(xiàn)跨學科協(xié)同、如何推動科研結果更快沉淀為可復用能力等議題展開深入探討。嘉賓一致認為，科研智能體的規(guī)?；l(fā)展，正在推動科研體系發(fā)生從方法、工具到組織方式的系統(tǒng)性變革。

研討會現(xiàn)場還舉行戰(zhàn)略合作簽約儀式。上海賽蘭德智能科技有限公司分別與上海埃迪希科技服務有限公司、上海庫帕思科技有限公司簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議，圍繞科研算力供給與數(shù)據(jù)價值挖掘開展合作。