一場聚焦人工智能與基礎(chǔ)科學(xué)深度融合的研討會在上海市徐匯區(qū)模速空間召開，主題為“Agentic Science at Scale——AI4S科學(xué)基座模型和通用科研智能體研討會”。此次活動由上海交通大學(xué)人工智能學(xué)院與上海算法創(chuàng)新研究院共同主辦，吸引了產(chǎn)學(xué)研各界的廣泛參與。會上，主辦方集中展示了AI for Science科研基礎(chǔ)設(shè)施的整體能力，并發(fā)布了科學(xué)基座模型Innovator和通用科研智能體SciMaster等核心成果。同時，通過產(chǎn)學(xué)研戰(zhàn)略簽約，進一步打通了科研智能化、規(guī)?；l(fā)展的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

中國科學(xué)院院士、上海交通大學(xué)人工智能學(xué)院首席顧問鄂維南在會上作了題為《Agentic Science at Scale》的主旨報告。他指出，當(dāng)前AI for Science的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施已逐步完善，標(biāo)志著科研智能化、規(guī)?；瘯r代的正式到來。報告深入剖析了這一時代的底層能力架構(gòu)與實施路徑，為與會者提供了全新的視角和思考方向。

在“科研基礎(chǔ)設(shè)施與科研智能體成果介紹”環(huán)節(jié)，來自高校和科研機構(gòu)的專家學(xué)者詳細介紹了AI for Science科研基礎(chǔ)設(shè)施的關(guān)鍵能力模塊。這些模塊共同構(gòu)成了一個端到端的“科研生產(chǎn)閉環(huán)”，為科研工作提供了全面而高效的支持。其中，上海交通大學(xué)人工智能學(xué)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(xué)家陳思衡重點介紹了通用科研智能體SciMaster的能力體系。

SciMaster旨在實現(xiàn)全學(xué)科科研“搜、讀、算、做、寫”全流程的自動化閉環(huán)。它依托海量工具調(diào)用和超長程上下文管理兩大核心技術(shù)，為用戶提供了“自動駕駛”般的科研體驗。據(jù)介紹，SciMaster運行6小時的成果即可與資深理論物理學(xué)博士1至3個月的工作量相媲美。通過“用戶+開發(fā)者”雙飛輪驅(qū)動模式，SciMaster正在構(gòu)建一個規(guī)?；茖W(xué)智能生態(tài)，推動科研生產(chǎn)范式從“小作坊”向“超級工廠”加速轉(zhuǎn)變。

在模型層面，上海交通大學(xué)人工智能學(xué)院助理教授張林峰發(fā)布了Innovator基座模型。該模型實現(xiàn)了科學(xué)多模態(tài)感知、科學(xué)推理和科學(xué)工具調(diào)用三大目標(biāo)。在感知方面，它針對化學(xué)、材料、物理等學(xué)科的多模態(tài)科學(xué)數(shù)據(jù)建立了強大的理解能力，支持20多種科學(xué)模態(tài)，并具備頂尖的通用視覺理解能力。在科學(xué)推理方面，Innovator顯著提升了科學(xué)推理和多模態(tài)科學(xué)推理能力，具備解決真實科學(xué)任務(wù)的科學(xué)編程能力，在科學(xué)編程任務(wù)上的表現(xiàn)甚至超越了30倍參數(shù)量的模型。在科學(xué)工具方面，該模型能夠在模型側(cè)對萬級工具與能力模塊進行理解、選擇、組合與調(diào)度，實現(xiàn)跨學(xué)科、跨任務(wù)的穩(wěn)定交付。

研討會還設(shè)置了科學(xué)家圓桌論壇環(huán)節(jié)，與會嘉賓圍繞科研智能體如何重塑科研流程、如何實現(xiàn)跨學(xué)科協(xié)同以及如何推動科研結(jié)果更快沉淀為可復(fù)用能力等議題展開了深入探討。嘉賓們一致認(rèn)為，科研智能體的規(guī)?；l(fā)展正在推動科研體系發(fā)生系統(tǒng)性變革，這種變革不僅涉及方法和工具的創(chuàng)新，還包括組織方式的優(yōu)化和升級。