1月29日，中国科学院院士鄂维南在上海主持了一次特别的研讨会。他把上海交通大学人工智能学院和上海算法创新研究院拉到一起，搞了个“Agentic Science at Scale——AI4S科学基座模型和通用科研智能体研讨会”，地点选在了上海模速空间。大家都知道，现在AI和基础科学的深度融合正处在一个转折点上。这次活动不光是展示技术，更是为了把科研范式往智能化、规模化的方向推一把。 会上的重头戏是公布了两个大家伙：一个是叫“Innovator”的科学基座模型，另一个是“SciMaster”通用科研智能体。鄂维南院士说，以前我们搞AI for Science还得为基础设施发愁，现在情况变了，由智能体驱动的大规模科学研究已经从纸上谈兵变成了现实。“Innovator”主要瞄准了三个目标：看得懂多模态信息、想得清楚复杂的推理、还能管得住各类计算工具。这个模型通过深度学习把化学、材料、物理这些学科的海量数据都吃透了，推理能力特别强，尤其是处理那些多模态交互的问题。更厉害的是，它还能像程序员一样解决真实世界的问题，能直接插到实际科研流程里干活。 跟“Innovator”配着用的“SciMaster”就是个全能选手，“搜、读、算、做、写”这些事儿它全包了。它通过高效调用工具和长上下文管理技术，能帮科研人员把文献调研、数据计算这些累人的活儿全给干了。据研发团队说，“SciMaster”跑6个小时能顶得上一个资深理论物理学博士拼命干上一到三个月。 除了发模型和智能体，这次会议还把产学研的事儿真正推进了一步。大家当场签了战略合作协议，打算打通从技术研发到产业应用的最后一段路。这样一来，高校和研究院所的算法突破就能更快地变成科研机构和企业的基础能力。 业界人士觉得，这次发布的不仅仅是技术突破，更是咱们国家在搭建自己的AI for Science体系上迈出的一大步。以前AI就是个辅助工具，现在成了能主动干活、深度推理的好伙伴了。以后在药物发现、新材料设计这些前沿领域肯定能大显身手。 从关键模型的发布到产业链的加固，这次研讨会把我国在人工智能驱动科学创新方面的新布局都给展示出来了。这些进展给了基础学科研究者强大的新工具，也给咱们国家提升科研效能、抢占科技制高点打下了坚实的基础。只要基础设施越来越完善，应用场景越来越多，一场由人工智能深度参与的科研范式变革就会变成现实。