青年报·青春上海记者 刘昕璐/文 受访者/图

当人工智能与基础科学深度融合，科学发现的新范式正在开启。当前，面向AI for Science的关键基础设施已逐步成形，规模化、智能体驱动的科学研究从概念走向现实，科学研究正迎来它的“GPT”时刻。

1月29日，由上海交通大学人工智能学院与上海算法创新研究院联合主办的“Agentic Science at Scale——AI4S科学基座模型和通用科研智能体研讨会”在上海徐汇区模速空间多功能厅举行，一系列AI赋能科学的“基础设施”成果亮相，并通过产学研战略签约打通科研智能化、规模化的“最后一公里”。

其中，通用科研智能体SciMaster实现全学科科研“搜、读、算、做、写”全流程闭环，依托海量工具调用与超长程上下文管理两大核心技术能力，为用户提供“自动驾驶”般的科研体验：其6小时运行成果即可比肩资深理论物理学博士1至3个月的饱和工作量。

Innovator基座模型则实现了科学多模态感知、科学推理、科学工具调用，具备通用视觉理解能力、科学推理与多模态科学推理能力和解决真实科学任务的科学编程能力SciencePedia科学基座整合300万条长思维链与3万多款科研工具，构建可溯源的推理网络，将分散的知识还原为内在连通的逻辑体系。

Agent-ready at Scale科研工具体系通过将海量科研软件自动化地部署为可被科研智能体直接调用的能力单元，为基于科研智能体开展大规模协作验证提供了关键支撑。与此同时，现场还发布了AI for Science评测系统，构建具有公信力的科学智能评测基础设施，为科研组织模式升级与产业化落地提供度量标尺与政策抓手。

上海交通大学人工智能学院首席顾问、中国科学院院士鄂维南表示，这些关键基础设施的逐步形成，意味着规模化、智能体驱动的科学研究从概念走向现实，人工智能赋能科学研究正开启新范式。

现场，上海赛兰德智能科技有限公司分别与上海埃迪希科技服务有限公司、上海库帕思科技有限公司签署战略合作协议，围绕科研算力供给与数据价值挖掘开展深层合作，推动科研智能化、规模化成果形成可持续生态。

青年报·青春上海记者 刘昕璐/文 受访者/图

编辑：张红叶

来源：青春上海News—24小时青年报