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·近年來，各大AI廠商紛紛推出AI科研助手，希望將AI深度融入科研流程，輔助科學家進行假設、設計實驗、分析結果乃至啟發(fā)新發(fā)現(xiàn)。

科學研究的疆域正以前所未有的速度擴張，其前沿早已深入到人腦難以直觀想象的微觀與宏觀世界。面對每天產生的海量論文、動輒PB級的實驗數(shù)據(jù)和日益復雜的跨學科難題，人類科學家正面臨著“認知過載”的挑戰(zhàn)。在此背景下，人工智能（AI）的角色正在發(fā)生深刻的轉變——它不再僅僅是一個能快速檢索信息的“博學”工具，而正演化為能夠理解、推理并與科學家協(xié)同工作的“智能伙伴”。

2025年7月26日，上海舉辦的世界人工智能大會（WAIC）“人工智能賦能生命科學論壇”上，中國科學院（CAS）正式發(fā)布了其自主研發(fā)的開源科學基礎大模型——“磐石”。該模型旨在應對當前科研領域面臨的數(shù)據(jù)孤島、專業(yè)推理能力不足和研發(fā)生態(tài)封閉等挑戰(zhàn)，為跨學科科技創(chuàng)新提供一個堅實的智能化平臺。

2025世界人工智能大會（WAIC）“人工智能賦能生命科學論壇”現(xiàn)場。拍攝/季敬杰

中國科學院科技基礎能力局副局長曾大軍介紹，現(xiàn)代科學研究面臨的一大瓶頸是“數(shù)據(jù)孤島”與“工具壁壘”。以藥物研發(fā)為例，可能需要融合基因組學、蛋白質結構學、化學合成等多個領域的數(shù)據(jù)與工具。在傳統(tǒng)模式下，這些知識和工具散落在不同的數(shù)據(jù)庫和軟件中，格式各異，互不兼容，跨領域協(xié)作的效率因此大打折扣。通用AI雖然在語言處理上表現(xiàn)出色，但往往缺乏對特定科學領域底層規(guī)律的深刻理解，難以勝任嚴謹?shù)目茖W推理。

“磐石”大模型通過采用“異構混合專家”（MoE）架構來對科研工具進行整合。這可以通俗地理解為一個“專家委員會”：當模型接收到一個任務，比如預測蛋白質結構，它不會用一個通用的“大腦”去思考，而是會自動將任務分配給委員會中專精于此的“蛋白質折疊專家”（如集成AlphaFold能力）；當任務是解析化學物質光譜時，則會調用“化學分析專家”。這種架構確保了問題能由最合適的“專家”來解決，大大提升了專業(yè)任務的準確性和效率。

為了讓這些“專家”真正懂得科學，其訓練方式也與通用AI有所區(qū)別?！芭褪辈捎昧恕罢n程式訓練”的方法，如同培養(yǎng)一名人類學生。它首先系統(tǒng)性地學習了從高中到碩博階段的數(shù)理化、天地生等基礎學科的核心定理與知識體系，構建起扎實的理論基礎。曾大軍表示，“磐石”被投喂了超過1.7億篇科技文獻和源自國家重大科學裝置的90PB高質量實驗數(shù)據(jù)。這種訓練使其不僅能“記住”知識，更能理解科學知識之間的邏輯關聯(lián)，從而具備了一定的科學通識推理能力。

這種能力有望極大地提升科研效率。過去，一名博士生可能要花費數(shù)月時間閱讀上千篇文獻才能寫出一篇高質量的綜述，而“磐石”的“文獻羅盤”智能體能將這一過程縮短至幾小時。它不僅能總結內容，更能自動梳理技術脈絡、分析研究圖譜。曾大軍說，其產出質量已接近人類博士研究生水平。

除了是高效的“助手”之外，AI也開始具備成為科研“協(xié)作者”的能力?！芭褪ぞ哒{度臺”如同一個智能項目經理，當科學家提出一個高階的研究目標，例如“分析這次高能粒子對撞產生的數(shù)據(jù)，尋找某種稀有信號”，調度臺能自動理解任務，并智能地規(guī)劃出所需的一系列專業(yè)分析軟件和計算流程，然后按序調用執(zhí)行，大大降低了前沿科學工具的使用門檻，讓科學家能更專注于科學問題本身。

在生命科學領域，這一新范式的影響尤為突出。中科院學科交叉團隊利用“磐石”搭建的“數(shù)字細胞”模型，在一個尋找疾病靶點的真實案例中全自動完成了從檢索7個專業(yè)數(shù)據(jù)庫、集成5個不同功能的AI模型、分析海量生物文獻的復雜流程。在短短兩周內，它便發(fā)現(xiàn)了一個過去未知的、與線粒體疾病相關的潛在新靶點，并通過了初步的實驗驗證。這相比傳統(tǒng)研究范式，效率實現(xiàn)了超過十倍的躍升。

近年來，各大AI廠商紛紛推出AI科研助手，希望將AI深度融入科研流程，輔助科學家進行假設、設計實驗、分析結果乃至啟發(fā)新發(fā)現(xiàn)。中國科學院副院長、中國科學院院士吳朝暉在論壇中表示，這場由AI驅動的變革，正引領我們邁向人、機器與信息世界深度交匯的新時代。未來，科學家與AI的協(xié)同共創(chuàng)，無疑將加速我們解開生命奧秘、攻克重大疾病的步伐，開啟一個科學發(fā)現(xiàn)無限可能的新紀元。