中國日報7月27日電 人工智能正在重塑科研底層邏輯、加速科學發現，"人工智能+科學"已成為趨勢，為解決人類面臨的重大科學技術難題提供了前所未有的機遇。
7月26日，中國科學院聯合團隊研發的"磐石·科學基礎大模型"在2025世界人工智能大會上正式發布。"磐石·科學基礎大模型"是采用專業科學知識和數據進行訓練、服務于科學任務的智能底座，實現了對波、譜、場等多種科學模態數據的深入理解，具備科學文獻萃取融合、科學知識表征推理和科學工具編排規劃等核心能力，目標為各領域科技創新提供"堅如磐石"的智能支撐。
發揮體系化優勢，打造"人工智能+科學"操作系統
當前，"人工智能+科學"研究普遍采用領域數據微調通用大模型、各自構建單一領域專用工具的模式，面臨科學數據孤島、專業推理能力不足、研發生態封閉三大挑戰。
聚焦這些挑戰，中國科學院聯合研發團隊充分發揮完整自然科學學科體系、全棧式人工智能創新鏈、重大科學設施與科學數據等優勢，開展體系化布局，推動"人工智能+科學"向平臺化、體系化的新范式加速變革。
"磐石·科學基礎大模型"可實現對數據和模型等各類資源的管理，以及對計算仿真等各類工具的調度，深度賦能"假設提出-方案規劃-仿真推演-實驗驗證-規律發現"的科研全流程。這意味著，"人工智能+科學"真正擁有了跨學科"操作系統"。科研工作者可在科研各環節輕松調用模型能力，實現人工智能在科學研究中的無感嵌入。
科學專業能力頂尖，為一線科研提供堅實支撐
"磐石·科學基礎大模型"始終圍繞科研人員的核心需求，以強大、全面的科學專業能力支持科學發現。
在核心架構方面，"磐石·科學基礎大模型"采用異構混合專家架構，在國產開源大模型基礎上面向科學領域進行深度定制，集成了自主研發的一系列面向共性科學數據模態的專用模型，并融合了AlphaFold、MatterGen等領域專業模型。
在科學能力方面，"磐石·科學基礎大模型"已系統掌握數理化天地生六大學科核心定理、定律與專業知識，并實現了對波、譜、場等多種科學模態數據的深入理解。具體測評中，在基礎學科領域國際通用的數據集里，達到數學、物理、化學、材料、生物各學科門類當前最佳性能；在通用人工智能助手測試基準（GAIA）、事實性問答數據集（SimpleQA）等國際權威測試中，展示了領先的科學專業工具調用和科學推理性能；在人類終極考試（HLE）中取得了優秀成績。
基于"磐石·科學基礎大模型"，研發團隊還開發了"磐石·文獻羅盤"和"磐石·工具調度臺"兩個科學智能體。
"磐石·文獻羅盤"旨在輔助科研人員精讀文章、撰寫綜述、評估科研選題與技術路徑，已接入1.7億篇科技文獻與實時開源科技信息，可深度理解包含公式與圖表的科學數據，一次性透徹梳理上千篇文獻。在其支持下，以往需要3至5天才能完成的文獻調研工作可縮短至20分鐘。
"磐石·工具調度臺"旨在降低科研工具的使用門檻，可自主規劃及調用超過300個科學計算工具，實現工具的協同編排和便捷調用，可自動識別科研任務、智能編排并調度最優工具鏈，提升科研流程效率，支持用戶靈活接入自有智能體與工具，快速搭建專屬科研應用。
改變正在發生，加速多個領域科學發現
"磐石·科學基礎大模型"已經在多個學科領域進行了深入應用，大幅加速科研進程。
在生命科學領域，團隊依托"磐石·科學基礎大模型"構建了X-Cell數字細胞大模型，實現了從基因序列和中心法則到細胞表型的整體建模，推動數字細胞實現靶點發現全流程自動化。X-Cell正在支持調控網絡分析、虛擬細胞實驗和靶點發現應用。以蛋白質相互作用的藥物靶點發現為例，相對現有范式科研效率加速超過10倍。
在高能物理領域，北京正負電子對撞機的研究人員依托"磐石·科學基礎大模型"正在實現粒子物理研究任務的自動分解與高效規劃，生成覆蓋粒子物理工作流各階段的分析程序。這有效提升了粒子模擬速度與重建效率，為探索物質基本組成和宇宙基本規律提供了助力。
在力學研究中，"磐石·科學基礎大模型"發揮強大的科學數據理解和預測能力，高效計算高鐵模型在多種流體環境下的表面壓力場，為高鐵構型設計提供了數據支持。
此外，"磐石·科學基礎大模型"也正幫助科學家在化學合成中提升實驗效率，在分子結構預測中實現更加準確的預測結果，在天文觀測中實現智能化的全球資源調度與分析……并在服務真實科學需求的過程中，持續迭代提升模型的實用性與可靠性。
目前，"磐石·科學基礎大模型"已初步成為科學知識的全能手、文獻的超級分析師、專業問題的精算家，并將逐漸成長為科研攻堅的參謀和智囊，服務科學、賦能科研。
為推動"人工智能+科學"協同創新，中國科學院自動化研究所已聯合四十余家科研院所、高等院校及企業合作伙伴共同啟動"科學基礎大模型生態聯盟"計劃，并積極推動國產算力適配，著力構建開源開放、自主可控的"人工智能+科學"新生態，為全球學術共同體貢獻中國方案，賦能科研范式重塑，開啟科學研究的無限可能。
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