中国科学院发布基于科学基础大模型的智能科研平台，助力多学科协同研究
时间：2025-07-05 06:55
小编：小世评选
近日，中国科学院自动化研究所（以下简称“自动化所”）在第八届数字中国建设峰会上正式发布了一款革命性的智能科研，该基于科学基础大模型的架构，旨在推动多学科之间的协同研究。此次发布的两个核心产品包括S1-Literature文献助手以及其他相关工具，这标志着中国在科学研究中引入先进的人工智能技术，助力科研工作者高效地进行研究与探索。
自动化所的研究员曾大军在发布会上详细介绍了这一智能科研的核心功能与应用场景。他表示，这一是由自动化所联合中国科学院计算机网络信息中心、文献情报中心、数学与系统科学研究院、高能物理研究所等多个单位共同开发而成的，旨在解决当前科研工作中存在的多种痛点与难题。近年来，虽然人工智能技术在科研领域的应用逐渐增多，但各学科仍局限于微调通用大模型以及重复造轮子的狭隘模式，导致了通用大模型在科学研究中的一些关键问题，如逻辑能力不足、科学专识欠缺等。
此次发布的智能科研，不仅聚焦于各学科的共性研究需求，还借助科学基础大模型的强大功能，提供了一系列智能科研工具。S1-Literature文献助手便是其中的亮点之一。该助手由自动化所与中国科学院文献情报中心联合研发，依托国内最大的科技文献数据库，能够为科研人员提供全面的文献检索与整理服务。只需提交简短的指令，S1-Literature便可自动整理综述的骨架，快速提炼出千篇文献的关键信息，生成详细的研究综述。在用户进行深度阅读时，该文献助手还能够提供思维导图、引文回溯、研究图谱和关键技术路径抽取等工具，极大地提升了科研人员的工作效率。
S1-Literature还支持多学科领域的知识问答和科学数据解读功能，这使得不同学科的研究人员能够在一个上获取所需的信息与资源，提高了跨学科研究的效率和效果。目前，文献助手已完成数学、物理、材料等多个学科的适配，为更广泛的科学研究提供了支持。
另一个重要的组成部分是S1-ToolChain，这一工具链通过科学模型的标准协议，实现了多种通用与专业科学工具的接入。在科学工具调度台中，已经整合了近300个多模态科学数据分析、微分方程求解、离散优化及跨尺度仿真等功能。这意味着一旦科研人员提出具体的研究需求，如“请完成蛋白质序列补全”，系统能够通过科学基础大模型识别用户的意图，调用相应的序列理解模型进行分析，并最终利用科学计算工具实施补全，实现科研工作的闭环管理。
未来，自动化所计划进一步完善这一智能科研，并将发布以其为基础的科学智能体工厂S1-Agent。这一新工具将与之前的产品形成一个完整的生态系统，为科研人员提供更为全面的工具支持，助力打造新的AI4Science科研范式。
中国科学院推出的这一基于科学基础大模型的智能科研，是对传统科学研究模式的有力补充，旨在通过强化多学科间的协作与知识共享，推动科学创新的加速。随着人工智能技术的不断发展，未来的科研工作将有望更加高效、便捷，促进科学知识的跨领域传播，帮助科研人员更好地应对复杂的科学问题。
