AI模型体系革新科研范式，从单打独斗走向协同创新

4月28日，中国科学院发布了名为“磐石100”的AI模型体系。该体系旨在将人工智能（AI）在科学研究中的应用，从以往分散、独立的探索模式，转变为更加协作、高效的平台化创新模式，为各个学科的前沿研究提供强大的智能支持。

“磐石100”模型体系的核心是“磐石·科学基础大模型”，并以此为基础，构建了由八大学科领域大模型组成的骨干网络，以及上百个应用模型和智能体构成的枝叶网络，从而形成了一个覆盖广泛、联动高效的数字化、智能化科研创新平台。

“核心大脑”构建智能基石

作为整个体系的“中枢神经”，全新升级的“磐石·科学基础大模型1.5pro版”是本次发布的一大亮点。“该模型基于650万条高质量的科学推理数据进行训练，并集成了‘波基座’‘谱基座’‘场基座’这三大科学模态模型，能够深入理解各类科学数据。”中国科学院自动化研究所的研究员曾大军解释道。

在处理“波”类数据方面，该模型能够从电磁波、地震波乃至引力波等复杂时间序列信号中挖掘潜在规律，从而推动天文学观测从事后分析向实时预警的转变。对于X射线衍射谱、拉曼光谱等“谱”类信号，模型能够精确反演出物质的组成和结构，已在化学材料和生物医药等领域取得了显著成效。而在处理速度场、压力场等“场”类数据时，模型将工业流体仿真的速度提升至“分钟级”的快速响应水平，开创了边设计、边仿真的高通量研发新模式。

这个智能基石不仅能够“读懂”科学数据，更能直接赋能科研的整个流程。其内置的“文献罗盘”可以将深度研究和文献调研的时间缩短一半以上，并使论文和报告的撰写效率提高5到10倍；“创新评价”系统能够敏锐地捕捉前沿研究动态，帮助科研人员高效地识别创新方向；而“智能体工厂”则汇集了超过2000个科研工具，初步实现了智能工具链的自主闭环运行。

“在许多科研场景下，用户只需输入一个指令，就能自动完成从数据获取到研究报告生成的全过程；在科学知识问答和智能体长程推理能力评测中，磐石·科学基础大模型均达到了顶级模型的水准。”曾大军补充说。

“智能尖兵”攻克学科难关

“磐石”体系不仅拥有坚实的底层基础，还部署了8支专注于特定领域的“智能尖兵”，以加速学科边界的拓展。

在数学领域，“磐石·大衍智证”大模型攻克了定理证明和方程求解的难题，为大规模复杂流体计算仿真等挑战性任务提供了支持；在微观物理世界，“磐石·赛博士”大模型极大地提高了粒子物理分析的效率，并在北京谱仪实验等大型科学装置中改变了探索方式；在材料研发领域，“磐石·祝融”大模型实现了新材料的“按需设计、精准制备”，重塑了研发模式；在天文学领域，“磐石·金乌”大模型能够自动智能预测太阳耀斑，推动了空间天气研究范式的革新。

针对全球气候变化问题，“磐石·禹衡”作为全球首个全景式碳排放核算系统，已初步构建了国家层面的高精度碳排放全息图谱；在近太空区域，“磐石·临空”成为国内外首个具备深度认知和复杂推理能力的领域大模型，全面支持飞行控制和工程实践；在广阔的地理空间，“磐石·坤元”地理智能模型协助科研人员揭示高原和土壤格局，并制定了中国首个地貌分类编码国家标准；在生命科学前沿，“磐石·数字细胞”大模型展现出惊人的潜力，它在30天内发现了3个此前未知的药物靶点，并且这些发现均通过湿实验（指通过实验室实际操作进行的验证性实验）得到了证实，为个性化精准医疗带来了新的希望。

“磐石·科学基础大模型侧重于解决共性的科研需求，促进跨学科的突破；而各学科领域大模型则专注于解决本领域的根本性问题。两者协同配合，共同构成了支撑各类科研攻坚的数字化、智能化能力。”曾大军表示，“目前，‘磐石100’模型体系已在中国科学院的50多家单位得到推广应用，覆盖了上百个科研场景，在高铁流场重建、光谱识别、材料发现等典型应用中展现出了巨大的潜力。”（记者 陆成宽）