2026 WAIC重磅：上海AI实验室发布“书生·端砚”科学发现平台

7月17日，在WAIC 2026科学前沿论坛上，上海人工智能实验室（上海AI实验室）发布『书生·端砚』科学发现平台。

『书生·端砚』面向真实科研全流程，连接了科学大模型、专业智能体、实验数据与具身自动化设备，覆盖从假设提出;到实验验证;的完整科研流程。『书生·端砚』已在生命科学、关键材料、半导体、核聚变、量子、地球气象等六大核心科研领域落地。其中在在蛋白质、新材料等前沿研究中，『书生·端砚』完成了干湿实验闭环，实现了科学发现全流程端到端验证。

笔墨纸砚，曾是古代书生记录思想、推演学问的重要工具。今天，上海AI实验室希望通过『书生·端砚』科学发现平台，为科学家打造一方智能砚台;，助力科学发现端到端验证;。

正如上海AI实验室主任、首席科学家周伯文所言：AI作为科学发现‘革命的工具’，其使命应从加速科研自动化，迈向以复杂科研任务牵引高阶智能。;随着科学智能进入下一程;，其本质是将科学发现作为人工智能的终极考验，而非简单的AI应用。

今年3月，上海AI实验室发布面向重大科学研究突破的AGI4S珠穆朗玛计划;。『书生·端砚』作为该计划核心落地载体，将实现全链路打通、全要素协同，支撑学界与业界先锋攀登科学发现高峰;。

2025年7月，书生;科学发现平台发布。此次书生·端砚;在其基础上进一步升级，初步呈现出科研流程贯通、学科纵深加强、数据安全可控、运行可信透明等四个特点。

六大设计理念：加速科研迈向复杂任务的高阶智能

科学研究不存在一次性的终极答案，其本质是持续迭代的探索闭环。为此，『书生·端砚』采用学科纵深、全流程贯通、原生科研产物、安全可控、可信透明、开放协同六项设计理念，构建一体化科研智能底座，贯通科学发现全流程。

学科纵深：AI走进学科内部，而非停留在外围

周伯文提出，当下科学正处在 知识越来越丰富，认知却最稀缺; 的时代，海量论文、数据、模型不断涌现，但缺少对未知问题的判断力。『书生·端砚』以书生科学大模型为重要底座，将能力向数学、物理、生命科学、材料科学、地球科学等领域纵深拓展。平台不做泛化通用问答，深度学习各学科研究范式、实验规范、专业工具接口：生命科学可对接AlphaFold、BLAST、UniProt；材料科学打通Materials Project、RDKit、第一性原理计算；地球科学接入遥感、地质专业模型。书生科学大模型深度理解各学科专属术语、评价指标、实验逻辑，可按照领域专家的研究思路设计完整攻关方案，真正介入细分科研场景。

全流程贯通：完整干湿闭环，打破科研链路割裂

助力科研的关键不是持续堆砌知识供给，而是通过可信验证持续重构认知；当前科研最大短板是缺少连接问题、行动、验证、学习的完整反馈链条，科学家验证带宽无法放大，模型也无法在真实世界持续成长。

围绕一个研究课题为目标，串联问题定义、文献调研、假设生成、方案设计、仿真计算、实验验证、结果分析、反馈修正与成果撰写全链条。平台重点突破干、湿实验分离的壁垒：AI 生成的虚拟筛选方案标准化转换为自动化设备执行指令，实验实测数据自动回流反哺模型，形成持续自迭代闭环，消除多平台数据搬运、重复配置的低效环节。

原生科研产物：每一次探索沉淀为可复用的科研资产

自动留存全流程中间科研成果，原生输出可直接复用的专业科研载体：LaTeX公式、交互科研图表、SMILES分子结构、PDB蛋白序列、光谱原始数据、完整可运行仿真代码、实验参数文件。所有资产统一归档、可检索、可二次调用，让每一轮人机协作都形成可积累、可复现、可复用的科研数字资产，杜绝研究成果碎片化流失。

安全可控：全链路权限隔离，守住科研数据边界

周伯文明确提出，可信与安全不是科研智能的附加功能，而是 AI 进入真实科研的入场券。搭建平台级全域安全管控体系，遵循数据有边界、计算有权限、调用有记录;：未发表实验数据、专利资料隔离存储；代码、工具调用运行在沙箱环境；智能体仅可访问授权范围内资源；外部模型、实验设备、数据库接入统一白名单管控，所有访问、调用行为全程留痕审计，阻断数据泄露、越权操作风险。

可信透明：全流程可追溯，AI结论有据可依

构建完整可信证据链体系，AI生成每一条假设、实验方案、预测结果均自动记录依据文献、数据来源、工具调用记录；科研人员可完整回溯AI推理全过程，清晰查看AI做出判断的原始数据、计算逻辑、参考资料；关键操作支持风险实时阻断，科研人员始终掌握最终判断决策权，杜绝AI黑箱不可控问题。

开放协同：万能接口，连接全球科研模型、工具、数据、算力等各类资源

『书生·端砚』不构建技术壁垒，而做万能接口：在模型层面，以书生科学大模型为核心，同时支持科学基础模型、领域模型与通用大模型灵活切换。在数据及工具层面：平台通过科学智能上下文协议（SCP），为科学Agent、专业Skill、数据资源、科研软件、工作流与科学硬件提供统一的连接方式，便于科研人员灵活调度。在算力层面：面向国家科学数据中心、国家超算中心、科研院所、国家实验室等科研资源不断拓展连接，让分散的算力与数据逐步转化为科学家可以便捷调用的公共底座，打造开放共享的科学智能生态。

贯通五大要素：『书生·端砚』打造AI科研革命的工具;

六大设计原则明确了平台的建设逻辑与价值导向，而这套理念最终依托算力、数据、模型、智能体、自主实验五大底层核心要素落地落地，完整搭建起一体化科研基础设施。科研人员真正需要的，不是一个似乎什么都知道;的助手，而是一个理解学科语言、熟悉研究范式，并能够调用专业工具开展工作的协作者。『书生·端砚』实现了算力—数据—模型—智能体—自主实验;全栈要素的贯通：

算力层：依托DeepLink超智融合算力平台，通过硬件层深度打通、调度层智能编排、软件栈深度优化的全栈架构设计，实现科学计算和智能计算体系重构，打造新型AGI4S算力生态。目前，平台已与全国主流超算、智算中心实现全面互联互通，基于多元算力的智能调度与算电协同能力，破解科研算力碎片化、供给不匹配的行业痛点。同时，平台以跨域协同技术打通网络和存储壁垒、以新一代超智融合算力架构和极致性能的AGI4S基础软件栈，能够完美兼容‘松耦合’与‘紧耦合’的超智协同任务，大幅提升复杂科学问题的解算速度，为前沿领域的科研成果转化提供更高效基础支撑。

数据层：依托Sciverse科学智能数据库，提供PB级AI-Ready科学数据，破解科学数据看不懂、用不上;的难题。目前，Sciverse已汇聚超2800万篇AI-Ready论文，覆盖生物医药、先进材料、化学合成等关键领域，未来将持续拓展至100PB级科学智能数据库，支撑从通识底座、多模态对齐到高阶推理与科学探索训练，通过API、Skill等方式持续服务科学大模型与科研创新。

模型层：『书生·端砚』平台搭载的书生科学大模型升级到Intern-S2-Preview-397B。该模型是科学能力领先的基座大模型，首次实现记忆与思考分离，新知识随时接入而不损伤已有能力，推理效率提升近 4 倍；同时采用视觉预训练新范式，直接阅读;原始文献页面，信息密度提升4倍。书生大模型能像科学家一样理解问题、设计方案、调用工具并验证结果——在蛋白结合剂设计中，将传统流程0.47% 的验证通过率提升至1.56%，优质候选分子数量提升逾3倍，迭代周期从天级压缩至分钟级；在材料科学中，输入化学式即可自主完成五元氧化物的晶体结构预测与物理合理性校验。

智能体层：搭载200余个跨学科专业智能体；Agent智能体在过程中持续理解上下文、拆解复杂任务并协调专业工具，使前一阶段产生的数据、代码、结论和中间产物能够自然流向下一阶段，而不必在每个环节重新解释、重新开始。

实验层：通过具身自主实验平台，打通从推演;到验证;的最后一公里;。计算与仿真筛选出的候选方案可以进入自主实验流程，实验产生的新结果再返回 Agent 智能体，用于判断原有假设是否成立、研究方案是否需要调整，并推动下一轮计算与验证。由此，科研不再是从问题到答案的单向推进，而成为提出方案—开展实验—获得反馈—修正方案;的持续迭代循环。

多领域创新落地： AI4S加速科研实现首创、自主发现

依托完整的底层技术底座与六大设计理念，『书生·端砚』已在脑科学、量子计算、神经机理等前沿领域取得多项标志性科研成果，从原创科学突破、计算效率革新、自主科学发现等维度验证平台全链路能力，实现了从平台可用;到成果可验;的关键跨越：

自主发现动物脑机理系统：『书生·端砚』落地的全球首个基于脊椎动物斑马鱼底层架构的自主脑科学发现平台∑Brains-Lab，搭建脑-躯体-环境;全闭环数字仿真体系。平台构建高保真虚拟斑马鱼数字脑，行为预测相关性达0.70；配套AI神经科学家智能体自主完成数字实验，分析结论与人类领域专家匹配度超75%。系统形成干湿一体科研闭环，可从斑马鱼逐步泛化至小鼠、猕猴、人脑研究，无需大量活体动物实验即可自主产出全新脑神经机理科学发现。

左边：真实全脑的神经元活动，右边：数字脑预测的神经元活动

全球首创统一脑电与脑磁的大脑基础模型：『书生·端砚』支撑研发的全球首个统一EEG脑电、MEG脑磁信号的大脑基础模型BrainOmni ，实现跨设备、跨模态、跨任务、跨被试的统一神经信号建模。模型在语音自杀风险、心理危机筛查任务上性能全球领先，相关成果刊发《细胞》（Cell）子刊；第三方评测认定其为当前综合效果最优脑电基础模型，欧美高校、国际脑磁设备龙头企业主动寻求技术合作。

60毫秒实现AI驱动中性原子量子排布算法：『书生·端砚』算力与优化引擎打造全球首套AI中性原子并行排布算法，解决传统原子阵列制备速度慢、缺陷多、扩展性差的行业瓶颈。算法通过全局并行优化，将原子排布从指数级搜索压缩至常数级执行路径，仅60毫秒即可搭建2024个原子无缺陷二维和三维阵列，刷新世界纪录（此前最高1200原子）。成果入选美国物理学会《物理》（Physics）2025年度全球九大物理学重大进展，大幅降低大规模中性原子量子计算机制备门槛，支撑密码、材料模拟、AI 领域量子范式革新。

模型各展所长、工具彼此连接、算力与数据持续供给。『书生·端砚』希望构建的开放协同体系，让全球科研资源沿着同一条科学发现链路汇聚起来，支撑更多复杂问题从最初的设想走向真实验证。（作者｜李婧滢，编辑｜刘洋雪）