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科学技术是第一生产力,而科学发现是“第一生产力”的源泉。
今天,AI不仅重塑世界,更开始重塑科学发现本身。一场以科学发现为基石的AI新科技革命,正喷薄欲出。
7月17日下午,WAIC 2026科学前沿论坛上,上海人工智能实验室发布“书生·端砚”科学发现平台、升级基座模型Intern-S2-Preview-397B、“书安”AI安全基座平台。媒体舆论称,“上海AI实验室致力构建中国AI研究的‘超级母体’,或将托举中国科学家的‘诺贝尔梦想’”。
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重构科学发现范式
过去一年半,大模型的编程能力从不足5%的成功率飙升至88%以上,代码生成的迭代飞轮已然成型。但在端到端的原创性科学发现任务上,最先进模型的完成率却长期停滞在3%,这道“一热一冷”的“剪刀差”,暴露出一个根本性困境:今天的AI,擅长在边界清晰、反馈及时的任务中逼近甚至超越人类,却难以应对科学研究的开放性与不确定性。
而科学发现的本质,恰恰是在已知与未知的边界上反复试探、证伪、重构认知。这意味着,要让AI真正重塑科学发现,必须回答一个核心命题:如何将“跨越认知边界”这件事本身,变成一个可学习、可迭代、可规模化的过程?
“今天的大模型,不知道自己不知道什么”,上海人工智能实验室主任、首席科学家周伯文在《AGI的下一程:迎接科学元认知时刻》的主题演讲中指出。
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“神之一手”的系统复制
清华大学一支团队花了四年时间改造一个基因调控蛋白,按照教科书指引死磕核心功能区,进展缓慢。上海人工智能实验室的“书生·端砚”平台介入后,仅两轮迭代,就在一个传统上被认为无关紧要的“非功能区”锁定关键突变,蛋白质功能较此前国际顶刊最佳结果提升77%,验证周期被压缩至原来的1/20。
“神之一手”式的发现固然令人兴奋,但产业界关注的是其背后的系统能力。“端砚要做的,就是把偶然的‘神之一手’,变成可验证、可迭代、可规模化的科学发现能力。”周伯文的定位清晰而务实。
可信验证持续重构认知
周伯文演讲中指出,当前科学界身陷“知识越来越丰富,认知却最稀缺”的悖论:论文、数据、模型快速增长,但对未知的判断却越发困难;假设不断涌现,却因验证周期漫长和成本高昂而大量虚耗;科研工具日益割裂,研究过程中的失败样本和隐性经验难以沉淀复用。其症结在于,科学研究本身缺少一套将“问题—行动—验证—学习”持续连接的反馈链条。
“书生·端砚”正是基于这一判断构建:它不是一个大而全的科研工具箱,而是一套贯通认知、推演、行动与反馈的全新研究范式:大模型主动识别知识冲突与理论空白,世界模型推演多条实验路径,智能体协同制定方案并调度跨地域实验设备,最终将无论成败的实验结果都沉淀为驱动认知迭代的信号。
他指出,“助力科研的关键,不是继续增加知识供给,而是通过可信验证持续重构认知。”周伯文表示,“书生·端砚”正是为接上这条缺失的反馈链而生。该平台并非现有科研工具的简单叠加,而是一套贯通认知、推演、行动和反馈的全新研究范式:底层整合算力、数据、大模型、智能体、干湿实验平台等全链路,上层通过通专融合大模型贯通论文、实验记录和数据库,主动识别知识冲突和理论空白,定义真正值得研究的问题;世界模型在此基础上推演可能路径,多专家智能体协同制定研究方案;最终调度跨地域异构实验设备,执行干实验与湿实验验证,并将结果带回。无论符合预期还是反预期,都沉淀为驱动认知迭代的真实信号。
架构革命与信任重建
支撑这套闭环的,是一次模型架构的底层变革。传统Transformer将知识与推理高度耦合,导致模型专业化如同“一次性改造”。Mobius架构将知识向量与推理算子解耦,让模型能力变为“可持续生长”。这既是技术路线的选择,更暗合产业逻辑。科学发现场景的碎片化与高门槛,恰恰需要一种能灵活组合、持续进化的底层能力。
更具产业现实意义的是,“书生·端砚”将安全可信从“附加项”提升为“入场券”。全流程可信数据链、多智能体交叉验证、科研数据本地化安全边界,三重机制指向同一个目标:让AI从“答案生成器”进化为“可靠研究伙伴”。 这对于生物医药、新材料等对数据安全与结论可靠性有极致要求的行业而言,是AI落地的先决条件。
从产业视角审视,“书生·端砚”的出现,标志着AI for Science的竞争正从单点模型性能比拼,升级为涵盖底层架构、实验闭环、安全可信的全栈能力竞争。它试图将隐性的科研认知方法工程化,这或将成为研发密集型产业突破效率瓶颈的关键基础设施。
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书生“书生·端砚”即将面向全球科学家公测
两个月内,“书生·端砚”将对全球科学家开放公测。
当“如何跨越认知边界”被转化为可学习的样本,科学发现正从依赖天才灵光的“神之一手”,加速迈向可规模化可迭代的“工业化时代”。AI重塑科学发现的真正标志,或许不是某一项惊艳的成果,而是“神之一手”从此变得有迹可循。
AI重塑科学发现正在发生,以“科学发现”为“基石”的“AI新科技革命”正在加速到来。
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