在科学智能（AI4S）快速发展的今天，人工智能（AI）已深度融入科研流程。但科学家需要的，并不只是更多工具，而是一套具备推理、决策与实验闭环能力的科研智能体体系，帮助他们高效抵达前沿问题的核心。

“大圣可以拔下一根毫毛，分化出4个‘分身’，自主完成设计方案、写代码、跑实验、总结报告的全过程。”3月1日，在“星河启智·超级科研合伙人发布会”上，复旦大学特聘教授、上海科学智能研究院（以下简称上智院）院长、无限光年创始人漆远表示，“超级科研合伙人‘大圣’”的发布，旨在回答一个关键问题——如何让科学家在高能动性智能体的帮助下，做出更有创造性、更有世界影响力的成果。

活动现场。复旦大学供图

和“大圣”同行，求取科研真经

2025年7月，由上智院、复旦大学、无限光年共建的星河启智平台在2025世界人工智能大会上面世。作为以科学家为中心的全链路科学智能开放平台，它围绕科学家真实科研路径，系统构建起覆盖数据、模型、算力、实验、推理与协作的全链路科学智能基础设施，形成“数据—模型—算力—实验—智能体—社区”一体化的科研智能闭环。

漆远介绍，过去7个月间，星河启智平台能力持续进化：科学模型及工具增长100%，科学数据增长80%，文献和专利增长150%，入驻团队增长1200%。同时，平台已汇聚400余个科学模型与工具，沉淀22PB级高价值数据与5亿篇文献专利资源，并联合魔搭共建国内模型最多、数据规模最大的科学智能开放社区。

同时，多维度刷新亲吻数与广义亲吻数纪录、国内首个端到端气象模型实现“观测即预测”、世界领先的全功能分子基础模型落地使用……基于星河启智平台，上智院联合复旦大学等机构，在多个学科方向实现系统性突破。

漆远同时强调，科研涉及原生结构数据、长周期问题演进、多路径并行探索与真实实验验证，任何偏差都可能影响结论的可靠性。此外，不同于人们熟悉的文本、图像、语音等模态，科研中涉及的往往是公式、基因序列、气象与流场、医疗图像等特殊“模态”。

科学探索所需要的智能体，不仅要具备行动能力，更要有专业、安全、可验证的系统级专业能力支撑。

这意味着更高的门槛：原生多科学模态数据需要高保真输入输出、推理与跨模态对齐；科研依赖可执行的、经过真实场景验证的流程型Skills（技能包）而非零散工具；科学发现需要支持非共识的多线程记忆；数据与权限必须可控、可追溯、可审计；同时，模型须走向物理验证，让真实世界持续校准预测结果。

为此，星河启智平台进行了全面升级，推出超级科研合伙人“大圣”，帮助科学家去“取”科研的“真经”。

借助“大圣”，科学家可以用自然语言提出科研任务方向，再有“大圣”进行中心化决策与任务拆解，调度多智能体协同执行，并在全过程中沉淀结构化记忆；通过双层沟通与分支治理机制，既隔离模糊指令，又保持系统组织清晰，避免复杂任务中的路径失序。

青年科学家为主力，构筑“大圣”能力体系

“大圣”背后，有着一支以年轻人为主力的团队。发布会现场，几位青年科学家分别介绍了“大圣”的系统级专业能力。

其中，“神珍”科学多模态基础模型是“大圣”的大脑。聚焦多科学模态输入和生成以及模型的自反思能力，神珍模型可直接读取结构、序列与场信息，并以结构或图谱等形式输出，自然语言则作为调度层，协调复杂模态与推理流程。值得一提的是，该模型在文本科学理解和推理上达到业界当前最优水平，在RNA理解与生成上与专用模型持平，并同时具备文本+科学模态的推理能力。

“大圣”的“金箍棒”是经过真实场景验证的科学Skills。在AI行业，Skills是指把关键能力封装成可随时调用、自动执行的能力模块，其可以是模型也可以是算法或工具。当前，“大圣”已形成300余个可复用Skills，覆盖4大学科群、20多种科研场景；同时在可靠性、安全性与协同上形成一体化能力。该体系已在多个场景规模化应用，部分Skills已开源，持续扩展能力边界。

多智能体的群体记忆是大圣识海和分身术的基础。识海好比一个群体记忆网络，记录了每一次假设、分支与决策的演进轨迹；分身术则是多智能体并行协作的能力，让复杂科研任务可以同步展开、协同推进。“大圣”以成熟理论为主干认知，每条创新假设与技术路径在独立分支并行演进，做到多路径记忆与数据的隔离与完整留存；非共识观点可在独立空间完成从计算到验证的孵化；失败分支沉淀全过程经验与优势认知，结合其他分支探索新方向；成功经验通过可控合并机制融入主干，实现群体认知持续升级，并让数据与经验在体系内跨场景流动复用。该架构已得到落地验证，支撑十余个专业智能体有序协同与多路径并行探索。

当AI深度进入科研场景，能力必须在规则之内运行，并在保证高自主性的前提下实现高安全性与低资源能耗。为此，研究团队通过体系化安全架构设计，专门为“大圣”戴上了“金箍”，实现“数据不外流、任务可进场”。研究人员可在原生融合的大规模Sandbox（沙箱）环境中完成模型验证、流程测试、运行科研智能体，系统自动管理权限与资源生命周期，实现低成本试错与快速验证；成熟成果再平滑迁移至正式算力环境。平台同时探索“智能体安全互联”的协作机制，将任务拆解、执行轨迹与结果生成纳入可确权、可验证的链式记录。隐私计算与存证溯源结合，则有助于激发科研人员敢于且愿意分享科研数据，加速科研高价值数据流动。

基于智能体自主探索与软硬一体调度，“大圣”进一步提出“上天入体”的科学全域闭环。

所谓“入体”，是指进入生命体内部、洞察人体宏微观表征规律。团队针对性推出了自驱动实验智能体集群“生命实验室”。该系统以“计算-验证-强化更新”的机制运行，通过强化学习串起软件到硬件的闭环，让模型越学越智能。目前，团队已经验证，“生命实验室”可大幅提升siRNA筛选效率，并显著减少无效湿实验、节约成本。

“上天”则是将计算能力推向太空观测前沿。为提升太空数据的实时利用与气象预测效能，围绕端到端大模型、星载智算机、新型载荷与星间组网实际需求，团队提出了“天算实验室”。目前，上智院已与复旦大学、之江实验室完成“空地数据互联-伏羲模型上天-星上计算”闭环链路验证，并在轨运行一个月，正在计划与业界伙伴合作共建AI气象星座。

“正如唐僧师徒西行路上要经历九九八十一难，很多挑战仍在路上。但关关难过关关过，相信‘大圣’会变得越来越聪明、越来越靠谱，最终成为一个超级可信、可靠、神通广大的科研智能体。”漆远总结道。

以“大圣”为奇点，建设AI4S生态

“我们希望，‘大圣’不仅是推动科研范式变革的奇点，也是我们共建AI4S繁荣生态的奇点。”复旦大学校长助理、上智院理事长、上海创智学院副院长吴力波表示，“良好的生态既需要数据、算力、模型、科研设备等全栈资源和要素统筹调度，也需要产学研结合激发原始创新，更离不开具备AI4S跨学科素养的复合型人才。”

本着“实战育人”的理念，复旦大学与上智院在2023年启动首届世界科学智能大赛，探索AI4S如何赋能科学研究范式变革以及产业生态发展，并淬炼人才。

当天发布的第四届世界科学智能大赛创新赛道——AI4S智能体CNS挑战赛，旨在探索AI4S智能体在顶级科学研究中的极限潜力。吴力波介绍，该比赛聚焦自主科研智能体，要求参赛智能体在零人工干预条件下，独立完成文献理解、代码重构、假设提出、实验验证与结果迭代，并在此基础上挑战并超越CNS等顶级期刊已发表成果及同等级研究的当前最优水平。

赛事将分为初赛、复赛、决赛三个赛段，共设置4项挑战任务，包括全基因组尺度药物虚拟筛选优化、靶向分子设计与逆合成规划闭环、蛋白质构象系综生成挑战以及神经算子自动改进。届时，由中国科学院院士、复旦大学校长金力，中国科学院院士、复旦大学教授龚新高，复旦大学教授、应用数学中心主任雷震等6位顶尖科学家组成的评审委员会，将为赛事的专业标准与科研前沿方向把关。

“‘超级科研合伙人’不仅是一个科学智能功能性平台产品的发布，更是复旦和上智院对‘科学和智能到底应该是什么关系’这一问题交出的一份答卷。”金力期待，能与更多高校、科研院所和产业伙伴携手，共同推动科学智能的创新发展。