科学智能技术演进与谷歌DeepMind引领作用 - 谷歌DeepMind凭借以TPU为核心的AI算力基础设施和以Gemini为基础的大模型底座，持续深耕科学智能技术超过十年，引领全球技术演进[4] - AlphaFold标志着蛋白质结构预测问题的实质性解决，不仅斩获2024年诺贝尔化学奖，更成为现代生物学的数字基础设施[4] - AlphaProteo推动生物学研究正式跨入生成式生物学时代，结合AlphaMissense精准预测基因突变致病性，打通"靶点发现—结构解析—药物设计"全链路[4] - WeatherNext 2模型在99.9%的预测变量与时间跨度上准确率均优于欧洲中期天气预报中心的HRES系统，且推理速度提升了数个数量级[5] - GNoME预测了数百万种稳定的新材料结构，规模相当于人类过去几十年实验发现总和的数倍，为电池技术与超导材料研发提供庞大候选库[5] - AlphaEvolve引入进化计算范式，自动搜索发现更高效的机器学习算法与损失函数，实现从"人工设计"到"自动发现"的元层级跨越[6] 生物学领域科学智能突破 - 谷歌和耶鲁大学联合发布270亿参数单细胞分析基础模型C2S-Scale，生成关于癌细胞行为的全新假设并在体外实验中得到验证[8] - 微软BioEmu模型在蛋白质动力学模拟方面实现高达10万倍的模拟速度提升，中科院团队提出整合结构和进化约束的反向折叠蛋白质预测模型[9] - 谷歌通过10年持续研发构建了从基因测序、读取到疾病基因检测和诊断的AI基因组学研究和应用体系[9] - 腾讯DeepGEM病理大模型只需常规病例切片图像即可在1分钟内完成肺癌基因突变预测，精准度达78%至99%[10] - 谷歌发布DeepSomatic工具集用于肿瘤细胞基因变异识别，适用于白血病、乳腺癌、肺癌等癌症类型[10] - AI优化候选药物MTS-004已完成III期临床研究，成为国内首款完成III期临床的AI赋能制剂新药，突破过去几年AI驱动药物发现鲜有突破临床II期的瓶颈[10] 多学科科学智能应用拓展 - Periodic Labs开展新型超导材料等AI自动化发现，CuspAI获1亿美元A轮融资研发AI平台用于发现碳捕获新材料[11] - DeepMind飓风AI模型成功预测"梅利莎"等超强飓风路径和强度变化，黑洞理论物理学家利用GPT-5在半小时内推导出黑洞理论新特性[11] - 数学研究人员利用GPT5探索解决历史数学难题埃尔德什难题，英伟达开源模型系统GenCluster获得IOI 2025竞赛金奖[12] - OpenAI内部模型、Gemini Deep Think和DeepSeek Math-V2等大模型不断刷新AI在奥林匹克数学竞赛的金奖成绩[12] 科学智能科研范式重构 - 通用基础大模型成为科学智能的"操作系统"，提供强大理解、推理、分析及生成能力，帮助科研人员大幅提升日常科研效率[14] - 科研专用大模型作为垂直科研领域的"专用引擎"，融合特定领域相关知识以及研究方法与经验，谷歌在此方面综合实力处于全球领先[14] - AI智能体从被动工具转变为科学家的合作者甚至主动发现者，ToolUniverse平台包含超过600个科学工具并兼容主流基础大模型[15] - AlphaEvolve是具有编码能力的进化型AI智能体，可进行数学和计算通用算法的主动发现和自动化优化，已应用于谷歌内部实际场景[15] 自主实验室平台化发展 - MIT等美国多家科研高校和国家实验室已建成自主实验室，英国利物浦大学的材料创新工厂是欧洲最先进的自主实验室之一[16] - 美国《创世使命》计划将科研算力、AI基础模型、数据集及自主实验室体系集成为科学与安全平台，作为科研智能基础设施[16] - 晶泰科技的AI+机器人平台已成为核心竞争力，中科院"ChemBrain智能体+ChemBody机器人"和北京科学智能研究院Uni-Lab-OS加速推动国内自主实验室研发[17] - 磐石·科学基础大模型实现对数据和模型等资源的管理及科研工具调度，已在生命科学、高能物理和力学研究领域进行应用[17]

全球科技创新格局与中国城市表现 - 清华大学与自然科研智讯联合发布的《国际科技创新中心指数2025》报告显示，我国城市在全球创新格局中的优势持续增强 [1] - 该指数采用30个指标，评估了113个国际科技创新中心参评城市和12个微型科技创新中心参评城市 [1] - 在评估排名前10强城市（都市圈）中，北京得分连续4年位列前三，粤港澳大湾区跃升至第四位，上海排名第十位 [1] - 北京在科学中心维度首次登顶，粤港澳大湾区在创新高地维度跃升至第二名 [1] - 中国此次共有21个城市（都市圈）入围全球百强 [1] 人工智能科研发展与合作 - 2025国际人工智能科学家大会在北京举办，由北京中关村学院、中关村人工智能研究院联合清华大学、西湖大学共同主办，美国芝加哥大学协办 [2] - 大会探讨了人工智能从科研辅助工具向“智能科研伙伴”的演进之路 [2] - 会上发布了由北京中关村学院与中关村人工智能研究院开发的科研智能体系统，旨在助力科研人才全流程培养 [2] - 该系统以“元科学洞察”与“学者数字孪生”双引擎驱动，前者用于理解科学逻辑、识别问题并预测前沿，后者用于提供个性化支持与协同优化 [2] 人工智能安全产品与解决方案 - 绿盟科技集团近日发布了多款大模型安全产品，包括大模型安全评估系统和人工智能安全一体机 [3] - 大模型安全评估系统能对多款主流大模型进行自动化深度扫描，精准发现对抗攻击、数据泄露及组件漏洞等风险 [3] - 人工智能安全一体机集成了敏感数据防泄漏、精细化算力调度等关键能力 [3] - 绿盟科技持续深化应用创新和产品落地，推动传统安全产品融入智能能力，并顺应大模型应用趋势推出系列化创新解决方案 [3]

科研智能体综述核心观点 - 基于大语言模型的智能体构建推动AI4S迅猛发展 催生一系列科研智能体构建与应用[2] - 人工智能与自然科学研究之间存在认知论与方法论偏差 对系统设计、训练及验证产生较大阻碍[2] - 综述提供科研智能体"漫游指南" 涵盖分级策略、构建方案、基线评估及未来方向[2] 科研智能体分级策略 - 三级分级系统根据构建策略与能力边界划分：Agent as Assistant、Agent as Partner、Agent as Avatar[4][8] - Agent as Assistant使用小模型经后训练或微调完成 局限于特定领域单一任务[8] - Agent as Partner集成各类工具实现能力跃迁 采用闭源大型模型结合上下文信息优化[8] - Agent as Avatar具备强大推理能力、深度记忆和强协作能力 能跨学科解决科研难题[8] 构建方案与能力增强 - 从头构建工作流包含知识组织、知识注入和工具集成三部分[12] - 知识组织涵盖非结构化序列、结构化数据、指令及知识图谱四种形式[14] - 知识注入通过显式或隐式方法实现 显式注入直接整合知识到提示中 隐式注入涉及微调模型或强化学习[14] - 工具集成通过外部工具扩展功能 包括专业知识获取、执行模拟、分析及可视化[14] - 能力增强包含记忆增强、推理增强和协作增强三个维度[19] 基准评估体系 - 基准分为知识密集型任务和实验驱动型任务两类[17][18] - 知识密集型任务侧重文献挖掘、假设生成、实验设计等需要深厚专业知识的领域[17] - 实验驱动型任务评估智能体在科学探究中使用工具的能力 强调自主实验设计和验证[18] - 基准覆盖生物学、化学、医学、计算机科学等多个领域 包含True/False、Open-ended、Choices等多种题型[20] 应用案例与模型配置 - 汇总超过80个科研智能体案例 涵盖天文学、生物学、化学、医学等15个学科领域[10] - 基础模型包括LLaMA系列（7B/13B）、GPT系列（GPT-3/4/4o）、Qwen系列（2.5-72B）等[10] - 应用阶段覆盖知识问答、假设生成、实验设计、分子设计、临床分析等科研全生命周期[10] 未来研究方向 - 需确保科学实验设计的实证准确性和理性 整合验证工具和反馈机制[23] - 需要灵活连贯的框架适应特定研究领域 克服复杂领域系统局限性[23] - 需融入自我反思和持续迭代机制 平衡情景记忆和参数记忆[23] - 需优化智能体与人类研究人员交互 整合通用和专用模型促进跨学科合作[23] - 需通过跨学科知识转移增强专业知识 提高相关领域执行能力[23] - 需创新评估方法确保遵循可证伪性和可重复性等核心科学原则[23]

科研智能体发布 - 上海交通大学-上海算法创新院-深势科技联合发布科学基座大模型Innovator [1] - 依托Innovator推出全球首个通用科研智能体SciMaster [1] - SciMaster集成众多科学专用工具，可生成"深度调研报告"并支持思维链编辑功能 [1] 技术功能特点 - 研究者可主动干预SciMaster的执行逻辑，对任务逻辑和内容进行修改 [1] - 该智能体能更准确合理地实现研究需求 [1] - SciMaster现已接入DeepModeling开源社区 [1]