行业背景与核心问题 - AI工具在科研领域爆发式增长，但工具繁多导致系统碎片化，科研流程并未因此变得更轻松[3] - 科研是一项高度专业、强约束、长周期演进的系统工程，要求对原生结构与物理约束的高保真理解、对多路径探索过程的持续记忆、对实验结果的严格验证闭环以及对高敏数据与知识产权的安全控制[4] - AI4S（AI for Science）的核心问题正从“模型不够强”转向更结构性的命题：能否在专业约束下高能动性地组织科研流程、与人类科学家共同进行深度科学探索[4] “大圣”超级科研合伙人的定位与发布 - 2026年3月1日，由上海科学智能研究院、复旦大学和无限光年联合共建的星河启智平台宣布全面升级，正式推出超级科研合伙人“大圣”[4] - 发布会由上海科学智能研究院联合复旦大学主办，来自上海市经信委、科委、国资体系及阿里达摩院等多方代表到场，标志着科研范式变革正在集中顶尖学术与官方资源加速推进[6] - 其目标是构建一个具备专业面向科学探索、主动组织流程的高能动性系统，而不仅是零散的工具[9][11] “大圣”的四大核心能力体系 认知能力：多模态科学基础模型“神珍” - 核心是让模型直接在科学模态空间里思考，而非绕道语言，解决将科学数据“文本化”导致空间结构信息损失的问题[12][16] - 支持结构、序列、场信息的原生输入，输出直接对齐科学结果形式，在系统内部实现多种模态科学token对齐[17] - 早期验证显示，在ncRNA分类任务中准确率达96.3%，在RNA Switch生成任务中设计精准度约90%+，并完成Toehold Switch的实验闭环[18] 行动能力：从Tools到科研级Skills - 将AI能力封装成科研级Skills，其本质是一种可被AI理解且能自适应调整/调度的基础能力，包含标准化输入输出约定、工具调用逻辑及超参数含义等[21][22] - 平台已沉淀300+可复用科研Skills，覆盖四大学科群与20余类科研场景，并已在部分真实项目中实现规模化应用[24] - 过去7个月间，平台模型与工具数量实现翻倍增长，入驻科研团队增长达1200%[26] 记忆能力：多分支群体记忆架构 - 借鉴Git版本管理思想，引入多分支群体记忆架构，以治理不断分叉、生长、回滚的科研认知树[30][31] - 核心包括：精准长期记忆、多主体保护、优势认知整合，旨在让科研过程具备可追溯、可回滚、可复用、可演进的属性[34][37] - 该架构已在上海市科学智能百团百项超宽禁带半导体研发项目中落地验证，支撑十余个专业智能体有序协同[35] 验证能力：链接物理世界的闭环 - 构建“模型云端高通量预测 → 智能化湿实验 → 数据回流 → 模型强化更新”的软硬一体科学智能闭环[39] - 自动化编排已将上智院的部分科研流程效率提升约3倍，并显著减少无效实验[40] - 提出“上天入体”的科学全域覆盖愿景，一端深入生命科学实验体系，一端延伸到地球/太空观测，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[40][42] 系统特点与生态构建 人机协作模式 - 强调“Scientists in the loop”，自动化不等于无人化，在异常数据、新规律迹象或关键路径选择时，系统会主动触发科学家介入审核[44] - 重新划分协作边界：AI负责规模化探索与执行，科学家负责关键判断与最终把关[45][46] 数据安全与可信协作机制 - 针对科研数据高敏性（未公开实验结果、核心配方、临床数据、潜在知识产权），引入可信计算与安全协作机制[50][51] - 通过A2A（Agent-to-Agent）服务化协作，实现“能力可用、数据不出域”，并辅以Agent on Chain可确权记录，使协作过程可验证、可追责[53][55] 生态积累与竞争壁垒 - 平台已沉淀400+科学模型与工具、22PB高价值数据资产以及上千科研团队协作网络，这些资产是在真实科研任务中反复打磨形成的能力网络[58][59] - 模型能力可被快速追赶，但深度嵌入科研流程的系统与生态很难一夜复制[60] 行业影响与未来展望 - 以“大圣”为代表的新一代科研智能体，正在把AI4S竞争维度从“模型能力”层推向更重的系统层与基础设施层[62] - AI4S正在从工具层面的效率革命，迈入科研生产关系的重排，未来驱动前沿突破的核心引擎可能演变为科学家与系统级高能动性科研智能体的深度共生关系[65] - 上智院和复旦发起了AI4S智能体CNS挑战赛，目标是在完全无人工干预条件下跑通顶刊级科研闭环，这标志着对AI科研能力的硬核考验[62]