AI for Science迎来阶段性突破 科研发现周期从“年”缩短至“天”

　　上证报中国证券网讯（记者 时娜）“AI for Science正在成为科学发现的新引擎，政府、科研机构、科技公司都在加速投资这个领域。”在2026世界人工智能大会期间举行的“AI for Science:Beyond the Concept”媒体圆桌上，中科院自动化研究所研究员、中科闻歌CEO徐楠表示。

　　7月17日至20日，2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议在上海举行。会上，北京智源人工智能研究院、中国科学院、深圳河套学院及清华大学集中展示了AI在神经科学、跨学科科研平台、实验仪器智能化及生命科学领域的最新成果。

　　从样品制备到数据分析，从文献调研到实验验证，科研发现的周期正从“年”向“天”演进。

　　中国科学院在会上发布了覆盖数学、物理、材料、天文等8大学科的磐石·科学基础大模型2.0（ScienceOne Omni，以下称磐石2.0）。该模型采用“科学数据统一编码—自然世界知识对齐—领域任务定向解码”三层架构，依托全球1.7亿篇科技文献，集成8000余个专业科研工具和技能库，一个模型即可完成跨学科的数据理解、科学推理与内容生成，突破了“专用模型只精于一事、通用模型流于宽泛”的双重瓶颈。

　　徐楠表示，目前，磐石2.0已将文献调研从“数周”压缩至“20分钟”，报告制作效率提升5至10倍，AI for Science在中国科学院已落地上百个科研场景。

　　智源研究院在会上发布了“悟界·Brainμ1.0”是全球首个多模态神经科学大模型，将脑电波、钙成像、神经探针等异构信号统一编码，使原本互不相通的神经信号能在同一框架下实现对齐与理解。2026年6月，其支撑的研究发表于《科学》期刊，首次证实记忆可反向调控睡眠——正向记忆优化睡眠质量，负向记忆加剧睡眠碎片化，为抑郁症、焦虑症等睡眠障碍的干预提供了全新思路。

　　据介绍，上述模型训练已覆盖超7万晚睡眠记录，已持续支撑合作实验室超12个月的自动化分析。

　　深圳河套学院联合苏州国家实验室推出的Owl·灵鉴（AuraID）多智能体系统，则实现了从样品操作到数据解析的全流程自动化。该系统不依赖仪器开放接口，而是通过智能体以与人类专家相同的方式操作界面，如观察屏幕、点击按钮、读取数据，打通了软件智能体、科学具身智能体与仪器之间的协同链路。目前，系统已覆盖6类精密仪器，在晶体结构解析中工作量减少50.6%，微观形貌分析耗时从9分钟缩短至7.5分钟，AI独立完成率从33%提升至80%。

　　深圳河套学院副院长欧阳万里表示，科学表征需要大量专业知识和不同仪器协同，AI让设备互联互通、协同优化，把科学家从操作中解放出来，将精力投向科学洞察。

　　清华大学俞立教授表示，AI正从辅助工具演变为科研基础设施的关键组成部分——目标并非取代科学家，而是将科学家从重复劳动中解放出来，使其专注于科学洞察与创造性思考。从单点仪器到全流程自动化，从单学科建模到跨学科协同，从神经科学到生命科学——AI for Science正以可感知的速度，重塑科学发现的每一个环节。当假设生成、实验验证、数据分析、仪器操作均可通过AI加速时，科学发现的边界正被重新定义。