人民网北京4月29日电 （记者赵竹青）新一轮科技革命加速演进，“人工智能赋能科学研究”（AI for Science）正深刻重塑全球科研创新范式。4月28日，中国科学院在北京正式发布“磐石100”模型体系，统筹全院力量，发挥多学科交叉、体系化布局、建制化攻关优势，推动AI for Science研发从“分散封闭的作坊模式”，向“协同开放的平台模式”跨越。
此次发布的“磐石100”模型体系以“磐石·科学基础大模型”为根基，学科领域大模型集群为骨干，细分科研场景应用模型和智能体为枝叶，构建了全域覆盖、高效联动的数智化科研创新平台。
“磐石·科学基础大模型”由中国科学院自动化研究所牵头，联合计算机网络信息中心、文献情报中心、十余家领域研究所以及自动化所中科闻歌、中科紫东太初两个产业化平台聚力攻关，采用专业科学语料和数据进行训练、服务于科学任务的智能底座，具备科学文献萃取融合、科学知识表征推理和科学工具编排规划等核心能力，目标是为各领域科技创新提供“坚如磐石”的智能支撑。
此次升级的1.5pro版本搭载波基座、谱基座、场基座三大科学模态模型，基于自主构建的650万条高质量科学推理数据，实现科学知识推理能力、多模态理解生成能力与模型可靠性的跨越式提升。据介绍，该模型在科学知识问答和智能体长程推理能力榜单中均达到旗舰模型水平，在多项科学图像理解与操作相关权威测评中均取得当前最优水平。
针对“波”数据理解，磐石面向电磁波、地震波、振动波、引力波等时序与振荡类信号，构建了支持跨场景迁移的亿级参数波基座模型，助力从复杂波形中识别潜在结构与规律，推动天文事件观测由“滞后分析”向“实时预警”跨越式演进。针对“谱”数据分析，磐石能够从X射线衍射谱、红外光谱、拉曼光谱等6类谱信号中精准反演组分构成、物质结构及物性信息，已在化学材料、生物医药等多个应用场景取得显著成效。针对“场”数据理解，磐石面向速度场、压力场等物理场的空间计算与时序模拟，构建了服务工业分析的场基座模型，将推动工业流体仿真进入“分钟级”快速响应阶段，开启“边设计、边仿真、边决策”的高通量研发模式。
作为基座，磐石提供文献罗盘、创新评价、智能体工厂三大核心功能，全方位赋能科研创新全流程。磐石·文献罗盘以辅助文献精读与自主综述写作为核心，跟踪前沿突破、提取科研方案、梳理技术脉络、整合研究结果，全面提升工作效率。1.5pro版将深度研究调研周期压缩至原来的一半以下，论文、PPT、报告等制作效率提升5至10倍。磐石·创新评价能感知科研和产业前沿动态、提取核心技术指标、研判创新与应用价值，助力科研人员高效地识别关键科学问题与潜在创新方向，辅助科研管理部门进行深度客观的科研创新评价与技术方案评估。磐石·智能体工厂提供“工具+智能体”一站式服务，初步实现智能体工具链自主闭环与智能化辅助生成，已沉淀超2000个科研工具，支持10余个细分科研领域。
在此基础上，中国科学院凝练AI-Ready科学问题，面向数学、物理、材料、天文、空天、地学、生物等学科重点方向，打造学科领域大模型能力集群，形成体系化创新生态。
——在数学领域，“磐石·大衍智证”大模型突破数学推理与计算能力的瓶颈，实现定理证明与PDE求解能力的量级提升，支撑解决大规模、高精度复杂流体计算仿真等重大核心问题。
——在物理领域，“磐石·赛博士”大模型提升粒子物理分析各环节的研究能力并通过自动化提升科研效率，有望改变粒子物理探索的方式，已应用于北京谱仪实验等大科学装置。
——在材料领域，“磐石·祝融”大模型实现“按需设计、精准制备”，显著提升新材料设计研发效率，形成包含新知识发现和新材料设计的材料研发新模式。
——在天文领域，“磐石·金乌”大模型以自主可控、高质量、AI-Ready的数据基础，实现面向自主仪器数据的自动化太阳耀斑智能化预测与自动化研究，推动太阳活动预测和研究的范式变革。
——在环境科学领域，“磐石·禹衡”是全球首个覆盖生产端、消费端及自然源的全景式碳排放核算系统，精准服务国家应对气候变化战略需求。基于禹衡已初步实现国别级高精度碳全息图谱。
——在空天科学领域，“磐石·临空”大模型具备对临近空间技术体系的完整认知能力，并可全领域、全流程赋能临空应用、环境、热性能、气动、飞行控制等科研与工程实践，辅助科研人员定方向、理思路，是国内外首个具备领域深度认知与复杂问题推理能力的临空学科领域大模型。
——在地理领域，“磐石·坤元”目标成为面向真实需求开展任务理解、工具调度、流程组织和模型联动的地理智能体系。基于该模型，科研人员揭示了高原主要地貌类型及其空间分异格局和全球土壤无机碳分布格局及动态，研制形成首个地貌分类编码国家标准。
——在生命科学领域，“磐石·数字细胞”大模型在30天内即发现了三个过去未知的药物靶点且全部得到湿实验的验证。此外，模型针对肿瘤患者免疫治疗开展疗效预测，有望实现个性化精准诊疗。
据了解，目前，磐石模型体系已在中国科学院50余家单位推广应用，覆盖百余个科研场景，在高铁流场重建、光谱识别、材料发现、佐剂设计、天文观测、青藏科考、海洋预报、生态研究等典型场景中展现出巨大潜力。
来源：人民网配资在线网
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