在科技日新月异的时代浪潮中，人工智能（AI）正以其前所未有的力量，渗透到各个科研领域，重塑着传统的科研模式。2025年7月26日，在上海世界人工智能大会（WAIC2025）上，上海人工智能实验室（Shanghai AI Laboratory）正式发布并开源了其精心打造的科学多模态大模型——“书生”（Intern-S1），这无疑为科研领域注入了一剂强心针。这款全新的模型，旨在打破传统科研方法在面对复杂现象时所显现的局限性，特别是在跨学科的深度探索中，其价值尤为凸显。它的问世，标志着AI在科研领域的应用进入了一个新的阶段，预示着科研范式的深刻变革。
“书生”Intern-S1并非横空出世，而是集成了上海人工智能实验室“书生”大模型家族的深厚积累和技术优势。它实现了语言理解能力与多模态信息处理能力的完美融合，并在模型中融入了海量的多学科专业知识，堪称一个博学多才的AI科研助手。更为重要的是，Intern-S1是首个融合了专业科学能力的开源通用模型，这意味着它不仅具备通用AI的能力，更在特定科学领域拥有深厚的专业知识。在综合性能方面，Intern-S1的表现超越了当前所有已开源的多模态大模型，充分展示了其卓越的科研能力和巨大潜力。
伴随Intern-S1的发布，上海人工智能实验室还推出了一款名为Intern-Discovery的科学发现平台。该平台并非一个孤立的工具，而是一个旨在提升研究者、研究工具和研究对象之间协同能力的综合性平台。它致力于推动科学研究从传统的团队单点探索模式，转变为更大规模、更高效的科学发现模式。Intern-S1的能力，使得它在化学、材料科学和地球科学等多个领域都展现出了超越顶尖闭源模型Grok-4的性能。同时，在多模态综合能力方面，Intern-S1也领先于其他开源模型，如InternVL3和Qwen2.5-VL。这些卓越的性能，都为科研人员提供了强大的技术支持。
Intern-S1在技术上的创新性主要体现在其推出的“跨模态科学解析引擎”。该引擎能够准确地解读各种复杂的科学数据，包括化学分子式、蛋白质结构以及地震波信号等。这种强大的数据解析能力，使得Intern-S1能够完成许多传统科研方法难以完成的任务。例如，它可以预测化合物的合成路径，评估化学反应的可行性，甚至能够识别地震波事件。这些功能的实现，无疑为科研人员提供了更为强大的决策支持和实验指导，极大地提升了科研效率。
此外，Intern-S1的研发团队还在不断探索其在其他领域的应用。一个重要的方向是推动多智能体虚拟疾病学家系统的开发。该系统旨在通过模拟疾病的发生和发展过程，帮助科研人员发现新的药物靶点，并评估这些靶点在临床转化方面的价值。这对于加速新药研发，提高药物的成功率具有重要意义。展望未来，上海人工智能实验室计划继续开源Intern-S1的全链条工具体系，推动更广泛的应用与合作，助力科研的持续进步。这一举措将降低科研的门槛，让更多的科研人员能够利用AI的力量，推动科学的进步。
Intern-S1在化学领域的应用
在化学领域，Intern-S1展现出了令人瞩目的能力。例如，它可以根据已知的化学反应和化合物信息，预测新的化学反应路径和产物。这对于有机合成化学家来说，无疑是一个强大的工具。传统的有机合成需要大量的实验摸索和经验积累，而Intern-S1可以通过模拟和预测，大大减少实验的次数，节约时间和成本。
此外，Intern-S1还可以用于设计具有特定功能的分子。通过输入所需的物理化学性质，Intern-S1可以搜索和筛选出符合要求的分子结构。这对于材料科学家来说，具有重要的应用价值。例如，可以利用Intern-S1设计新型的有机发光材料、太阳能电池材料等。
Intern-S1在材料科学领域的应用
材料科学是另一个Intern-S1可以发挥重要作用的领域。新材料的研发往往需要大量的实验和计算，而Intern-S1可以通过机器学习和模拟，加速新材料的发现过程。例如，它可以预测材料的力学性能、热学性能和电学性能，从而筛选出具有优异性能的材料。
此外，Intern-S1还可以用于优化材料的制备工艺。通过分析实验数据和模拟结果，Intern-S1可以找出影响材料性能的关键因素，并提出改进工艺的建议。这对于提高材料的生产效率和降低成本具有重要意义。
Intern-S1在地球科学领域的应用
地球科学是一个数据密集型的领域，Intern-S1可以通过分析大量的地球科学数据，发现新的规律和现象。例如，它可以分析地震波数据，识别地震事件，并预测地震的发生。这对于减轻地震灾害具有重要的意义。
此外，Intern-S1还可以用于分析气候数据，预测气候变化趋势。通过建立复杂的气候模型，Intern-S1可以模拟不同情景下的气候变化，为政府和企业制定应对气候变化的政策提供科学依据。
Intern-S1的局限性与挑战
尽管Intern-S1具有强大的功能，但它仍然存在一些局限性和挑战。首先，Intern-S1的性能受到训练数据的限制。如果训练数据不足或者质量不高，Intern-S1的预测精度可能会受到影响。因此，需要不断地收集和整理高质量的科学数据，用于训练Intern-S1。
其次，Intern-S1的计算复杂度较高，需要大量的计算资源。这对于一些小型科研机构或者个人研究者来说，可能是一个挑战。因此，需要不断地优化Intern-S1的算法，降低计算复杂度。
此外，Intern-S1的预测结果仍然需要人工验证。虽然Intern-S1可以提供有价值的线索和建议，但最终的结论仍然需要科研人员进行判断和验证。因此，需要培养一批既懂AI又懂科学的复合型人才，才能更好地利用Intern-S1。
Intern-S1的未来发展趋势
展望未来，Intern-S1的发展趋势主要体现在以下几个方面：
- 模型规模的持续扩大：随着计算能力的提升和数据的积累，Intern-S1的模型规模将不断扩大，从而提高其预测精度和泛化能力。
- 多模态融合的深入：Intern-S1将进一步融合不同模态的数据，例如文本、图像、视频和传感器数据，从而更全面地理解科学问题。
- 知识推理能力的增强：Intern-S1将不仅能够进行数据分析和模式识别，还能够进行知识推理和逻辑 reasoning，从而更深入地理解科学原理。
- 可解释性的提升：Intern-S1将提供更清晰的解释，说明其预测结果的依据，从而增强科研人员对Intern-S1的信任。
- 应用领域的拓展：Intern-S1将被应用于更多的科学领域，例如生物学、医学、天文学等，从而推动科学的全面进步。
上海人工智能实验室开源发布“书生”科学多模态大模型Intern-S1，无疑是人工智能技术在科研领域应用的一个重要里程碑。它的发布，不仅为科研人员提供了一个强大的工具，也为人工智能技术的发展指明了一个新的方向。我们有理由相信，在Intern-S1的助力下，未来的科学研究将更加高效、更加深入，人类对自然界的认识也将更加全面、更加深刻。
