AI智能体：赋能每个人像科学家一样工作和思考
随着人工智能（AI）的飞速发展，科研领域正经历着前所未有的变革。AI智能体，如深势科技与上海交通大学联合发布的SciMaster，正在打破科研的传统界限，让“像科学家一样思考”成为更多人的可能。本文将深入探讨AI智能体在科研中的应用，以及它如何赋能各行各业的知识工作者。
AI赋能科研：从辅助工具到智能助手
过去十年，AI在科研领域的应用主要集中在优化特定环节，例如利用AlphaFold预测蛋白质结构，或通过大型语言模型查找论文、翻译文献和整理数据。这些工具无疑提高了科研效率，但真正的科研工作仍然依赖于人类研究者的专业知识和经验。SciMaster的出现，标志着AI在科研领域的角色正在发生转变。
SciMaster被定义为“通用科研助手”，它不仅能够理解科研问题、拆解任务，还能在调研、计算、模拟和写作等多个环节自动调度工具、协同执行任务，从而完成一整套完整的科研流程。这种能力得益于SciMaster连接了超过1.8亿篇高质量论文和众多科研工具、平台，并基于推理模型构建了科研任务的组织与思考能力。
SciMaster的核心能力可以概括为“读、算、做、写”四个方面，这与科研人员的日常工作主轴高度一致。目前，SciMaster在“读”和“写”方面的表现尤为突出，能够高效地完成文献调研、内容总结和报告生成等任务。更重要的是，SciMaster具备任务拆解和策略生成的能力，能够动态地组织信息、调节路径，并以结构化的方式完成科研产出。
例如，当向SciMaster提出“主流量子计算架构（如离子阱、超导）有哪些发展瓶颈？”的问题时，它不会直接生成答案，而是按照科研范式展开调研工作。首先，它会搜索该领域近三年的专业综述，确保信息的系统性和前沿性；其次，它会拓展跨学科语义关联，如物理学、工程领域等，检索潜在影响因子；最后，它会对候选文献进行语义抽象与解析，梳理出关键结论与共识性判断，最终生成一份具备来源追溯、理论结构和突破路径的报告。
AI智能体的“超科研”价值
SciMaster的价值不仅限于科研领域。它的结构化思维、专业理解和问题拆解能力，正在向更广泛的知识工作者群体自然溢出。行业研究员、政策制定者和媒体记者等，都可以借助SciMaster快速上手复杂议题、生产高质量分析内容。
以科技媒体从业者为例，在涉足新的前沿技术领域时，需要厘清其发展脉络、判断不同技术路线的优劣、提炼出有逻辑的观点。这些工作与科研相比，虽然不需要建模实验，却同样依赖结构化思考和知识系统构建能力。SciMaster恰恰能够在这些环节提供有力的支持。
为了更直观地展示SciMaster的能力，我们进行了一项对比实验。我们围绕“AI芯片领域的技术差距与基础设施挑战”这一主题，分别让ChatGPT和SciMaster生成一份面向入门者的分析报告。结果显示，ChatGPT在逻辑表达方面更流畅，能够快速响应用户指令，并提供个性化的建议。而SciMaster则展现出更“学术化”的思维方式，它会先解析任务结构，并选择使用不同的工具协同执行，最终给出的内容更专业，论点使用了大量的数字支撑，来源也能够进行追溯。
构建“结构化科研体”：AI与人类的协同
SciMaster的真正价值在于，它构建了一个“结构化科研体”，具备组织、规划和执行科研任务的系统性能力，协助人类完成从提出问题到初步验证的闭环研究。它不是要取代研究员的判断力，而是让人类可以更专注于真正的科研决策，而非信息堆砌与冗杂操作。
随着更多垂直知识库、仿真工具、实验接口与物理设备的接入，这个“科研助手”将变得越来越强大。它未必能取代人类科学家，但有可能重塑科研的方式：不再靠投入时间和人力推进进展，而是在系统协作中，提高整个研究体系的效率。
深势科技已与宜宾新能源新材料数智创新中心的干湿闭环实验系统实现云端联动。研究者只需输入目标性能，系统即可调用专属知识库、Uni-ELF配方大模型与自动实验工站，自动完成从方案推荐到验证迭代的研发过程。这一机制使配方交付效率提升了10倍。
AI智能体的未来：赋能更广泛的知识工作者
从深势科技此前的产品“玻尔”，到现在的SciMaster，其服务对象并不只局限于科学家。它的结构化思维、专业理解和问题拆解能力，正在向科研圈层之外自然溢出。玻尔主要面向科研早期的信息整理和知识整合，解决“不会查、写太慢”的问题。而SciMaster在此基础上，引入了推理模型、任务规划能力与跨工具协同机制，已从一个查文献、写综述的智能工具，成长为具备科研路径构建与模拟验证能力的“科学助手”。
作为一名科技媒体从业者，我在内容生产中也面临“类科研”问题：比如涉足一个新的前沿技术领域的选题，需要厘清其发展脉络、判断不同技术路线的优劣、提炼出有逻辑的观点。这些工作，与科研相比虽然不需建模实验，却同样依赖结构化思考和知识系统构建能力。
我最近正在研究AI芯片和AI基础设施领域。带着这种需求，我围绕“AI芯片领域的技术差距与基础设施挑战”这一主题，写了一个简单的Prompt，让ChatGPT和SciMaster分别生成一份面向入门者的分析报告。两者的表现风格与能力各具特点：
正是这种“以科研思维做任务”的能力，使得SciMaster在许多高要求的信息分析任务中具备更大的潜力。例如，未来它若能进一步扩展对专业数据库、仿真工具、行业知识库的调用能力，对于独立研究者、小型研究机构，甚至政策制定部门来说，都是一种“低门槛专业支持系统”。相比传统AI助手，它不仅能“写出一份报告”，更有能力在关键推演路径、数据来源验证上，提供“像科研一样严谨”的结果。
结论：AI赋能，让每个人都能像科学家一样思考
AI智能体，如SciMaster，正在通过模拟科研流程、辅助复杂内容创作，展现出一种新的AI工作方式。它不是简单地生成结果，而是围绕问题本身组织信息、拆解路径、调度工具，完成一个更接近“科研范式”的思考闭环。这种模式不仅限于科研领域，也适用于更广泛的知识工作者。
SciMaster的出现，标志着“AI for Science”正在从实验室走向更广泛的现实场景。它不仅是一个“更会写报告”的工具，更是一个能够赋能每个人像科学家一样思考和解决问题的智能助手。随着AI技术的不断发展，我们有理由相信，AI智能体将在未来发挥更大的作用，推动各行各业的创新和发展。
