人工智能（AI）技术的发展正以前所未有的速度重塑各行各业，其中科研领域更是首当其冲，成为AI应用落地的先行者。早在当前这波生成式AI浪潮兴起之前，人工智能就已在气候模型校准、分子动力学模拟加速等科学任务中扮演关键角色。尤其值得一提的是，2018年前后DeepMind推出的AlphaFold在蛋白质结构预测上的突破，不仅引发了医药行业的革命，更被誉为“解决了生物学五十年来的重大挑战”，充分展现了AI在基础科学领域的巨大潜力。
进入2024年，随着推理模型和Agent（智能体）架构的迅猛发展，AI的能力已从传统的“能读会写”向更深层次的“能动手干活”迈进，这为科研场景带来了智能体技术的全面介入，预示着新一轮科研范式的深刻变革。智能体能够理解复杂问题、拆解任务，并在整个科研流程中自主调度工具、协同执行，从而大幅提升效率和精度。
近日，深势科技与上海交通大学等机构联合发布的SciMaster正是一款具有代表性的通用科研智能体。它被精心设计为“通用科研助手”，不仅能够精确理解复杂的科研问题并对其进行精细的任务拆解，更能在文献调研、数据计算、模拟仿真以及报告撰写等多个核心环节，自主地调度各类专业工具、高效协同执行任务，最终完成一整套严谨且完整的科研流程。
值得关注的是，随着“读”和“写”能力的持续增强，这款最初为科研场景构建的智能体，正展现出显著的“能力外溢”效应。这意味着，除了专业的科研人员，像科技媒体作者、行业研究员、教育工作者以及其他专业内容创作者等群体，也能将SciMaster纳入他们的日常工具箱。尽管这些用户可能不具备深厚的科研背景，但其日常工作同样面临知识构建、复杂信息处理、内容组织与提炼等需求，而SciMaster恰恰能在这些关键环节提供有力的支持。这种跨领域的适用性，使得“像科研一样思考”不再是少数科学家的专属，而有望成为更广泛人群的能力。
从“AI for Science”到“AI for Everyone's Science”，这是对SciMaster核心价值的深刻提炼。在过去十年间，AI在科研中的应用虽广，但其角色常被局限于“环节优化工具”，例如AlphaFold预测结构，或大模型辅助论文查找、文献翻译。这些能力虽有助益，但始终是局部增强。真正“做科研”的核心能力，如提出假设、设计实验、分析结果并得出结论，仍被普遍视为人类研究者的专属领域。
SciMaster的出现，正在积极挑战这一传统范式。它超越了传统意义上的“科研工具”范畴，更像是一种全新的“AI 科研助手”——具备在完整科研流程中独立承担结构化任务的自主研究能力。其独特之处在于两种核心能力的叠加：首先，它深度连接了超过1.8亿篇高质量学术论文和众多前沿科研工具与平台，为获取和调用海量科研资源奠定了坚实基础；其次，它基于先进的推理模型构建了卓越的科研任务组织与思考能力，能够像资深研究员一样深入理解一个科学问题，并围绕既定目标任务制定精细的研究路径、进行严谨的调研验证，并分阶段产出汇报。
SciMaster的能力路径可以概括为“读、算、做、写”四个核心环节，这也是所有科研人员日常工作的主轴。当前，其在“读”和“写”这两个最接近人类认知与语言处理的阶段已展现出卓越的科研能力。这可以看作是深势科技此前玻尔科研平台的延续与升级。玻尔平台已实现了文献调研、内容总结与报告生成的基础能力，有效解决了科研初期“写作瓶颈”的问题。而SciMaster在此基础上更进一步，它不仅能深刻理解任务背景，更具备精密的任务拆解和策略生成能力，能动态组织信息、灵活调节研究路径，并以高度结构化的方式完成科研产出。
“读”与“写”的深度变革：构建研究员式的思维体系
以一个具体案例为例，当向SciMaster提出“主流量子计算架构（如离子阱、超导）存在哪些发展瓶颈？”这样的问题时，它的响应并非直接生成一段预设答案，而是按照一套严谨的科研范式展开调研工作。首先，它会智能搜索该领域近三年的专业综述文献，确保信息的系统性与前沿性；其次，它会拓宽跨学科的语义关联，例如在物理学、工程领域等进行检索，以挖掘潜在的影响因子；最后，它会对筛选出的候选文献进行语义抽象与深度解析，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、理论结构清晰、突破路径分析深入的专业报告。
在这个过程中，SciMaster展现出了典型的“研究员式思维能力”：它不凭空生成答案，而是通过构建研究路径、组织知识体系、迭代优化信息，真正具备了科研策略意识。正因如此，它在知识密集型行业中也展现出“超科研”价值。无论是行业研究员、政策制定者还是媒体记者，借助SciMaster，都仿佛拥有了一位隐形的科研拍档，能够快速上手复杂议题，并高效生产高质量的分析内容，极大地提升了工作效率与产出质量。
“算”与“做”的行动力：打开更广阔的科研空间
如果说“读”和“写”能力已相对成熟，那么“算”和“做”环节则代表着SciMaster的未来发展方向及其无限的延展空间。SciMaster并未试图用单一的语言模型去替代复杂的数值计算或精密的实验操作，而是巧妙地构建了一个开放的“智能体框架”。这个框架能够灵活调度和集成外部能力组件，例如整合玻尔Uni-Lab广场上的各类先进实验设备和系统，从而将整个科研任务流程串联成一个可执行的闭环，实现从理论到实践的无缝衔接。
这种创新的机制已在实际科研场景中开始落地并产生显著效益。例如，在新药立项阶段，制药企业往往需要迅速判断一个潜在药物靶点是否具备深入研发的价值。传统上，这一环节高度依赖专家经验、耗时的人工文献筛选以及复杂的实验验证。而现在，SciMaster能够通过蛋白质结构预测、作用机制推演、海量文献整合与临床数据分析，高效辅助评估“是否值得投入资源深入研发”，显著缩短了决策周期并提高了决策的科学性。
深势科技曾提及一个案例：一家药企客户利用SciMaster，在短短几天内就完成了一份抗肿瘤靶点的可行性分析报告，报告内容涵盖了已有药物机制、专利壁垒、空间分布以及潜在药效等关键信息。这项工作在过去可能需要一个小型团队耗费数周才能完成，SciMaster的介入无疑是效率上的巨大飞跃。
类似的闭环创新也在材料科学领域持续发生。深势科技已成功实现了与宜宾新能源新材料数智创新中心的干湿闭环实验系统的云端联动。研究者只需输入目标性能参数，该智能系统即可自动调用专属知识库、先进的Uni-ELF配方大模型以及自动实验工站，自主完成从方案推荐到实验验证、再到结果迭代的完整研发过程。这一高度自动化的机制，使得材料配方交付效率提升了惊人的10倍，为新材料的研发注入了强大动力。
需要特别强调的是，SciMaster并非“万能科研机器人”。它更像是一个分布式科研系统的核心协调中枢，通过高效调度知识、算力、工具和设备，为科研工作者提供全方位的系统级支持。它不直接取代人类研究员的判断力和创造力，而是让人类能够将宝贵的精力更多地专注于真正的科研决策、假设验证和创新思维，而非繁琐的信息堆砌与冗杂的操作流程。
因此，与其将其称之为“超级科学家”，不如说它正在演变为一个高度“结构化科研体”——具备组织、规划、执行科研任务的系统性能力，协助人类高效完成从提出问题到初步验证的闭环研究。这种精准的定位，也更契合其当前的发展阶段：它不是拥有超高智商的AI科学家，而是一个能够与人类高效协作的“优秀AI助手”，极大地扩展了人类的认知边界和实践能力。
未来，随着更多垂直领域的知识库、高级仿真工具、多元实验接口以及物理设备的深度接入，这个“科研助手”的能力将持续增强，其智能化水平将达到前所未有的高度。它或许无法完全取代人类科学家在开创性突破中的核心作用，但它极有可能彻底重塑科研的方式：从过去主要依靠投入大量时间和人力来推进进展，转变为在智能系统的高效协作中，大幅提高整个研究体系的效率和质量，加速科学发现的进程。这正是SciMaster未来所能带来的最大意义——它不再仅仅是一个工具，而是一种新形态的“科学合作者”，共同推动人类知识边界的拓展。
超越实验室：普惠智能赋能广义知识工作者
从深势科技早期产品“玻尔”到如今的SciMaster，其服务对象并未局限于科学家群体。SciMaster所具备的结构化思维、对专业内容的深刻理解以及卓越的问题拆解能力，正在自然而然地向科研圈层之外溢出，惠及更广泛的知识工作者。
玻尔平台主要面向科研早期的信息整理和知识整合，致力于解决“不会查、写太慢”等效率瓶颈。而SciMaster在此基础上实现了跨越式发展，它引入了先进的推理模型、精密的任务规划能力以及强大的跨工具协同机制，已从一个单纯的查文献、写综述的智能工具，成长为一个具备科研路径构建与模拟验证能力的“科学助手”。它不仅能“帮助科学家做科研”，更逐渐在更广泛的人群中体现出其独特的实际价值，成为知识生产与决策支持的强大引擎。
作为一名科技媒体从业者，在内容生产过程中也常面临“类科研”的问题：例如，涉足一个全新的前沿技术领域选题时，需要系统梳理其发展脉络、精准判断不同技术路线的优劣、并提炼出具有深刻逻辑的观点。尽管这些工作无需进行复杂的建模实验，但它们同样高度依赖结构化思考和知识系统构建能力，与科研思维异曲同工。
以近期研究AI芯片和AI基础设施为例，我尝试让ChatGPT和SciMaster分别针对“AI芯片领域的技术差距与基础设施挑战”这一主题，生成一份面向入门者的分析报告，以对比两者的表现。两款模型在风格与能力上各具特点：
ChatGPT的最大优势在于其逻辑表达的流畅性与对用户指令意图的快速响应能力。例如，当我提出希望了解“英伟达与其他芯片公司的差距”时，它不仅能条理清晰地罗列不同厂商的架构对比，还能进一步推荐可供学习的权威文献方向，甚至延伸建议我可以采访的行业专家和需要关注的行业重要会议，其提供的信息高度契合我的真实需求和工作方式，展现了极强的用户友好度与实用性。
而SciMaster则呈现出一种更为“学术化”和“严谨”的思维方式。它并不急于直接给出答案，而是首先对任务结构进行深入解析，并智能选择使用不同的工具协同执行：它会先动用网络和专业文献搜索工具查找基础信息，然后聚合文献数据，并进行量化对比。最终给出的内容引入了多个权威专业来源（如IDC、arXiv、Nature），甚至通过Python脚本完成了芯片算力与带宽的精度对比。其呈现的结果更为专业、论点使用了大量的数字支撑，且所有来源均可追溯，使得内容看起来更加权威和可信。
正是这种“以科研思维做任务”的能力，使得SciMaster在许多对信息分析要求极高的任务中展现出更大的潜力。例如，如果未来它能进一步扩展对更多专业数据库、高级仿真工具和行业知识库的调用能力，那么对于独立的行业研究者、中小型研究机构，乃至政策制定部门而言，它都将成为一种“低门槛、高专业度”的支持系统。相较于传统的AI助手，SciMaster不仅能“写出一份报告”，更有能力在关键推演路径、数据来源验证等方面，提供“像科研一样严谨”的结果，从而确保知识产出的科学性和可靠性。
从实际体验来看，目前的SciMaster虽然远未达到“通才型”AI科学家的境界，它仍不能完全取代人类专家的深度判断，也不具备极强的自适应交互能力。但它已经清晰地展现出一种功能明确的AI合作者雏形——它的价值不只在于服务于高精尖的科研领域，更适用于那些身处信息密集型环境中工作的广大群体：内容创作者、行业研究员、教育工作者，甚至是企业内部的知识管理部门。随着未来更多工具、知识库和执行接口的持续接入，SciMaster所代表的“科研智能体范式”，很可能将在实验室之外，为更多非科研行业带来革命性的生产力提升。这不仅关乎AI如何更有效地辅助科研，更关乎我们如何借助科研方法，以更科学、更严谨的态度去处理和创造知识。
SciMaster所展现出的一种全新AI工作方式：它不再是简单地生成一个结果，而是围绕问题本身组织信息、精细拆解路径、智能调度工具，完成一个更接近“科研范式”的完整思考闭环。其深远意义，不仅仅在于打造一个“更会写报告”的工具，更在于让智能体协作这一创新范式，率先在高门槛的科研场景中实现落地，并自然而然地延展至更广泛的非科研人群的知识工作中。
当然，从当前表现来看，SciMaster距离成为“超级AI科学家”仍有进步空间——其基础模型在深层理解力和任务建构能力方面仍需持续提升。但作为科研协作体的清晰雏形，它已能在“读、算、做、写”的各个核心环节中，为用户提供结构化、专业化的强大支撑。
或许我们可以换一个更具启发性的角度来看待这类智能体：它们并非旨在替代科学家，而是旨在赋能更多人，让他们也能拥有像科学家一样思考问题、分析问题、并最终解决问题的能力。SciMaster的出现，正标志着“AI for Science”的理念，从专业的实验室环境，迈向更广阔的普惠科学与知识创新实践的起点，开启一个全民科学的新纪元。
