想象一下这样一个场景：一位资深的理论物理学博士需要耗费整整三个月才能完成的繁重科研任务，现在只需要等待六个小时。
当这名“研究员”交出成果时，它不仅涵盖了文献综述、复杂的计算推演，甚至还有条理清晰的论文草稿。
这并非科幻小说中的情节，而是刚刚在上海发生的现实一幕。
1月29日，在上海徐汇区的模速空间，一场关于“AI for Science”（人工智能驱动的科学研究）的研讨会悄然开启了一场科研范式的革命。
这场名为“Agentic Science at Scale”的会议，不仅发布了一系列令人瞩目的工具，更宣告了科研领域正在从“手工作坊”向“超级工厂”转型。
告别“抄作业”：中国科研的原创突围
长期以来，人工智能领域的许多突破似乎总是遵循着“硅谷创新，全球跟随”的模式。
但这一次，中国科学院院士、上海交通大学人工智能学院首席顾问鄂维南发出了不同的声音。
“我们在这里介绍的工作，绝对不是抄作业，都是我们自己在国际上最早探索出来的。”
这句话掷地有声，它标志着在将AI深度整合进科学发现这一垂直领域，中国团队已经走到了无人区。
鄂维南院士强调，他们的目标绝不仅仅是打造一两个明星实验室的成功案例。
1月29日，“Agentic Science at Scale——AI4S科学基座模型和通用科研智能体研讨会”在模速空间召开。上海交通大学 供图
真正的野心在于对所有科研团队进行底层的能力升级，这是一场系统性的基础设施建设。
这种自信源于一种被称为“科研智能体”（Agentic Science）的新兴概念。
与我们熟悉的聊天机器人不同，科研智能体不再是只会回答问题的被动工具，而是具备了行动力的数字科学家。
从“读论文”到“做实验”的全流程闭环
此次发布的焦点产品“SciMaster”正是这一理念的集大成者。
由上海交通大学副教授陈思衡发布的这款科研智能体，被形象地比喻为科研领域的“自动驾驶系统”。
它彻底打破了过去AI辅助科研仅停留在文献检索或单一数据分析的局限。
SciMaster拥有了全流程的执行能力，涵盖了“搜、读、算、做、写”五个核心环节。
这意味着它能够像人类科学家一样，自主搜索课题、阅读海量文献、调用工具进行计算、甚至模拟实验过程，最终撰写出报告。
其核心技术突破在于海量工具的调用能力与超长程的上下文管理。
在实际测试中，SciMaster展现出了惊人的效率：它在6小时内的产出，足以比肩一位训练有素的博士生1至3个月的饱和工作量。
这种效率的提升不是量变，而是质变。
它意味着人类科学家可以从繁琐的重复性劳动中解脱出来，将精力集中在最核心的创新思维与假设提出上。
打造科学界的“超级工厂”
为了支撑如此强大的智能体，底层的模型架构必须进行重构。
上海交通大学助理教授张林峰发布的“Innovator”基座模型，正是这一架构的基石。
与通用的语言模型不同，Innovator专注于科学领域的多模态感知与推理。
科学研究充满了复杂的公式、图表和非结构化数据，通用的AI往往难以理解其中的深层逻辑。
而Innovator则像是一个精通数理化的全才，它不仅能看懂图表，还能进行严谨的科学推理，并准确调用各类科学工具。
鄂维南 上海交通大学供图
与此同时，发布的“SciencePedia”则试图在AI时代重构科学的“理性逻辑”。
它致力于让科学发现从单纯的信息堆叠，走向深度的逻辑贯通，确保AI产出的成果经得起严谨的科学检验。
这种从底层模型到上层智能体的全面布局，正在构建一种全新的科研生态。
正如会上专家所言，科研智能体的规模化应用，将推动科研生产从个体户式的“小作坊”迈向标准化的“超级工厂”。
在这个工厂中，智能体负责执行海量的实验与验证，人类则负责指引方向与定义价值。
这不仅大幅降低了科研的门槛，也让跨学科的协同变得前所未有的简单。
智能体时代的科研新纪元
“Agentic Science at Scale”这一概念的提出，预示着AI for Science进入了一个更具系统化特征的新阶段。
当科研基础设施逐步完善，模型与智能体的能力不断增强，我们面对科学未知时的探索速度将呈指数级增长。
这不再是单纯的算力堆砌，而是科研组织方式的根本性变革。
鄂维南院士将其评价为“人工智能时代整体科研范式改变的重要里程碑”，这一点也不为过。
对于全球的科研工作者而言，这既是巨大的机遇，也是迫切的挑战。
未来的科学家，或许不再以掌握多少知识为荣，而以驾驭多少智能体为傲。
在这场从“手工作业”到“智能制造”的科学大迁徙中，上海的这次发布会，无疑按下了一个关键的加速键。
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