7月26日，上海交通大学携手深势科技与上海算法创新院联合推出了具有全面通用特性的科学基石型大模型Innovator，同时，基于Innovator平台，他们还推出了名为“通用科研智能体”的SciMaster。
SciMaster并非仅仅是另一个冰冷的科研工具，它更像是一位近在咫尺的“专家级”科研伙伴，正将AI在科学领域的宏大愿景逐步变为每个人都能参与的科研新局面。
应对科研痛点而生的“超级智能体”——SciMaster
科学的进步离不开历代研究者不懈的钻研以及大量典籍和文献的传承。
然而，统计数据表明，自19世纪起，人类文献的总量已膨胀了4000倍之多；然而，人们阅读文献的速度却仅仅提高了2倍。在面临无尽的科研需求与广阔的探索领域面前，研究者们所拥有的探索工具却是极为有限的。这种情况严重限制了科学发现的进展速度，同时也阻碍了更多创新成果的产生。
除此之外，现今的科学研究日益凸显出对多学科研究者共同参与的必要性，同时，解决各类问题所需的工具种类和复杂性也在不断上升，这往往导致研究者不得不面临由知识隔阂所引发的效率难题。
面对科研领域的种种挑战，SciMaster应运而生，其目标在于革新科研流程。它不再仅仅局限于提供零散的答案片段，而是通过“阅读、计算、实践”三个维度，打造了一个开放、易于管理、便于协作的智能研究环境。
核心功能：专家级深度调研能力
在制作“深度调研报告”这一领域，SciMaster公司充分体现了其“专家级”的深度调研实力。
当研究者提出一个科学疑问，比如询问“药物筛选过程中分子动力学的一般步骤有哪些”，或是探讨“求解微分方程的算法种类有哪些”时，SciMaster会对该问题进行细致的评估和分析，随后将其分解为若干个子任务。在此过程中，SciMaster会灵活运用WebSearch、WebParse、PaperSearch这三种检索手段，对整个互联网以及海量文献资源进行全面搜索，以搜集与该领域相关的信息、数据、学术论文、专利等资料。因此，SciMaster将向用户提交一份详尽且可信的调研成果报告。
短短一日之内，SciMaster便成功制作出数千篇根据需求定制的优质科研分析报告，并具备一键导出和便捷分享的功能。
灵活调用工具
值得注意的是，SciMaster具备思维链编辑这一功能，这使得研究者能够对SciMaster的执行过程进行主动的调整与干预。在SciMaster中深入思考与任务规划过程中，研究者能够如同总指挥般灵活地随时暂停操作，于“深度思考”区域对任务逻辑与内容进行调整，与SciMaster协同思考并不断优化，以确保研究需求得到更为精确和合理的满足。
SciMaster整合了众多科学领域的专用工具，其使用方法有两种形式：一是研究者可依据具体任务需求，在对话框中自主选择并激活所需的计算工具，以助力任务的顺利进行；二是SciMaster在分析研究者提出的问题后，会根据实际情况有针对性地筛选和调用相应的工具，确保任务的精确完成。
重塑科研范式，干湿实验闭环
与此同时，SciMaster正在对高校科研模式进行革新。深势科技已与超过40所高校建立了合作关系，其中包括北京大学、上海交通大学和厦门大学等知名学府。特别是上海交通大学，依托其X实验室搭建的“超级科研平台”，成为了业界的典范。
该平台依托玻尔科研空间站，将校图书馆资源、计算中心以及分析测试中心深度融合，致力于为全校师生构建一个专属的智能工具链。SciMaster作为这一超级科研平台的智能管家，能够接入各个课题组的私有数据，并整合师生自行建立的智能体，以此加快协同创新的步伐。
SciMaster能够直接接入Uni-Lab所提供的MCP服务——这一服务能够无障碍整合多种实验室的仪器与软件系统，有效构建并管理实验室的操作流程，同时打造一个集软件、硬件、研究团队及科研数据于一体的全面“干湿结合”实验环境。
张万斌教授带领的团队借助T5-AsymCat智能体，加快了多款关键手性药物的工艺研究进程；而董佳家教授则将点击化学与分子砌块库相结合，使人工智能成为推动分子设计速度提升的关键动力。
此外，该平台还与宜宾新能源新材料数智创新中心的干湿闭环装置实现了云端对接，一旦输入电解液配方所需性能参数，即可依托专业知识库、Uni-ELF配方大模型、完备的自动化工作站以及智能实验系统，进行闭环优化和迭代升级，从而显著提高配方研发与交付的效率，至少提升10倍。
开源的智能体平台
开源与开放代表着科学进步的走向，SciMaster一直秉持这一理念。借助SciMaster平台，用户能够轻松实现科学计算工具的智能化升级，仅需轻点按钮即可完成。
SciMaster成功融入了DeepModeling开源平台，并建立了公开的贡献评估和收益反馈体系，以此衡量人机交互的价值。该平台孕育了上千款适用于Agent的实用工具和数百个Agent应用，推动了ChemMaster等SciMaster子智能体的诞生，让原子和分子级别的研发与设计变得容易触及；同时，临港实验室的虚拟疾病生物学家系统“元生”在文献专利研读、组学数据挖掘分析等模块方面，也向全球用户提供了开放调用服务。
SciMaster助力科学家跨越传统学科界限及工具束缚，显著提升了科研工作效率；同时，它也促进了科研合作方式的革新。
SciMaster：通向“革命的工具”
人类历经蒸汽、石油、电力的变革重塑了物理世界，互联网、超级计算等技术的出现重构了信息世界，然而，一场更为深刻、连接信息世界与物理世界的变革正在悄无声息地到来——人工智能（AI）与科学研究正以前所未有的深度与广度相互交织、同步发展。
SciMaster之所以表现出色，主要得益于其背后坚实的科学基石——Innovator大模型，以及实现了阅读、计算和实验操作的玻尔科研空间站。
三者相互配合，助力科学家提升对科学数据的解读、科学问题的分析和科学工具的应用能力。尤其值得注意的是，科研人员与SciMaster的每一次人机对话——从对科学问题的感知与理解、经过复杂的逻辑思考、直至精确地运用工具——都源源不断地生成宝贵的科研数据“养分”。这些数据持续不断地为Innovator提供反馈，从而有效提升了SciMaster在阅读、计算和操作方面的能力。
这无疑是通往科学通用智能（AGI for Science）领域的关键路径。
工具的革新必然导致社会结构的根本性转变，这一观点，马克思在近两百年前就已经提出，如今在AI引发的这场深刻变革中得到了再次印证。每一次科技的革命，都代表着人类认知边界的螺旋式上升。
诚挚邀请您与SciMaster携手同行，共同开启这一迈向通用科学智能（Scientific General Intelligence，简称SGI）新时代的大门。您的每一个问题都是推动我们实现这一重大飞跃的核心动力，是引领我们迈向新境界的至关重要的“引擎”。
