全球首次“Agentic Science at Scale”研讨会在沪召开，科学研究迎来“GPT”时刻

1月29日下午，由上海交通大学人工智能学院与上海算法创新研究院联合主办的“Agentic Science at Scale——AI4S科学基座模型和通用科研智能体研讨会”在上海徐汇区模速空间多功能厅举行。当人工智能与基础科学深度融合，科学发现的新范式正在开启。当前，面向AI for Science的关键基础设施已逐步成形，规模化、智能体驱动的科学研究从概念走向现实的时机已经成熟，科学研究正迎来它的“GPT”时刻！会议面向产学研各界集中展示AI for Science科研基础设施整体能力，重磅发布科学基座模型Innovator、科研智能体SciMaster等核心成果，并通过产学研战略签约打通科研智能化、规模化的“最后一公里”，“Agentic Science at Scale”时代正式开启。

上海市政府副秘书长张英，上海交通大学校长、中国科学院院士丁奎岭，同济大学党委书记、中国工程院院士郑庆华，上海交通大学人工智能学院首席顾问、中国科学院院士鄂维南，徐汇区区长王华，上海仪电（集团）有限公司董事长毛辰，上海国有资本投资有限公司党委副书记、总裁戴敏敏，上海市市经信委副主任潘焱，徐汇区副区长陈勇，苏州实验室党委副书记兼纪委书记龚亲华，中国农业银行上海市分行党委委员、副行长王嵘，国家基金委交叉学部一处处长戴亚飞，上海未来产业基金总经理魏凡杰及来自国家发改委、高校院所、科研机构与产业界的专家学者齐聚一堂，共同探讨“Agentic Science”从概念走向规模化落地的关键路径，推动开放协同的科研生产新范式与新生态加速形成。会议由鄂维南院士主持。

丁奎岭向与会嘉宾表示欢迎，向长期以来支持上海交大发展的社会各界表示衷心感谢。他指出，当今世界已经进入了“加速度”的时代，现在无论是经济社会，还是科技产业都在加速发展，尤其是在人工智能技术爆发式演进的背景下，教育形态、科研范式的变化速度远远超越了历史上的任何一个时期，人工智能正在打开学科的边界、打开理论和实验的边界、打开科研和产业的边界，将不同的学科串联，将虚拟和现实贯通，将成果与价值拉近。他强调，“革命者永远年轻”，希望能有越来越多的年轻人来到徐汇，加入交大，融入上海，用人工智能这个革命的工具，去变革创新、去变革世界、去变革未来！

张英对本次活动顺利开幕表示祝贺。她指出，上海作为国家重要的科技创新中心，一直把人工智能和基础科学能力建设作为城市发展的重要战略方向，当前人工智能正从“工具赋能”迈向“范式重塑”，“AI for Science”已进入体系化建设阶段，科研智能化、规模化、平台化时代加速到来。希望以本次会议为契机，各方深化合作、共建平台、共享成果，推动科研智能基础设施完善落地，助力打破领域壁垒、促进产学研融合，推动上海在新一轮科技变革浪潮中走在前列。

王华在致辞中指出，徐汇作为上海科创中心建设的核心承载区、国家人工智能创新应用先导区的核心片区，自“十四五”以来，始终将人工智能作为四大战略产业之一，未来将持续聚焦科研成果转化、场景赋能和生态完善等关键领域，强化政策支持、优化服务保障、开放应用场景，汇聚各方智慧，共筑科研智能基础设施，共绘产学研用协同发展新蓝图。

重磅发布

AI for Science科研基础设施路线图亮相，科学研究迎来“GPT时刻”

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主持会议开幕式并作《Agentic Science at Scale》主旨报告，系统阐释科研智能化、规模化时代的底层能力架构与实施路径。报告指出：当前AI for Science的关键基础设施已逐步成形，Agentic Science at Scale的新时代已正式开启。

核心成果集中亮相

构建科研智能体“生产闭环”

在“科研基础设施与科研智能体成果介绍”环节，来自高校与科研机构的专家学者集中发布了AI for Science科研基础设施的关键能力模块，系统展示了端到端的“科研生产闭环”。

上海交通大学人工智能学院副教授、上海赛兰德智能科技有限公司创始人兼首席科学家陈思衡系统呈现了通用科研智能体SciMaster的能力体系。该智能体旨在实现全学科科研“搜、读、算、做、写”全流程闭环，依托海量工具调用与超长程上下文管理两大核心技术能力，为用户提供“自动驾驶”般的科研体验：其6小时运行成果即可比肩资深理论物理学博士1至3个月的饱和工作量。通过“用户+开发者”双飞轮驱动Scaling up，SciMaster正构建规模化科学智能生态，驱动科研生产范式由“小作坊”向“超级工厂”加速跃迁。

在模型层面，上海交通大学人工智能学院助理教授张林峰发布了Innovator基座模型。该科学基座模型实现了科学多模态感知、科学推理、科学工具调用的三个目标。感知方面，面向化学、材料、物理等学科多模态科学数据建立理解能力，支持20多种科学模态，且同时具备顶尖的通用视觉理解能力。科学推理方面，显著提升科学推理与多模态科学推理能力，具备解决真实科学任务的科学编程能力，在科学编程任务上超越30倍参数量的模型。科学工具方面，在模型侧对万级工具与能力模块进行理解、选择、组合与调度，实现跨学科、跨任务的稳定交付。

中国科学院理论物理研究副研究员陈锟团队联合各合作单位发布了SciencePedia科学基座。陈锟指出，第一次文艺复兴的核心动力源于对“理性逻辑”的回归。SciencePedia的发布正是在AI时代重构这一根基，打造社区共享的“逻辑与知识”底座。SciencePedia并非简单汇集数据，而是整合300万条长思维链与3万多款科研工具，构建可溯源的推理网络，将分散的知识还原为内在连通的逻辑体系，使科学发现从“信息堆叠”走向“逻辑贯通”。帮助以Innovator为代表的基座模型和以SciMaster为代表的科学智能体突破互联网语料带来的认知边界。融合SciencePedia与AGI，科学研究有望迎来新的范式跃迁，迈向下一次科学文艺复兴。

深势科技创始人兼首席科学家张林峰展示了全要素整合、已形成规模化飞轮的Agent-ready at Scale科研工具体系。首先，在读、算、做三个方面，张林峰介绍了如何对相关基础设施进行“深宽兼顾”的全面整合。进一步地，通过将海量科研软件自动化地部署为可被科研智能体直接调用的能力单元，该体系显著降低了科研工具使用门槛，克服了人类专家的知识范围和工具技能的局限、极大释放了海量科研工具的潜力，为基于科研智能体开展大规模协作验证提供了关键支撑。

上海创智学院全时导师、华东师范大学教授朱通发布了面向真实科研流程的AI for Science评测系统。朱通指出，科学大模型与智能体评测体系的现有基准多停留在静态题库与单点指标，易受数据污染与评测泄露影响，难以真实刻画复杂科研任务中的长链推理、可靠工具调用与关键决策质量。报告提出面向未来的“三层评测框架”——动态评测、过程评测与实战任务评测，强调以闭环验证、标准化可追溯与可复现为原则，构建具有公信力的科学智能评测基础设施，为科研组织模式升级与产业化落地提供度量标尺与政策抓手。

上海赛兰德智能科技有限公司首席执行官张与之介绍了玻尔+SciMaster科研智能体开发大赛并宣布获奖名单。大赛以赛事机制推动科研智能体生态共建，吸引44所顶尖高校、160余支队伍参赛，作品覆盖文献分析、实验设计、数据处理等科研全流程，集中检验科研智能体在真实科研场景中的应用能力。

圆桌论坛

先行者共议范式迁移，推动“Agentic Science”走向规模化

在“Agentic Science先行者科学家圆桌论坛”环节，该环节由陈思衡主持。张林峰（深势科技），上海交通大学特聘教授、物理与天文学院副院长王伟，北京航空航天大学教授张天汉，厦门大学教授、研究生院常务副院长洪文晶围绕科研智能体如何重塑科研流程、如何实现跨学科协同、如何推动科研结果更快沉淀为可复用能力等议题展开深入探讨。嘉宾一致认为，科研智能体的规模化发展，正在推动科研体系发生从方法、工具到组织方式的系统性变革。

会议最后，鄂维南院士作总结发言，以“范式迁移”为主题，强调当科研基础设施逐步完善、模型与智能体能力不断增强，科学研究将进入更具系统化、规模化特征的新阶段，“Agentic Science at Scale”将成为人工智能时代整体科研范式改变的重要里程碑。

会上，上海赛兰德智能科技有限公司分别与上海埃迪希科技服务有限公司、上海库帕思科技有限公司签署战略合作协议。

来源：微信公众号“上海交通大学人工智能学院”

原标题：《全球首次“Agentic Science at Scale”研讨会在沪召开，科学研究迎来“GPT”时刻！》