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"在上海召开，标志着人工智能赋能科学研究取得新的阶段性进展。
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发布的科学基座模型Innovator和科研智能体SciMaster，代表了当前AI for Science领域的最新成果。
从科学研究的现实需求看，传统科学研究面临着数据处理复杂、推理过程冗长、跨学科协作困难等瓶颈。
化学、材料、物理等基础学科的研究往往需要处理海量的多模态数据，同时需要进行复杂的逻辑推理和工程实现。
这些挑战对人工智能技术提出了新的要求——不仅要理解科学数据，更要具备科学思维和问题求解能力。
为此，Innovator基座模型着力打造三个核心能力。
其一是科学多模态感知能力，通过建立对化学、材料、物理等多学科科学数据的理解基础，使模型能够有效处理文献、图像、数据表等多种形式的科学信息。
其二是科学推理能力，在数据理解的基础上，模型可以进行符合科学逻辑的推理和判断，显著提升了多模态场景下的推理水平。
其三是科学工具调用能力，模型不仅能理解和推理，还能编写科学计算代码，直接求解真实的科学问题。
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指出，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理论概念转向实践应用的时机已经成熟。
这一判断反映了一个深刻的认识：当前人工智能技术已经具备了支撑科学研究范式变革的基础条件。
正如生成式大模型为自然语言处理带来的"GPT时刻"一样，AI for Science也正在迎来类似的关键转折点。
本次研讨会的另一个重要特点是产学研战略签约，旨在打通科研智能化从实验室走向应用的"最后一公里"。
这体现了一个重要认识：科学创新需要理论突破，更需要转化为生产力。
通过产学研合作，可以加速基础研究成果的应用转化，同时将实际应用中的问题反馈到学术研究中，形成良性循环。
从更广的视角看，AI驱动科学创新的规模化推进，有望在多个层面产生深远影响。
在微观层面，可以显著提升科研工作者的工作效率，减少重复性、机械性的工作，让科学家能够将更多精力投入到创新思维和深层次的科学问题上。
在中观层面，可以加速新材料、新工艺、新药物等领域的发现和开发周期，为产业升级提供源源不断的创新动力。
在宏观层面，可以推动科学研究范式的深刻变革，使科学研究更加系统化、规模化、高效化。
当前，全球科技竞争日趋激烈，掌握AI for Science的先发优势对国家创新体系建设具有重要意义。
中国在人工智能、超算、大数据等领域具有相对优势，在基础学科研究中也有深厚积累。
如何将这些优势转化为AI驱动科学创新的竞争力，是摆在科研工作者面前的重要课题。
科技创新的浪潮正重塑科研图景，此次科学基座模型的发布，既是我国科研智能化进程的重要里程碑，也预示着人机协同的科研新时代即将到来。
在把握机遇的同时，如何构建与之相适应的创新生态，将成为下一阶段需要深入思考的课题。