摘要：朋友圈被国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》刷屏了，在这份关乎中国未来智能化发展的顶层设计中，一个有趣的细节引起了我的注意：在六大重点行动里，“人工智能+科学技术”赫然位居首位。

朋友圈被国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》刷屏了，在这份关乎中国未来智能化发展的顶层设计中，一个有趣的细节引起了我的注意：在六大重点行动里，“人工智能+科学技术”赫然位居首位。

这可不是随便排的座次，为什么国家要把聚光灯首先打在略显高冷的“科学技术”上？因为产业可以靠市场倒逼，消费可以靠用户需求拉动，治理可以靠政策驱动，但唯独科学——必须依赖原创突破，依赖从0到1的跨越。许多被称为“卡脖子”的问题，归根到底是科学问题，如果说AI是一场生产力革命，那么科学就是那根点火的火柴。

01 真实的故事

安迪·戴维斯（Andy Davies），一名前英国士兵，在2022年被确诊患有一种名为特发性肺纤维化（IPF）的绝症。这是一种罕见的、无法治愈的肺部疾病，会让他的肺部不断结疤，直至呼吸衰竭。他的肺活量从正常的7.5升骤降到4.6升，医生告诉他，唯一的希望是进行双肺移植。

面对残酷的现实，安迪的心理健康受到了巨大冲击，他甚至开始为自己规划葬礼。安迪的故事，是无数像他一样与罕见病、绝症抗争的患者的缩影。他们对新疗法的渴望，是真实而紧迫的。

然而，就在这样的绝望中，一束来自未来的光照了进来。一家名为Insilico Medicine的初创公司，利用生成式AI技术，仅用18个月和300万美元，就研发出了一种针对IPF的新疗法，目前已进入二期临床试验。

这是什么概念？传统药物研发，动辄十年、耗资数十亿美元，成功率还低得可怜。Insilico的CEO一语道破天机：“过去我们是在大海捞针，现在AI让我们能直接创造出那根完美的针。”

这就像电影《钢铁侠》里，托尼·斯塔克不再是满世界找稀有元素，而是直接在电脑里设计并创造出一个全新的元素来驱动他的战甲。AI，正在把科幻变为现实。

02 全球科学革命

安迪的故事，只是这场全球AI科学革命中的一朵浪花。一个科学发现的“新黄金时代”正拉开序幕，主角们个个身怀绝技。

从攻克绝症到解锁生命奥秘，再到跨物种交流，AI正成为推动科学发现的曲率引擎，它在以前所未有的速度，带我们驶向知识的星辰大海。

03 科研在“C”位是必然

现在让我们回到最初的问题。当全球的实验室都在上演科幻大片时，中国将“人工智能+科学技术”放在战略C位，就变得顺理成章了。

《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》中明确提出要“加速科学发现进程”，但是科研往往是最痛苦、最孤独、最需要耐心的工作。回顾新中国的发展，每当国家最需要科研力量的时候，总有一个身影总能挺身而出。从“两弹一星”到量子通信，从天眼FAST到空间探索，中国科学院承担着“国家最强科研尖刀”的角色。中科院正是用这种“耐得住寂寞”的精神，为国家一次次打下了科技自立自强的底气。这一次，在人工智能重塑科研范式的关口，中科院又一次站了出来，联合中科闻歌打造了“磐石科研平台”，尝试用AI，把科研的底层逻辑重构一遍。如果说产业是喧嚣的市场，那么科研就是漫长的隧道。真正点亮未来的，往往不是一时的流量，而是那些在最需要的时候还在坚持的科研力量。

04 什么是“磐石”

“磐石”不是一个停留在概念上的PPT项目，而是已经落地并展现出惊人力量的创新实践。这背后，凝聚了无数科研人员“板凳甘坐十年冷”的攻关精神。过去的科研像“手工作坊”：人力密集、线性推进、学科壁垒高。AI4Science 要做的不是多做几个自动化脚本，而是把科研从“线性试错”重写为数据驱动 + 模型推理 + 自动化试验的闭环系统。具体地说，新的科研成功是由四个技术层级协同、通过高速迭代孵化出来的——我在下面把每个层级讲清楚。

1、基座

要让AI理解“科研语言”（公式、谱图、场数据、生物序列等），需要面向科学模态定制的基础模型。磐石把这层称为 S1-Base：混合专家+多模态子模型，在国产大模型底座上深度定制，能把“波、谱、场”这些专业数据进行读入、编码、跨模态推理。在整体的设计中，有两个点是很难处理的。一是为每种科学信号设计编码器（例如：图神经网络处理分子/晶体结构）；二是不同模态的向量对齐（shared latent space），需要实现实现“物理量 ↔ 图像 ↔ 文本”之间的可推理桥接。

所以这个模型不是那种只能当“会说话的搜索引擎”，他需要解决的是科研问题的深层物理/化学/工程等语义被正确建模。

2、知识层

真实的科研不是凭空想象，而是建立在海量知识上的“有据假设”。要实现快速、可靠的假设生成，必须把文献、数据、仪器能力、先验知识组织成机器可检索的知识层：

国际上 AlphaFold/DeepMind 的成功很大程度上也基于海量的结构数据库和高质量训练信号——这是一个“知识+模型”协同的教科书式案例。

3、规划与决策层

有了知识后，下一步是“谁先做哪个实验，为什么要做”。这层负责把知识转化为可执行的实验/仿真队列：生成候选假设、估算不确定性、用代理模型和贝叶斯/序列优化挑选信息增益最大的实验批次。关键技术包括 surrogate models（替代器）、不确定性量化（置信区间/贝叶斯方法）和多目标优化（兼顾成本/时效/精度）。

4、执行层

真正能把科研加速的，是能否把规划层输出转成可重复的执行流水线：集成了 300+科学计算工具和 30+专业模型用于大规模筛选；工具调度台（S1-ToolChain）负责把仿真、数据处理、统计检验与仪器操作串联成可审计的工作流；后期还会有湿实验层通过 LIMS / 自动化机器人或标准化 SOP 将筛选候选落到真实验证上，并把结果标准化回写到知识层，形成闭环学习。

在科学综合能力评测上、科学工具调用评测上，S1-Base 均取得了名列前茅的成绩，这表明在数学、物理、化学、材料、生物等基础学科知识和推理能力上，磐石模型已经达到并超越现有最先进模型的水平 。

实战考试的成绩也让人赞叹不已！

05 已经拿到结果

案例一：新药研发

传统新药发现，耗时数年，如同在浩瀚的生物信息海洋中盲目捞针。而“磐石”像一位资深生物学家，通过深度分析生物学通路，提出高潜力的靶点假设，完成了从“相关性”到“因果性”的关键跨越。随后，“工具调度台”接管，它像一个全自动化的虚拟实验室，自主调用分子对接、毒性预测等专业工具，对海量分子进行高速筛选和设计。

最终成果是颠覆性的：一个由“认知核心+工具矩阵”驱动的自动化流程，将传统模式下长达数月的靶点发现周期，压缩至数周甚至更短。这背后，正是其“通专融合”的认知能力与强大工具调度能力协同作战的直接结果。

案例二：仿真工程

在高铁等高端装备设计中，传统CFD（计算流体动力学）仿真精度高，但一次计算耗时数小时，是典型的效率瓶颈。

面对这个任务，“磐石”没有机械地去调用缓慢的传统软件，而是智能决策：判断出对于快速迭代的设计需求，最高效的工具是一个预先训练好的AI代理模型。

其成果是效率和精度的双重飞跃：AI代理模型无需进行繁复的物理方程求解，将计算过程从数小时压缩至秒级。更关键的是，由于学习了海量高精度数据，其预测结果比传统的简化模型误差降低了50%。

06 除了科研还有什么用？

看到这里，你可能会想：“听起来很强大，但这和我有什么关系？是不是只有科研院所才能使用？

战场一：高端工业研发

新材料/化学品研发、高端装备设计（如航空发动机、汽车、芯片）、生物医药/合成生物学等。直接缩短研发周期、降低研发成本、提高创新成功率。对于企业而言，这就是最核心的竞争力。

战场二：金融与投资

技术尽职调查：“磐石”可以自动抓取并分析目标公司的所有专利、发表的论文、临床试验数据，并与全球的科研文献进行交叉验证，评估其技术的“护城河”有多深，是否存在无法实现的夸大宣传。

赛道扫描与机会发现：通过对全球科研文献和专利数据库的持续监控，“磐石”能够发现正处于爆发前夜的新兴技术赛道，找到那些“藏在深闺”的潜力公司，为投资机构提供领先于市场的“技术Alpha”。

复杂资产定价：对于如新药研发管线、矿产资源勘探等依赖于科学预测的资产，“磐石”可以建立更精准的概率模型，进行更公允的价值评估。

战场三：能源与环境

新型能源材料发现：加速寻找更高效的光伏材料、更稳定安全的电池电解液、更优的储氢材料等。

智能电网优化：融合天气预测、用电负荷、发电单元状态等多维数据，进行精准的发电量预测和电网调度，最大化利用风、光等不稳定清洁能源。

气候变化模拟：建立更高精度的全球/区域气候模型，模拟不同碳排放政策下的未来情景，为国家制定“双碳”战略提供科学依据。

战场四：教育与人才培养

第一站：义务教育（K-12）

这个阶段的核心就一件事：让科学变得酷毙了，别让任何一个孩子再说“科学好无聊”。

科学初识：孩子问“天为什么是蓝的？”，AI不再是干巴巴的文字，而是直接生成一段超酷的动画来解释。知识，瞬间变得好玩又直观。虚拟实验室：想把两种“危险”的化学品混在一起看看会发生什么？没问题！在虚拟世界里，你可以尽情试错，零风险，无限次。等等

第二站：高等教育

当孩子们带着好奇心进入大学，“磐石”就从“玩伴”进化成了“AI私教”和“超级助理”。

帮你“真”懂，而不是“背”会：上课听不懂CRISPR基因编辑？没关系。AI私教不仅能给你讲明白，还能让你亲手在虚拟世界里“做”一次基因编辑。这叫“体验式学习”，效果拔群。

带你“开局就超神”：研究生刚进实验室，最怕的就是导师让你“先去看一百篇文献”。现在，“磐石”这个“导师助手”几小时就能帮你梳理出一份高质量的综述报告。别人还在新手村，你已经拿着神装上路了。

当国家把“AI for Science”放在C位，其实是在释放一个清晰的信号：科研的底层逻辑正在被改写。磐石这样的平台，不只是院所里的科研工具，而是能把知识、假设、实验、验证变成一套可复制的“发现引擎”。

它的意义，远不止在实验室里跑模型。无论是新材料研发，还是投资机构的技术尽调；无论是新能源布局，还是孩子们的科学启蒙——科研的效率和方式一旦被AI重写，整个社会都会因此受益。

所以，问题已经不再是“AI能不能帮到科研”，而是：你要不要把这样的引擎装进自己的体系里，让下一次突破，不靠运气，而靠体系？

来源：AI观察室