中国科学院磐石100模型体系引领AI科研平台化协同新纪元
人工智能与科学研究的深度融合正以前所未有的力度重塑全球创新版图。由“人工智能赋能科学研究”（AI for Science）所驱动的科研范式革命，已从概念走向大规模实践，深刻影响着国家创新体系的效能与未来竞争力。近日，中国科学院在北京重磅发布“磐石100”模型体系，此举标志着我国人工智能驱动的基础研究正式告别零散、孤立的“单点实验”阶段，全面迈入系统化、平台化与高效协同的新纪元。
体系化布局：构建“AI+科学”融合创新矩阵
作为国家战略科技力量的核心，中国科学院始终秉持“体现国家意志、满足国家需求、代表国家最高水平”的使命担当。为此，全院系统整合优势资源，充分发挥多学科交叉与建制化攻关的独特优势，全力推动AI for Science研发模式实现关键转型——从传统的“分散封闭作坊模式”，升级为“协同开放平台模式”。这一战略转型旨在从根本上筑牢人工智能服务国家重大战略需求的科学与技术根基。
本次发布的“磐石100”模型体系，构建了一个层次清晰、覆盖全域的智能化科研创新平台。该体系以“磐石·科学基础大模型”为核心基座，以各重点学科领域大模型集群为支撑骨架，再以海量细分科研场景的专用模型和智能体为应用触角，共同形成一个高效联动、自主进化的数智化科研创新矩阵。该体系不仅集中展示了中国科学院在科学基础模型、学科专用模型及场景化应用建设方面的深厚积累，更清晰地彰显出其面向国家重大需求、以人工智能引擎驱动科研创新的坚定战略与务实行动。
核心智能底座：磐石·科学基础大模型
“磐石·科学基础大模型”是整个体系的智能化基石与共性能力引擎。该模型由中国科学院自动化研究所牵头，汇聚院内多家顶尖研究机构及产业化平台力量联合攻关打造。它采用海量专业科学语料与高质量数据进行训练，专为复杂科学任务设计，核心目标是成为支撑各领域科技创新的“坚如磐石”的通用智能基础设施。该模型具备三大核心能力：科学文献的深度理解与知识萃取、科学知识的结构化表征与逻辑推理，以及科学计算工具与实验流程的智能编排与规划。
自2025年陆续发布1.0及1.5版本以来，研发团队持续进行技术攻坚。此次全新升级的1.5pro版本，重磅集成了波基座、谱基座、场基座三大面向科学多模态数据的专用模型。基于自主构建的超过650万条高质量科学推理数据，新版本在科学知识问答、复杂逻辑推理、多模态信息理解生成及模型可靠性方面实现了跨越式提升。其在多项国际权威的科学知识问答与智能体长程推理能力评测中已达到全球旗舰模型水平，在科学图像理解与操作等关键测评中也取得了当前最优成绩。
具体而言，三大科学模态基座各具专长：
针对“波”类数据（如电磁波、地震波等时序振荡信号），波基座模型能够从复杂波形中智能识别潜在物理规律，推动天文事件观测、地质监测等领域从传统的“滞后分析”迈向“实时预警与发现”。
针对“谱”类数据（如X射线衍射谱、红外光谱、质谱等），谱基座模型能够精准反演物质的微观组分、晶体结构及物理化学性质，已在化学材料筛选、生物医药研发等领域取得显著应用成效。
针对“场”类数据（如流体速度场、电磁场、应力场等物理场），场基座模型致力于服务高端工业仿真与科学计算，有望将大规模流体力学仿真推进到“分钟级”快速响应阶段，从而开启“边设计、边仿真、边优化”的高通量研发新模式。
作为通用基座，磐石模型还提供了文献罗盘、创新评价、智能体工厂三大核心功能平台，全方位赋能科研全流程。其中，文献罗盘能将深度文献调研周期压缩一半以上，文档自动生成效率提升5-10倍；创新评价功能可辅助科研人员识别关键科学问题与前沿创新方向；智能体工厂已沉淀集成超过2000个科研专用工具，支持10余个细分学科领域，初步实现了从问题定义到解决方案的智能体工具链自主闭环。
8大学科领域深度赋能：引领前沿科学突破
“磐石”体系的设计理念清晰明确：科学基础大模型聚焦跨学科共性需求，促进颠覆性突破；学科领域大模型则深度扎根各领域，解决其特有的基础性科学问题。二者协同互补，构成了支撑全领域科研攻关的立体化数智能力集群。
基于这一架构，中国科学院面向数学、物理、材料、天文、空天、地学、生命科学等8大重点学科方向，打造了一系列国际领先的学科领域大模型：
数学领域： “磐石·大衍智证”模型，成功突破了复杂数学符号推理与大规模科学计算瓶颈，能够支撑解决湍流模拟、量子计算等领域的“卡脖子”计算难题。
物理领域： “磐石·赛博士”模型，全面提升了高能物理实验数据预处理、粒子识别与物理分析各环节的自动化水平与精度，已成功应用于北京正负电子对撞机北京谱仪实验等大科学装置。
材料领域： “磐石·祝融”模型，实现了新材料“性能预测-结构设计-工艺优化”的全链条智能化，显著提升了研发效率，形成了融合新知识发现与逆向设计的新研发范式。
天文领域： “磐石·金乌”模型，基于自主构建的AI-Ready天文数据，实现了太阳耀斑活动的智能化预测与自动化分析，正在推动该领域从数据密集型向智能发现型研究范式变革。
环境科学领域： “磐石·禹衡”系统，是全球首个覆盖工业生产、能源消费及自然生态源的全景式高精度碳排放核算模型，已初步实现国别与区域级碳通量的全息动态图谱绘制。
空天科学领域： “磐石·临空”模型，具备对临近空间环境、飞行器技术与探测体系的完整深度认知能力，可全流程赋能相关基础研究与工程实践，是国内外首个具备该领域复杂问题深度推理能力的专用模型。
地理领域： “磐石·坤元”模型，能够面向真实地理科学与工程需求，进行智能任务理解与多源工具调度。基于该模型，科研人员系统揭示了青藏高原地貌格局演化规律和全球土壤无机碳分布动态，并主导研制了我国首个数字地貌分类编码国家标准。
生命科学领域： “磐石·数字细胞”模型表现尤为突出，曾成功在30天内智能发现了三个全新的潜在药物靶点，并全部通过后续湿实验验证。同时，该模型在肿瘤免疫治疗疗效预测方面也展现出巨大潜力，有望为临床实现个性化精准医疗提供强大AI辅助。
百余个场景落地实践：赋能一线科研创新
目前，“磐石”模型体系已在中国科学院内外50余家科研机构与高校得到深度应用与推广，成功覆盖高铁空气动力学流场智能重建、复杂光谱快速识别、新型能源材料发现、疫苗佐剂理性设计、深空天文观测数据处理、青藏高原综合科学考察、海洋灾害精准预报、生态系统模拟等超过100个具体科研与工程场景，展现出解决国家重大需求与前沿科学实际问题的巨大潜力与实用价值。
全面开放共享：共建AI for Science全球新生态
依托中国科学院完备的学科体系布局、全栈式人工智能技术创新链以及世界级重大科技基础设施集群，“磐石”模型体系将持续深耕AI for Science前沿。其长远目标是以“磐石”般的坚实技术能力，筑牢科学创新的智能基石，加速推动全域基础学科的原始创新与突破，并积极与全球科研共同体开放合作，共同探索人工智能赋能科学研究的无限可能，塑造科研新范式。
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