7月17日，在上海世界人工智能大会上，由中国科学院联合多个研究所跨学科研发的“磐石科学基础大模型2.0”（简称磐石2.0）正式升级发布。该模型的目标十分清晰：既要深度赋能前沿科学问题研究，又要打通通用人工智能与专业科学能力之间的壁垒——也就是说，让AI不仅具备通用知识理解能力，还能在具体科研场景中真正发挥作用。

构建完整的科学智能链路

随着人工智能与多学科前沿研究持续融合，科研工作对兼具通用理解能力和专业科学能力的基础大模型需求日益迫切。传统路径通常采用“通用模型+领域微调”模式，但这种方式往往存在学科壁垒高、专业能力不足等问题。磐石2.0选择了“通专一体”的技术路线——将通用模型能力与科学专业能力原生融合，在同一模型中进行联合训练，从而为多领域科学探索提供更全面的智能支撑。

磐石2.0升级发布现场。中国科学院自动化研究所 供图

该模型采用递进式三层核心架构：科学数据统一编码、自然世界知识对齐、领域任务定向解码。通过这一完整链路，一个模型即可高效完成跨学科深度数据理解、可靠知识推理、精准科学预测以及专业科研内容生成等多项任务。换句话说，磐石2.0突破了传统领域模型“各自为战”以及通用模型“专业能力不足”的双重瓶颈。

在数据层面，中国科学院科技语料库联合多个领域研究所，共同构建了800万条高质量科学推理数据，覆盖200多个科研任务。更重要的是，磐石团队将科学家的思维方式转化为模型推理准则，建立了可验证的推理链路——让模型能够基于知识链与证据链开展推理，从而实现“高可信、强逻辑、可解释”的科学智能能力。

评测结果同样具有说服力：在60余项专业科研任务中，磐石2.0在绝大多数任务上显著超过当前国际主流通用旗舰模型；并且在化学性质预测、谱到分子结构预测、蛋白质位点预测等关键任务中，甚至优于领域专用模型，达到了国际领先水平。

建成一体化智能科研平台

以磐石2.0为核心，一个贯通“数据基盘-工具底座-智能体枢纽-异构算力”的一体化智能科研平台也已建成。该平台汇聚了海量优质科学数据集、8000余个专业科研工具和技能库，覆盖AI赋能科学研究所需的核心生产资料与关键要素。科研人员可以低门槛按需定制，快速构建专用模型和科研智能体。

多款科研智能体目前已经实现规模化落地应用，并且能力仍在持续迭代升级。比如文献罗盘智能体，可在3小时内生成专业水平综述，模型幻觉得到有效控制，证据归因准确率高达90%。截至目前，它已累计生成近4万篇综述，并提供超过百万次科学知识问答与推理服务。再比如创新评价智能体，能够精准识别关键问题、研判创新方向；而智能体工厂则可通过自然语言交互，自动匹配和调度科研工具与技能，完成复杂科研流程的一体化执行。

在算力配套方面，磐石2.0构建了“超算+智算+速算”三位一体的异构算力体系。超算承担通用科学计算与多学科高通量仿真任务；智算集群保障大模型训练、基准评测和在线推理服务；同时，依托天穹3D等专用科学计算硬件打造的速算单元，可高速完成分子动力学等高精度、长时程专业模拟，并高效生成高保真科研数据。整套算力体系已适配昇腾与海光等国产芯片，形成自主可控的科学计算新基座。

持续拓展多学科应用场景

通过构建跨领域、跨学科、跨体制的创新联合体，磐石研发团队正系统推进AI深度赋能各领域前沿科学探索。目前，依托科学领域国家人工智能应用基地建设，磐石创新联合体正在探索一条政产学研深度融合的新型创新路径，并已通过联合国教科文组织和“一带一路”国际科学组织联盟走向国际舞台。

在具体分工方面，中国科学院自动化研究所孵化的中科闻歌、中科紫东太初，分别聚焦基础大模型训练、文献与创新评价智能体，以及工具能力底座和智能体工厂建设；中国科学院计算机网络信息中心与文献情报中心联合提供算力、数据、语料和文情领域专业知识；中国科学院所属多个科研院所分别承担领域垂直模型训练和专业智能体构建任务，形成覆盖多学科的协同攻关体系。同时，多家企业也充分发挥算力优势，推动磐石大模型核心关键技术从实验室加速走向产业化和实际应用。

磐石2.0已经深度赋能多个科研应用场景，最新发布展示的力学、天文、化学三个领域案例具有较强代表性：

在力学领域，它推动流体仿真从“网格生成、迭代求解、长周期验证”迈向“无网格、秒级响应、高通量评估”的新范式，科研效率实现显著提升。

在天文领域，构建的天文光谱智能体使稀有天体识别准确率较现有最优方法提升约50%，参数仿真时间也从数小时压缩至分钟级。

在化学领域，科研人员输入创制需求后，智能体可自动拆解任务，并调度文献挖掘、实验设计、机器操作、计算模拟、智算优化五个智能体协同运行——实现科研流程的高效闭环执行。

磐石研发团队表示，下一步将持续拓展多学科应用场景，打造AI赋能科学研究的创新高地，进一步探索人工智能赋能科学发现的更大潜力与更多可能，未来表现值得关注。