在全球科技竞争日趋激烈的当下，人工智能正加速渗透至科学研究全链条。4月8日，上海人工智能实验室正式对外发布新一代科学发现平台——“OpenScientific 2.0”，该平台致力于通过AI大模型技术破解传统科研范式中的效率瓶颈，推动从“经验驱动”向“数据与智能驱动”的跨越，为材料、化学、生命科学等基础学科提供全新的研究工具。
平台架构：从“单点工具”到“全流程闭环”
据上海人工智能实验室介绍，OpenScientific 2.0并非简单的算法升级，而是一个覆盖“问题提出—实验设计—数据采集—模拟计算—结果分析—知识发现”全链条的智能化平台。平台融合了多模态大模型、科学知识图谱、高性能计算与自动化实验接口等多项核心技术，能够帮助科研人员大幅缩短从假设提出到实验验证的周期。
实验室主任、中国科学院院士张旭在发布会上表示：“过去，科学家做实验往往需要数月甚至数年，但现在通过平台的智能推荐与迭代优化，许多重复性工作可由AI辅助完成，让科学家将精力聚焦于创造性思考。”
核心功能：三大引擎驱动科研效率跃升
平台拥有三大核心引擎。“科学大语言模型” 基于超过500亿条经过严格筛选的科研文献、专利、实验数据库进行训练，能够理解复杂的科学概念，支持跨学科知识问答与文献综述自动生成。例如，当研究者输入“设计一种在常温下具有高离子电导率的固态电解质”，模型可在数秒内检索数万篇相关论文，并给出候选材料体系及合成路线。
“智能模拟与计算引擎” 集成了第一性原理计算、分子动力学、有限元分析等多种仿真工具，并通过AI代理自动调度算力资源，将传统需要数天完成的模拟任务压缩至数小时。更重要的是，平台具备“主动学习”能力，可根据前期模拟结果自动调整参数范围，生成下一轮实验建议。
“自动化实验指令生成器” 则打通了虚拟世界与真实实验室的壁垒。该引擎能够将AI生成的最优实验方案转化为标准化的操作指令，直接发送至具备接口的自动化实验设备（如高通量合成仪、自动光谱仪等），实现“人机共融”的闭环科研模式。
技术亮点：可解释性与安全性并重
面对“AI黑箱”在科学领域的应用疑虑，上海人工智能实验室在平台设计中引入了“可解释性增强模块”。对于每一次模型输出，平台都会附上依据来源的文献DOI、置信度评分以及不确定性区间，让科学家能够判断AI建议的可靠性。此外，平台还内置了“安全与伦理审查层”，自动检测可能涉及生物安全、数据隐私或知识产权风险的提示，并予以拦截或标注。
“我们不是在用AI取代科学家，而是为科学家配备一位不知疲倦、记忆力超群的‘数字助手’。”实验室首席科学家林峰博士强调，“平台的所有决策逻辑都保持透明，科学家始终掌握最终裁决权。”
应用前景：已在多个领域取得初步成果
据悉，OpenScientific 2.0已在内部试运行期间支持了多个合作课题。例如，在与中国科学院上海硅酸盐研究所的合作中，平台仅用两周便筛选出一系列具有潜力的新型热电材料候选物，其中一种材料的热电优值（ZT值）较现有体系提升约15%。在药物研发领域，平台帮助复旦大学团队重新设计了一种激酶抑制剂的关键基团，使药物—靶点结合能降低28%，同时避开已知的毒性位点。
“以前我们需要半年才能完成一轮虚拟筛选，现在一周就能出初步结果，而且覆盖的化学空间大了好几个数量级。”复旦大学药学院王教授评价道。
开放生态：面向全球科研机构免费提供基础版
为推动科学发现加速，上海人工智能实验室宣布，OpenScientific 2.0将采取“基础版免费、高级版按需付费”的模式。全球高校、公立研究机构均可通过申请获得基础版使用权限，包括文献检索、参数优化建议和基础模拟功能。高级版则额外提供定制化模型微调、私有数据集上传、高性能算力优先调度等服务。
实验室还计划于今年第三季度开放“科研插件市场”，允许第三方开发者基于平台API开发特定领域的科研工具。
专家观点：AI+科学进入“深水区”
中国科学技术大学计算机学院教授李飞飞（化名）认为，OpenScientific 2.0的亮点在于将AI融入科研全流程，而不仅是某个环节的“锦上添花”。“未来竞争的关键在于数据质量与领域知识的深度融合。上海人工智能实验室拥有自主开发的科学知识图谱和高质量标注数据集，这构成了平台的护城河。”不过李教授也提醒，AI在科学发现中的价值最终需要实验验证来背书，“平台能否真正产出经得起同行评议的重大发现，还有待时间检验。”
当前，AI for Science已成为全球科技竞争的战略高地。从AlphaFold预测蛋白质结构，到OpenScientific 2.0覆盖材料与化学，中国科研团队正加速构建自主可控的智能科研基础设施。上海人工智能实验室表示，将持续迭代平台能力，并计划在2025年底前接入更多类型的自动化实验设备，推动“AI实验室”从概念走向规模应用。
（完）