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AI“科研合伙人”上线 浙大首发“求是引擎” 推动科研范式迭代更新
“在大模型时代，AI不应只是辅助系统，它应该可以查文献、想方案、做实验、分析数据，甚至历经复杂过程最终拿出一份科研成果。”浙江大学信息与电子工程学院研究员杨怡豪说。
7月15日，浙江大学信息与电子工程学院科研团队发布“求是引擎”。这个首次创新实现具备千步级长程科研推理能力、能够自主组织和持续推进科研工作的科学发现系统，有望为人类开展科研探索提供一种持续、主动的新型支撑。
杨怡豪就是“求是引擎”的创造者。在他看来，“求是引擎”不再只是一个科研辅助工具，而是更接近一种新型自主研究工具。
目前，现有大模型科研系统通常作为辅助工具，主要帮助科研人员完成查阅文献、编写代码、处理数据或者实现流程自动化等基础功能。然而，面向没有固定路径的开放科学问题，如何让大模型自主判断、动态调整、持续推进研究，并自主探索出重要科学发现，仍然面临重要挑战。
为了应对和解决当前大模型科研的问题，杨怡豪和团队于2025年提出“求是引擎”设想，并于同年8月研发成功。目前，“求是引擎”已进行了10个版本的迭代，整个过程都在用真实的科学研究问题和科研论文进行验证。
“求是引擎”最关键的突破在于其能够“长程自主推进”科研流程，最大的特点是目标驱动。也就是说，只要给出一个研究方向或研究目标，它自己就会决定下一步怎么做，并自动生成提示词。
用浙江大学信息与电子工程学院院长、团队负责人陈红胜的话来说，“求是引擎”就像科研人员，不是一次完成科学研究，“在多轮假设、实验、失败和修正中一步一步推进科学研究，最终发现科研成果。”
“他可以帮助人类更好地推进科学研究，把人类从复杂、费时的研究中解放出来，让人类更关注成果的价值和科研方向。”杨怡豪说。
这其实是“求是引擎”对未来科学研究的一重意义。对此，陈红胜补充说，“求是引擎”能够加速科学发现的周期，加速扩张人类的知识库；能够实现人类的能力跃升，特别是跨学科能力；能够培养学生的高阶能力，让学生“变成”老师，学会辩证评价AI给出的结果；能够重塑科研范式，相当于一个“科研合伙人”的存在。
同时，“求是引擎”更接近真实科研的过程和状态，更像是一个真实科研团队的工作方式。就像科学研究本身就不是一蹴而就的，“求是引擎”不是“回答一个科学问题”，而是“把一个科学问题持续推进下去，通过自主探索、推演等产生科学发现”。
那么，是什么让“求是引擎”更像一个“科研合伙人”？据介绍，“求是引擎”采用多智能体协同思路，系统内部有多个分工不同的智能体协同工作。
诸如有的负责规划研究路线，有的负责构建方法，有的负责执行任务，有的负责分析结果，有的负责质疑和检查风险……它们共同发力推进一个复杂科研任务，可以在数小时到数十小时内，实现数千次大模型调用，持续完成大量中间探索工作，展现出了超强的跨学科自主研究能力。
“在真实光学平台中自主开展科学研究”中
在“求是引擎”中上传从参考文件
现场，杨怡豪展示了“求是引擎”关于“在真实光学平台中自主开展科学研究”的过程。在“求是引擎”中提交研究目标、上传参考文件后，它就启动了自主研究，“在这个过程中，系统记录了大量的研究笔记、原始仿真笔记，还编写和运行脚本进行物理实验，进行数据分析和可视化，最终交付了高质量的报告。”
“大模型时代，‘求是引擎’让科研正从‘人主导、AI辅助’，走向‘AI推进、人审核’的新范式。”杨怡豪说。
中国工程院院士、人工智能专家潘云鹤在采访中表示，当前，全球科技竞争正在从“谁拥有更强的大模型”，进一步转向“谁能用大模型在真实场景中解决好复杂问题”。科学研究正是其中最重要的方向之一。
他认为，浙大依托综合学科优势打造的“求是引擎”，将为我国基础研究智能化、科研范式革新提供全新解决方案，有望加速新质生产力在前沿科学领域落地生根。
目前，“求是引擎”已在物理学、光学、生命医学和数学等十余个研究方向开展自主研究。其展现出的长程推理自主科研能力已引起国内外同行和产业界的关注，相关专家给予高度评价，产业界也在推进将其应用于企业内部研发。
据悉，未来“求是引擎”将进一步接入不同科研任务、工具平台和实验环境，服务材料科学、量子科学、高压科学、生物医学、化学实验、工程优化、人文社科等多个方向，从内部科研验证走向更广泛的真实科研场景。同时，团队会不断进行迭代，降低使用门槛和成本。
（责任编辑 吴文建 陈显婷）
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