开拓创新的 2025-07-28 13:32 北京
💡 **专家级深度调研能力**：SciMaster能够针对研究者提出的科学问题，进行评估分析并拆解为子任务，通过WebSearch、WebParse、PaperSearch等多种检索方式，对全域互联网和海量文献进行检索，最终交付翔实可靠的定制化调研报告，有效解决了科研文献数量爆炸式增长与阅读效率提升缓慢的矛盾。
🔧 **灵活的工具调用与人机协作**：SciMaster支持“思维链编辑”功能，允许研究者在AI思考和规划任务时介入，修改任务逻辑和内容，实现人机协同研究。同时，它还能根据任务需求“主动调用”或自主“自动调用”各类科学专用工具，极大提高了研究的精准性和效率。
🔄 **重塑科研范式与构建实验闭环**：通过与高校合作，SciMaster能够接入私有数据，整合师生自建智能体，加速协同创新。它还能调用Uni-Lab的MCP服务，集成实验室仪器设备和软件系统，构建涵盖软硬件、人员及数据的“干湿闭环”实验生态，显著提升了研发效率，例如在药物研发和新材料配方优化方面已实现10倍以上的效率提升。
🌐 **拥抱开源开放，赋能科学发展**：SciMaster秉持开源开放的理念，允许用户一键升级现有科学计算工具为智能体，并已接入DeepModeling开源社区，鼓励贡献与收益回馈。此举催生了上千款Agent-ready工具和数百个Agent应用，打破了学科边界和工具限制，促进了科研协作模式的变革，推动了科学通用智能（AGI for Science）的实现。
开拓创新的 2025-07-28 13:32 北京
2025 年 7 月 26 日，站在人类智慧探索的前沿，上海交通大学-深势科技-上海算法创新院共同发布真正通用意义的科学基座大模型 Innovator，并依托 Innovator 推出全球首个「通用科研智能体」SciMaster。
SciMaster 并非又一个冰冷的工具，而是一位触手可及的“Master-专家级”科研助手，正将 AI for Science 的宏伟愿景转化为人人可参与的科研新现实。
应对科研痛点而生的“超级智能体”SciMaster
科学的发展依赖于历代研究者孜孜不倦地探索与海量典籍、文献的传承。
然而统计显示，自 19 世纪以来人类文献数量增长了 4000 倍，但是人们研读文献的速度仅提升了 2 倍。面对无限的科研需求，广阔的探索空间，研究者只有有限的探索手段，这使科学发现的速度受到严重制约，且限制了更多创新的发生。
此外，当前的科学研究越来越需要多学科研究者同时参与，并且解决问题需要的各类工具日益增长且愈加复杂，会使研究者被迫陷入知识壁垒等问题引起的效率瓶颈中。
为了应对这些科研挑战，SciMaster 应运而生，旨在重塑科研过程。它不再满足于提供孤立的答案片段，而是立足于“读、算、做”构建了一个透明、可控、可协作的智能研究生态。
核心功能：专家级深度调研能力
在生成“深度调研报告”方面，SciMaster 展现出了“专家级”深度调研能力。
研究者提出一个科学问题时，例如“分子动力学在药物筛选中的典型流程是怎样的”，"解微分方程的算法有哪些"，SciMaster 会对问题进行评估分析，将问题拆分成多个子任务，并灵活调用 WebSearch、WebParse、PaperSearch 三种检索方式，对全域互联网、全量文献进行检索，收集领域相关的资讯、数据、论文、专利等资料。由此，SciMaster最终会交付用户一份翔实可靠的调研报告。
仅上线一天，SciMaster 便已生成数千篇这样按需定制的高质量科学调研报告，支持一键导出、自由分享。
值得注意的是，SciMaster 支持思维链编辑功能，因此研究者可以主动干预 SciMaster 的执行逻辑。在 SciMaster 进行深度思考、规划任务时，研究者可以如“总指挥”一般，随时介入点击暂停，在“深度思考”的方框内对任务逻辑、内容进行修改，与 SciMaster 共同思考、迭代优化，从而更准确、更合理地实现研究需求。
SciMaster 还集成了众多科学专用工具，它的调用方式分为两种：“主动调用”，研究者可以根据任务需求，在对话框中主动调取所需的计算工具，辅助任务完成；“自动调用”，SciMaster 对研究者提出的问题分析后，因地制宜地筛选、调用相关工具精准完成任务。
重塑科研范式与此同时，SciMaster 正在重塑高校科研范式。深势科技已与包括北京大学、上海交通大学、厦门大学在内的 40 余所高校达成合作，其中上海交大基于其 X 实验室构建的“超级科研平台”堪称范例。
平台以玻尔科研空间站为支撑，深度整合校图书馆资源、计算中心及分析测试中心，为全校师生打造专属智能体工具链。作为超级科研平台的智能体管家，SciMaster 可接入各课题组私有数据，整合师生自建智能体，加速协同创新。
SciMaster 可以直接调用 Uni-Lab 提供的 MCP 服务——其无缝集成各种实验室仪器设备和软件系统，可以高效搭建和管理实验室工作流程，构建涵盖软件硬件、研究人员以及科研数据的完整“干湿闭环”实验生态。
在此基础上，张万斌教授团队利用 T5-AsymCat 智能体，加速几类重磅手性药物的工艺研发；董佳家教授结合点击化学与分子砌块库，让 AI 成为了需求驱动分子设计的加速器。
此外，平台亦与宜宾新能源新材料数智创新中心的干湿闭环装置实现云端联动，只要输入电解液配方的性能需求后，即可结合专属知识库、Uni-ELF 配方大模型、全套自动化工站与智能实验系统进行闭环优化迭代，将配方的研发和交付效率提升至少 10 倍。
开源开放是科学发展的未来，SciMaster 始终拥抱开源开放。依托 SciMaster，任何人只需一键即可把原有的科学计算工具升级为智能体。
SciMaster 已接入 DeepModeling 开源社区，设有开放的贡献评估与收益回馈机制量化人机交互价值，孕育了上千款 Agent-ready 工具与数百个 Agent 应用，催生了 ChemMaster 等 SciMaster 的子智能体，使原子、分子尺度的研发与设计触手可及；临港实验室虚拟疾病生物学家系统「元生」的文献专利研读、组学数据挖掘分析等模块亦向全球开放调用。
SciMaster 使科学家突破原有学科边界与工具的限制，提高科研效率；推动了科研协作模式的变革。
SciMaster通向“革命的工具”
人类在经历了蒸汽、石油、电气重塑物理世界，互联网、超算等重构信息世界后，一场更深层次、贯通信息世界与物理世界的变革正悄然降临——人工智能（AI）与科学研究正以前所未有的深度和广度相互纠缠、共同进化。
支撑 SciMaster 卓越表现的，是其背后强大的科学基座大模型 Innovator，与打通“读、算、做”的玻尔科研空间站。
三者紧密协同，帮助科学家增强科学数据理解、科学问题推理、科学工具调用能力。尤为关键的是，研究人员与 SciMaster 的每一次人机交互——从对科学问题的感知理解、到复杂的逻辑推理、再到精准的工具调用——都在持续产生宝贵的科研数据“养料”。这些数据源源不断地反哺 Innovator，进一步增强 SciMaster 的“读、算、做”能力。
这正是迈向科学通用智能（AGI for Science）的重要途径。
“生产工具的变革（工具的革命），必然引发社会关系的根本改变（革命的工具），”马克思近两百年前的研判正在这场由 AI 引发的深刻变革中再次实现。每一次科技革命，都是人类认知边界的螺旋式跃迁。
欢迎携手 SciMaster，开启这个通往通用科学智能（Scientific General Intelligence, SGI ）的新纪元。你的提问正是激活这次跃迁的关键“引擎”。
SciMaster：
https://scimaster.bohrium.com/
玻尔科研空间站：
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