上交大与深势科技联合发布全球首个通用科研智能体 SciMaster

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🚀 产品介绍

2025年7月26日，上海交通大学人工智能学院、上海算法创新研究院与深势科技联合发布全球首个通用科研智能体——SciMaster。它并非传统工具，而是一位“专家级”科研搭档，依托科学基座大模型Innovator（理解分子式、反应式等复杂科学数据）和玻尔科研空间站平台，打通“读文献-算数据-做实验”全链路。
深势科技作为全球AI for Science领导者，其团队由中科院院士领衔，曾获“戈登贝尔奖”，核心成员博士占比超35%。SciMaster的诞生，标志着科研从“工具革命”迈入“革命工具”新阶段。

👥 适用人群

群体	应用场景举例
高校科研团队	跨学科文献调研、实验流程设计（如上海交大加速手性药物研发）
产业研发部门	材料配方优化（电解液研发效率提升10倍）
独立学者/研究生	一键生成深度调研报告，支持导出分享
开源科学社区	快速将计算工具升级为智能体（已接入DeepModeling社区）
交叉学科探索者	突破知识壁垒，调用化学、生物、物理等多领域工具链

⚙️ 核心功能

功能	技术原理说明	应用场景举例
深度调研报告生成	通过`WebSearch+WebParse+PaperSearch`三引擎检索，拆解问题→检索全域文献→结构化输出	输入“分子动力学在药物筛选流程”，生成带文献支撑的报告
思维链实时编辑	用户可暂停任务，修改AI推理逻辑（Human-in-the-loop），协同优化解决方案	干预实验设计路径，调整分析重点
科研工具调用	支持主动/自动调用： • 主动调用：用户手动调取计算工具 • 自动调用：AI按需匹配工具（如分子动力学模拟、量子化学计算）	材料设计时自动组合晶体预测+成本分析工具
干湿实验闭环	无缝对接Uni-Lab的MCP服务，控制实验设备+软件系统，实现“虚拟设计→自动验证”循环	输入电解液性能需求，自动迭代配方并反馈结果
多智能体协同	分散-堆叠工作流：Solver生成方案 → Critic审查 → Rewriter优化 → Selector决策	提升复杂问题解决精度（如HLE考试得分突破32.1%）

💡 技术突破：
Innovator模型：专为科学场景优化的多模态基座，理解图表/分子结构等科学数据
并行化架构：将任务拆分为“读-算-做-写”子任务同步执行，打破传统线性流程瓶颈

🛠️ 工具使用技巧

高效检索组合拳：
- 在提问时限定领域关键词（如“量子计算+算法进展+2024-2025”），提升文献精准度
- 结合WebSearch（全网扫描）+PaperSearch（1.7亿文献库）避免信息遗漏
干预AI决策的关键时机：
- 当任务拆分逻辑偏离预期时，立即点击暂停，在“深度思考”框内重写子任务目标
私有数据融合：
- 高校课题组可上传内部数据至玻尔空间站，训练专属智能体（如ChemMaster）
跨工具链串联：
- 输入“设计抗癌药物”，自动触发：文献调研→分子模拟→合成路径规划→湿实验验证闭环

🌐 访问地址

官网入口：https://scimaster.bohrium.com/
开放进度：
✅ 内测中：需邀请码（官网申请）
⏳ 开源计划：工具接口已在GitHub开放（X-Master项目），支持开发者构建子智能体
玻尔科研空间站：https://bohrium.com（集成计算资源与实验设备）