问题——科研流程长、环节多，工具“强”不等于“可用” 当前，科研活动越来越呈现跨学科、跨数据源、跨尺度的特点：从文献梳理到提出假设，从数据采集到实验验证，再到结果复现与迭代，往往需要多团队协作和长期积累。随着智能技术能力快速提升，科研面临的矛盾已不再是“算不动、推不快”，而是专业约束与科研规范下，能否把分散的能力组织成可落地、可复用、可追溯的完整流程，真正走到实验与验证的“最后一公里”。 原因——科研需要系统级组织能力，关键在“闭环”与“协同” 复旦大学校长金力在发布会上表示，此次发布不只是平台产品更新，更是在回应“科学与智能如何相互成就”。复旦大学校长助理、上智院理事长吴力波认为，面向真实科研场景，挑战主要集中在两点：一是科研任务天然包含多阶段决策与多轮迭代，单点工具很难贯穿全流程；二是研究需要在数据、算法、算力与实验装置之间形成闭环调度，缺少统一的任务分解与流程编排能力，容易出现“能力很强但用不起来、用不顺”的情况。 影响——平台升级带来从“辅助”到“合伙”的角色跃迁 基于此，上智院与复旦大学对星河启智科学智能开放平台进行全面升级，推出超级科研合伙人“大圣”。据介绍，“大圣”以科学多模态基础模型“神珍”为核心，可通过自然语言接收科研目标，进行集中决策与任务拆解，调度多智能体协同执行，并在全过程沉淀结构化记忆与可复用流程，将关键能力封装为可执行子流程，用于长链条科研任务的持续迭代与复现。 值得关注的是，“大圣”提出“上天入体”的科学全域闭环构想：一上“上天”，把计算与分析能力延伸到太空观测前沿，围绕端到端大模型、星载智算机、新型载荷与星间组网等方向，提升太空数据的实时利用能力与气象预测效能；另一方面“入体”，聚焦生命体内多尺度表征与规律洞察，通过“计算—验证—更新”的机制，将强化学习等方法打通软硬件链路，使模型在实验反馈中持续进化，形成宏微观贯通、跨尺度验证的实证路径。 对策——以开放平台汇聚资源，以赛事机制牵引攻关 发布会同场启动第四届世界科学智能大赛创新赛道涉及的挑战赛报名。赛事聚焦自主科研智能体能力，要求参赛系统在尽量少的人为干预下，完成文献理解、代码重构、假设提出、实验验证与结果迭代等环节，并在此基础上对标国际高水平期刊既有成果开展挑战。业内人士认为，以赛促研、以赛促用，有助于把“可演示”的能力沉淀为“可验证、可复现、可推广”的流程资产，加快形成标准化方法与工具体系，推动开放生态建设。 前景——面向“融合破圈”，协同服务上海科创中心建设 金力表示，2026年将成为复旦推进科学智能融合“破圈”的重要节点，学校将从前期探索走向系统推进，并期待与更多高校、科研院所及产业伙伴深化合作。面向未来，如何在科学规范、数据安全与科研伦理框架下，建立可追溯的流程记录、可靠的实验验证机制以及跨机构协同的资源调度体系，将成为平台长期演进的关键。随着更多场景落地与更多合作加入，以开放平台为纽带的科研组织方式有望深入成熟，为上海建设具有全球影响力的科技创新中心提供新的动力。
"大圣"系统的推出，标志着我国科学智能应用迈出重要一步，也预示科研组织与协作方式可能迎来新变化。随着人工智能与基础研究深入融合，人机协同、智能驱动的科研范式有望加速落地。此探索也将为上海建设具有全球影响力的科技创新中心提供支撑，体现中国科技自立自强的持续推进。