通向科學智能 2.0 時代的 “最強大腦”，星河啟智科學智能開放平台推出

　　在科技飛速發展的當下，如果你在科技領域靈光一閃，有了奇妙構想，卻因缺乏實驗數據而陷入困境，或是你熱衷于實驗，手握大量數據，卻在科學推理上遇到阻礙，不用着急，如今有得力助手來幫忙了。7 月 26 日，在 2025 世界人工智能大會上，由上海科學智能研究院聯合複旦大學和無限光年共同打造的星河啟智(NovaInspire)科學智能開放平台正式亮相。

　　回顧 “科學智能 1.0” 時代，其顯著特征是僅少數具備較強 AI 工程能力的科學家，能夠借助 AI 取得階段性科研成果。而步入 “科學智能 2.0” 時代，科研領域對功能更強大、操作更便捷的基礎設施與協作平台需求極為迫切。隻有這樣，才能讓廣大科學家群體從繁雜的技術細節中解脫出來，将全部精力聚焦于科學問題的本質研究，真正成為科研探索的核心力量。

　　在此時代背景下誕生的星河啟智(NovaInspire)，堪稱智能體原生的全鍊路科學智能開放平台。其目标宏偉，緻力于全方位加速科學發現進程，為全球科學家精心構建起一套全棧基礎設施體系，涵蓋高價值科學數據、開源科學智能模型、面向科研領域的高效智算服務、幹濕實驗閉環系統、多智能體推理規劃機制以及多學科衆研環境，引領科學智能領域邁入全新發展紀元。

　　星河啟智科學智能開放平台定位明确，主要面向科學家、AI 工程師以及廣大開發者，為他們提供全鍊路、一體化服務。通過充分挖掘和釋放人工智能的巨大生産力，積極推動跨學科深度協作，助力攻克關鍵科學難題，大幅縮短科學發現周期，進而廣泛服務于各個領域和行業，推動社會整體科技水平的提升。

　　星河啟智科學智能開放平台(NovaInspire：Scientist-Centered AI Open Platform)憑借六大核心能力，精心構建科學智能生态系統，有力推動科研範式的深刻變革：

　　高價值可信科學數據：創新性地構建基于區塊鍊技術的科學數據生态體系，實現對稀缺數據資産的可信采集、智能質量控制以及協同共享。這一舉措能夠為科學智能研究提供大規模、高質量且權屬清晰明确的數據資源，為科研工作築牢堅實的數據基礎。

　　科學智能模型萬能倉：着力建設彙聚多模态、多學科融合的科學智能模型開放平台。在這裡，最新的前沿模型一應俱全，用戶可直接使用，如同置身于一個模型 “寶庫”，能夠快速精準地 “淘” 到符合自身科研需求的模型。這大大降低了科研人員構建 AI 驅動複雜科研鍊路的成本和門檻，讓科研工作開展更加高效便捷。

　　科學智算加速平台：全力打造高穩定性、高效率的科學智能特色算力服務平台。通過采用智能容錯與續訓、模型動态部署以及 GPU/CPU 算力融合等先進技術，為前沿科學模型的研發和應用提供強大的算力支持，顯著提升科研效率。

　　幹濕實驗閉環：創新實現幹實驗(AI 仿真與預測)與濕實驗(物理世界裡的實驗)的一體化協同運作。正如費米的核裂變實驗成功驗證諾達克核分裂猜想一樣，該平台能夠實現科學大模型計算與真實世界實驗驗證的無縫對接，形成完整閉環，确保科研成果的準确性和可靠性。

　　自主科學探索引擎：借助數據、模型、實驗等多智能體的協同合作，實現自動化科學推理、動态決策規劃以及實驗閉環操作，自主開展科學探索活動。從科研假設的提出到最終規律的發現，全鍊路提升科學發現效率，助力科研人員更快取得創新性成果。

　　多學科交叉衆研社區：圍繞重大科學問題，建立衆研撮合機制與多維度價值激勵體系。精準對接科學家、AI 開發者、工程師等跨專業人才，打破學科壁壘，構建一個開放、共享、創新的科學智能生态系統，激發群體智慧，推動科學研究在多學科交叉融合中實現突破。

　　以實際應用案例來看，複旦大學人類表型組研究院基于視覺 - 語言多模态大模型的心腦血管疾病智能問診系統極具代表性。該課題專注于構建針對心腦血管疾病的多模态智能問診系統，以視覺 - 語言多模态大模型為核心技術支撐，成功打造出集自主問診、動态決策、高風險識别等功能于一體的本地化醫療解決方案。通過充分利用真實心腦血管領域的醫療數據，并結合指令微調技術，構建起精準的問診體系。同時，創新性地引入心電圖、超聲、心髒 MRI 等影像數據，建立起影像與文本的語義關聯模型，實現多模态協同訓練。依托 AutoGPT 驅動的 AI Agent 機制，該系統能夠自主生成分診建議、精準評估病情并提供個性化檢查方案，為患者提供便捷、高效的初診服務，極大地提升了心腦血管疾病的早期發現與幹預效率，為醫療領域的智能化發展提供了新的思路和方法。

　　還有觀心大模型同樣成果斐然。在人工智能賦能醫療的大趨勢下，如何打破醫療診斷過程中的 “黑箱”，實現診斷過程的透明化，一直是行業内亟待解決的核心挑戰。由複旦大學附屬中山醫院聯合上海科學智能研究院共同研發的國内首個深耕心血管專科的醫療大模型 ——“觀心” 大模型，利用其多智能體系統給出了創新解決方案：打造一個能夠将複雜臨床診斷邏輯形式化，并轉化為多智能體協作流程的智能化系統。通過這一系統，醫生的診斷思路能夠迅速轉化為可運行的智能體流程，極大提升了智能體鍊路搭建的敏捷性和試錯效率，為一線臨床工作提供了強大的智能支持，有效推動了心血管專科醫療診斷的智能化、精準化發展。

　　從 Semantic Scholar 等知識引擎，到谷歌 AI Co - Scientist，再到 AlphaFold 與機器人實驗室閉環協作，科研智能化進程不斷加速，持續深化發展。然而，當前各類平台大多将重點放在 AI 技術本身的研發和優化上，在實際應用中仍暴露出諸多問題，如使用門檻過高，普通科研人員難以快速上手;跨領域适用性不足，無法滿足不同學科多樣化的科研需求等。因此，科研領域迫切需要一種以科學家為中心的新型平台，真正圍繞科研需求進行設計和構建，為科學家提供更加貼心、高效的服務。

　　星河啟智科學智能開放平台正是順應這一時代需求而誕生，具有三大顯著特點：其一，以科學家為中心，從根本上降低 AI 技術的使用門檻，優化科研全流程，讓科學家徹底擺脫繁瑣技術細節的束縛，将全部精力集中于科學問題的研究和攻克。其二，操作輕松便捷，平台面向多個學科領域，提供一系列開箱即用、全面且便捷的前沿模型、數據和工具服務。科研人員無需花費大量時間和精力去尋找和适配資源，能夠顯著縮短研究周期，提高科研效率。其三，秉持開源開放理念，積極倡導開放合作的精神，通過鍊接各領域科學家與 AI 工程師，構建起一個數據、模型和工具共享，能力協同互補的全球全學科創新網絡，促進科研資源的高效流動和充分利用，激發更多創新靈感和合作機會。