“10、9、8……”中國科學院自動化研究所内，随着倒計時歸零，屏幕上滾動的AI考題與實時刷新的計分榜，拉開了全院第四屆職工技能大賽AI領域決賽的序幕。這場以“搶占科技制高點 錘煉技能助攻堅”為主題的賽事，并非單純的技術比拼——依托“磐石·科學基礎大模型”(下稱“磐石”大模型)搭建的競技舞台，100餘名個人選手、46支跨學科團隊激烈角逐的背後，是“AI+科學”新範式從理論走向實踐的生動演練。最終，中科院甯波材料所王雪摘得個人賽一等獎，該所團隊與上海矽酸鹽所團隊分獲兩大團體賽冠軍。
賽場破題：AI重構科研效率邊界
賽事中的亮眼成果，早已突破“競賽層面”，直指科研領域的核心痛點。甯波材料所團隊針對深海鑽探材料研發中“成分-組織-工藝-性能”映射關系難以量化的行業難題，基于“磐石”大模型構建起金屬陶瓷複合材料知識圖譜——這個包含73629個節點、143513條邊關系的“智慧大腦”，将材料研發的試錯成本降低20%-30%，為深海極端環境裝備材料研發提供了全新解法。
上海矽酸鹽所團隊的創新同樣震撼：他們以“磐石”大模型為基座，打造吸波材料智能化研究工具鍊，徹底改變了傳統依賴仿真實驗的低效模式。“隻需輸入性能需求，模型就能自主調用計算工具推導參數、篩選材料組合，30分鐘完成原本數月的研發工作。”團隊成員李昊耕展示的可視化結果界面上，不僅有最優材料配方，更附帶優化建議，“連論文所需的數據圖表都能自動生成”。
這些突破的背後，是“磐石”大模型V1.5版本的硬核支撐。據中科院自動化所副所長曾大軍介紹，11月9日烏鎮峰會上發布的該版本，實現了科學推理與模态理解的系統性升級：128K超長上下文支持複雜工具調用，數字幻覺問題顯著緩解;在譜數據理解領域，未知分子結構生成精确匹配率達99.5%，為材料研發提供了強大算力支撐。
範式革命：跨學科協同破解“卡脖子”難題
“如果不是這場比賽，我們可能永遠不會跨界合作。”甯波材料所的王雪與張曉露相視一笑。王雪團隊深耕海洋材料研發，張曉露團隊專攻大模型技術，兩個此前鮮有交集的團隊，在賽事中碰撞出創新火花。“我不懂材料研發的專業參數，她不熟悉模型調優邏輯，反複溝通驗證讓雙方都突破了認知邊界。”張曉露坦言，正是這種跨學科協作，讓知識圖譜既符合學術規範，又具備工程落地價值。
這種“AI+學科”的協同模式，已在更多前沿領域開花結果。依托“磐石”大模型新增的“智能體工廠”模塊，中科院力學所團隊研發出高鐵氣動載荷智能計算技術，将傳統數小時的仿真分析壓縮至秒級，關鍵參數誤差降低42%;上海矽酸鹽所聯合團隊構建的S1-MatAgent材料逆向設計系統，從2000萬種候選配方中鎖定13種高性能析氫催化材料，活性較商用産品提升38%，研發周期從數月縮短至30分鐘。
為讓更多科研人員掌握“AI+科學”工具，大賽創新性設置“賽前系統培訓”，圍繞“磐石”大模型核心功能開展線上集訓，累計覆蓋上千人次。“AI不是取代科研人員，而是延伸認知邊界。”李昊耕的話道出共識——在兩千萬種材料組合中篩選最優解，人工需耗費數年，而“磐石”大模型可瞬間完成，讓科研人員聚焦創造性工作。
生态構建：從單點突破到全域賦能
自7月26日發布以來，“磐石”大模型已在數學、化學、天文等七大領域實現深度應用，而本次大賽成為其生态擴張的關鍵節點。“通過賽事發現各學科痛點，反哺模型疊代，再将優化後的技術回饋科研一線。”中科院自動化所所長徐波解釋這種“賽事-研發-應用”的閉環邏輯。
平台化升級讓生态協同更高效。“磐石”V1.5版本新增的“創新評估”模塊，可輔助科研選題、論文投稿建議，形成從靈感到影響力的研究閉環;“文獻羅盤”功能使文獻調研覆蓋度提升59.3%，自動生成圖文并茂的綜述效率提升2.4倍。上海矽酸鹽所選手戴國豪對此感觸頗深：“之前人工整理文獻需一周，現在模型兩小時就能完成，還能标注核心創新點。”
在天體物理領域，“磐石”大模型與國家天文台合作開發的恒星參數智能反演工具鍊，将複雜數值計算轉化為高效匹配，讓跨領域研究人員也能開展恒星分析;在生物領域，其多模态推理能力已應用于蛋白質結構預測，助力新藥研發加速。這些成果印證了徐波的判斷：“‘磐石’正在構建開放協作的科學智能生态，推動科研從‘單兵作戰’轉向‘多學科智能協同’。”
業内專家指出，“AI+科學”已進入“工具成熟度”與“學科融合度”雙提升的關鍵期。此次中科院職工技能大賽的實踐表明，當大模型突破技術瓶頸，跨學科團隊打破認知壁壘，科研創新将實現從“經驗試錯”到“智能驅動”的質變。随着“磐石”大模型在更多領域落地，“AI+科學”正重塑科研生産關系，為突破“卡脖子”技術、建設科技強國注入全新動能。
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