一場聚焦人工智能與基礎科學深度融合的盛會在上海徐匯區模速空間多功能廳拉開帷幕。由上海交通大學人工智能學院與上海算法創新研究院聯合主辦的“Agentic Science at Scale——AI4S科學基座模型和通用科研智能體研討會”吸引了產學研各界的目光，標志著科學研究正邁向一個全新的規模化、智能化階段。

中國科學院院士、上海交通大學人工智能學院首席顧問鄂維南擔任開幕式主持人并發表主旨報告。他系統闡述了科研智能化、規模化時代的底層能力架構與實施路徑，強調AI for Science的關鍵基礎設施已初具規模，科研新范式正在加速形成。這一觀點為整場會議奠定了理論基調，也為后續成果發布指明了方向。

在成果展示環節，來自高校與科研機構的專家學者集中發布了多項突破性進展。上海交通大學副教授陳思衡介紹了通用科研智能體SciMaster，該智能體通過整合海量工具調用與超長程上下文管理能力，實現了全學科“搜、讀、算、做、寫”全流程閉環。據測試，其6小時運行成果可媲美資深理論物理學博士1至3個月的工作量，顯著推動了科研從“小作坊”模式向“規模化”躍遷。

上海交通大學助理教授張林峰發布的Innovator科學基座模型同樣引人注目。該模型聚焦科學多模態感知、科學推理與科學工具調用三大核心目標，支持20多種科學模態，具備優異的通用視覺理解能力。在科學推理方面，其編程能力甚至超越參數量大30倍的同類模型，并能高效調度萬級工具模塊，實現跨學科任務的穩定交付。

中國科學院理論物理研究所副研究員陳錕團隊推出的SciencePedia科學基座則另辟蹊徑。該平臺整合了300萬條長思維鏈與3萬多款科研工具，構建了可溯源的推理網絡，將分散的知識連接為邏輯體系。這一創新有助于基座模型與智能體突破互聯網語料的認知邊界，推動科學發現從“信息堆疊”向“邏輯貫通”轉變。

深勢科技創始人張林峰展示了Agent-ready at Scale科研工具體系。該體系通過全面整合讀、算、做等基礎設施，將海量科研軟件自動化封裝為智能體可調用的能力單元，顯著降低了使用門檻，釋放了工具潛力，為基于智能體的大規模科研協作提供了關鍵支撐。

上海創智學院全時導師朱通發布的AI for Science評測系統則聚焦科研質量評估。他提出“動態評測、過程評測與實戰任務評測”三層框架，以閉環驗證、標準化可追溯為原則，構建了具有公信力的科學智能評測基礎設施，為科研組織升級與產業化提供了度量標尺。

會議還設置了科研智能體開發大賽環節。賽蘭德智能科技CEO張與之介紹，大賽吸引了44所高校的160余支隊伍參與，作品覆蓋科研全流程，有效檢驗了智能體在真實場景中的應用能力。這一實踐不僅為年輕科研人員提供了展示平臺，也為智能體的優化迭代提供了寶貴數據。

在“Agentic Science先行者科學家圓桌論壇”上，多位專家學者圍繞科研智能體的應用前景展開深入討論。他們一致認為，科研智能體的規模化發展正在推動科研體系在方法、工具與組織方式上發生系統性變革。從個體研究到團隊協作，從單一學科到跨學科融合，智能體正成為科研創新的重要驅動力。

鄂維南院士在會議總結中指出，隨著科研基礎設施不斷完善、模型與智能體能力持續增強，科學研究將進入更系統化、規模化的新階段。他強調，“Agentic Science at Scale”不僅是技術層面的突破，更是人工智能時代科研范式變革的重要里程碑，將為解決復雜科學問題提供全新路徑。