从智能体到科研操作系统：下一代科学探索范式的体系化重构

吉祥庆阳10363791

摘要

全球科研正经历继吉姆·格雷提出科学“四范式”之后的重大范式跃迁。随着科研智能体技术走向成熟，智能体科学作为第五科研范式逐步落地，科学研究由人类主导‑AI辅助的工具增强模式，转向人机共智、智能体参与全流程知识生产的新型模式。下一代科学探索的竞争不再局限于单点大模型性能比拼，而是转向数据底座、多元算力、自动化实验平台、科研治理体系协同耦合的科研操作系统的体系化竞争。本文首先梳理科研范式演进脉络，结合磐石2.0、AutoDNA、嫦娥七号、玄龙‑50U、神工‑神驰等国内外典型实践，构建“科研操作系统”八维分析框架，从智能体自主闭环、多元算力融合、极端场景延伸、跨学科交叉融合、自动化实验室普及、全球分布式协同、从被动发现走向主动创造、创新与风险治理并行八个维度解析范式重构内在逻辑。研究识别范式落地五大核心瓶颈：AI仿真与物理实验鸿沟、跨学科复合型人才短缺、科研数据孤岛、极端探测成本高企、知识产权与行业标准缺失。通过研判中美欧日全球竞争格局，本文认为未来十年，率先建成标准化科学数据底座、一体化异构算力、智能实验闭环平台与可信AI科研治理体系的主体，将在基础科学竞争中占据战略制高点，并催生出新质生产力产业集群。

关键词：AI for Science；智能体科学；科研操作系统；自动化实验室；科研范式重构；第五科研范式

一、引言

自弗朗西斯·培根确立近代实验科学方法论以来，人类科学探索模式伴随工具能力持续迭代。吉姆·格雷于2007年正式提出第四范式——数据密集型科学发现，大数据成为科学研究核心生产要素。在较长一段时期内，AI for Science定位为科研辅助工具，承担文献处理、数据拟合、统计分析等任务，科研问题定义、实验规划、结论研判等核心环节仍然由人类科学家主导完成。

进入2026年，大模型、多模态科学语料库、机器人自动化实验装备深度融合，科研智能体（Agentic Science）获得自主规划、工具调用、闭环试错、反思迭代的完整能力，能够独立完成科学假设生成、实验方案设计、仿真验证、结果复盘与知识更新全链路工作，标志第五科研范式——智能体科学正式到来。《Nature》《Science》刊发多项实证成果证明，科研智能体不再只是执行指定任务，已经具备原生科学发现潜力。

全球主要经济体快速跟进基础设施布局：中国推出磐石2.0科学基础大模型、敖仓科技语料库，搭建一体化智能科研平台；美国启动“创世纪计划”，打通科学数据、AI模型与自动化实验设施；欧盟重点推进科研数据开放共享；日本发布《2026年AI for Science发展趋势报告》明确跨学科创新路径 。需要指出，单一高性能科学大模型无法独立完成科学发现，如果缺少高质量多模态科学数据、异构算力调度、物理实验闭环验证，大模型只能实现知识问答，不能成为真正的科学发现引擎。由此本文提出科研操作系统理论框架，下一代科研范式本质是一套由数据、算力、智能体、实验硬件、治理规则共同构成的复杂系统，以此解析智能体时代科学探索体系重构逻辑，识别现实瓶颈，研判全球竞争态势，为我国基础科研基础设施建设提供理论参考。

二、全球前沿实践：技术驱动科学探索的现实样本

2.1 AI for Science由单点工具升级为平台化底座

AI for Science已经跨越工具辅助阶段，走向多学科平台化底座形态。中国科学院磐石2.0科学基础大模型采用“科学数据统一编码‑自然世界知识对齐‑领域任务定向解码”三层架构，依托敖仓科技语料库，汇聚320PB多模态科学资源，包含1.5亿篇科技论文、1.2亿件专利、500万册科技图书，覆盖文本、光谱、公式、图像等多元格式，支撑跨学科推理与科学预测。

材料科学领域，中国科学技术大学“机器化学家”平台面向火星催化剂筛选，面对370余万候选组合，通过数万次理论模拟压缩候选空间，再由机器人完成80次实体实验，高效锁定高性能方案，实现“AI仿真‑机器人实验”闭环。

生命科学领域，上海交通大学团队研发的AutoDNA发表于《Nature》，构建AI原生科学实验室，将各类实验仪器抽象为可被模型调用的原子服务，调度20余种硬件完成超过11000步自动化操作，实现DNA合成、核酸检测、癌症突变检测等复杂任务长时间自主运行，验证生物分子全流程自主科研可行性。

天文领域磐石·金乌部署太阳活动预测业务，将光谱仿真由数小时压缩至分钟级，从海量观测数据中挖掘宇宙异常信号，显著提升时域天文数据处理能力。

2.2 深空探测与地外原位制造拓展宇宙探索边界

深空科研由短暂飞越式探测转向长期驻留常态化研究。嫦娥七号任务目标为月球南极永久阴影坑水冰原位勘查，采用轨道器、着陆器、月球车、飞跃探测器四器构型，虽受发射窗口约束未能如期实施，但探测器与运载火箭已经完成垂直转运，工程准备持续推进。地面预研层面，哈尔滨工业大学月壤太阳炉熔融制砖原型实现892℃地面焦点温度，理论月面可达1326℃；月壤3D打印原型系统完成地面验证，为月球科研站就地建造、原位资源利用提供工程依据。

2.3 大科学装置与可控核聚变实现里程碑突破

可控核聚变领域迎来重要进展，新奥聚变“玄龙‑50U”球形环装置实现氢硼聚变反应，每秒反应次数突破1亿次，成为全球商业化聚变装置中氢硼路线标志性成果。国内EAST人造太阳装置实现1亿摄氏度千秒级等离子体运行，聚变堆超导磁体、高温超导线圈等核心部件实现国产化验收，为未来稳态聚变实验筑牢硬件基础。各类同步辐射光源、粒子探测装置与AI数据分析结合，提升微观物理信号挖掘效率。

2.4 脑机接口迈入规范化临床研究阶段

脑机接口完成实验室演示向规范化临床的过渡。2026年国内首款植入式脑机接口三类医疗器械NEO系统获批上市，服务脊髓损伤四肢瘫患者运动代偿。天津大学脑机海河实验室“神工‑神驰”系统完成国内首个非侵入式脑机接口临床研究备案，标志非侵入脑机进入合规临床探索，推动神经编码、意识认知等基础科学问题研究。

2.5 超算‑智算‑速算异构算力底座成型

磐石2.0搭建三位一体异构算力体系：传统HPC超算承担大规模科学计算；智算集群支撑大模型训练推理；速算硬件单元负责分子动力学等高精度快速模拟，整套体系兼容昇腾、海光国产芯片，并与量子模拟能力协同，共同处理经典计算机难以求解的多尺度复杂系统仿真任务。算力已经成为基础科研的核心生产要素。

三、科研操作系统：下一代科学探索的八维重构框架

综合上述实践，本文提出科研操作系统理论模型，八大维度互相耦合构成有机整体。数据底座提供系统燃料，多元算力充当系统引擎，科研智能体作为驾驶中枢，自动化实验室为物理执行终端，治理体系提供运行规则，共同完成人机共智的知识生产闭环。

维度一：科研范式跃迁，人机协同自主闭环成为主流。传统科研流程以人类为绝对主体，完成假设、实验、分析全链条，试错周期漫长。第五范式下，科研智能体自动生成科学假设，调度自动化实验系统迭代试错；人类科学家聚焦重大科学问题定义、价值判断、成果复核，形成“人定方向，智能体执行探索，人机协同迭代”新模式，并非机器取代科学家，而是科研分工结构性重构。

维度二：多元算力深度融合调度。HPC超算、AI智算、量子模拟形成混合算力池，协同攻克跨尺度复杂系统仿真难题。算力调度、存储互联能力直接决定仿真迭代效率，一体化异构算力底座已经成为大国基础科研竞争核心赛道。

维度三：探索边界持续向极端场景延伸。深空、深地、深海、极低温、微观粒子、神经意识等传统人类难以抵达的极端场景成为科研主战场。无人探测集群、超高精度传感器持续获取过去无法采集的原始观测样本，不断拓展人类认知边界。

维度四：学科深度交叉融合。颠覆性原始创新越来越少来自单一学科独立攻关，物理、数学、材料、生命、天文、信息科学深度交叉。脑机接口、量子材料、太空生命科学均诞生于学科交汇处，跨学科成为重大突破的核心来源。

维度五：自动化具身智能实验室规模化普及。高通量机器人实验平台、AI原生实验室逐步落地，传统作坊式科研模式向工程化流水线转型，支持全天候不间断试错迭代，同时提升实验流程标准化与可复现水平。

维度六：全球分布式协同科研生态成型。依托天地一体化通信网络、云端科研平台，实现大科学装置、观测数据库、算力资源跨地域开放调度，构建全球协同知识共创网络，打破机构与地域壁垒。

维度七：科研目标由被动发现走向主动创造。科学探索从被动观测、归纳自然规律，升级为主动按需设计新材料、改造生物分子结构、构造仿真物理系统，完成由“发现世界”向“创造世界”范式跨越。

维度八：创新提速与风险治理并行。AI生成科学假说不等于客观科学事实，仿真输出存在幻觉与偏差。全球科研界需要建立AI科研成果溯源、复核、风险评估机制，平衡迭代速度与科学严谨性，守住可证伪、可复现的科学基本原则。

四、范式落地面临的五大核心瓶颈

尽管智能体科学展现巨大潜力，但是从原型示范走向大规模主流科研生产体系，仍然存在多重现实约束。

第一，AI仿真与真实物理实验之间存在显著鸿沟。AI在虚拟空间可以批量预测候选分子、材料体系，但大量预测结果无法通过湿实验、实体实验复现验证，虚拟发现到真实知识之间仍存在漫长工程验证周期，仿真结果不能直接等同于科学结论 。

第二，跨学科复合型人才供给严重不足。新范式要求科研人员既掌握本学科深度专业知识，又具备大模型、算力工具、自动化实验平台使用能力。当前教育体系人才培养节奏滞后范式变革，复合型人才缺口制约科研操作系统推广落地。

第三，科研数据孤岛问题突出。大量高质量观测、实验数据分散封闭在不同机构内部，缺少统一标准化的数据格式、元数据规范，数据共享激励不足，制约多机构协同与智能体训练数据供给。

第四，极端环境探测成本居高不下。深空、深地探测装备研发、发射运维投入巨大。商业航天虽然推动成本下行，但长期常态化极端环境科研任务仍面临巨额资金压力。

第五，知识产权、评价与仪器接口行业标准缺失。全球尚未形成统一规范，AI参与科研的成果知识产权归属、可信度评估体系没有共识；不同厂商实验仪器接口互不兼容，自动化实验室容易沦为高度定制化工程项目，难以大规模复制推广。

五、全球竞争格局与战略研判

中美欧日均出台国家级战略布局AI for Science与下一代科研基础设施。美国依托国家实验室集群、高校自主实验室推进材料、生物医药自动化科研；欧盟侧重科研数据开放、AI伦理治理框架建设；中国重点布局科学大模型、大科学装置、国产异构算力网络，在核聚变、月球深空探测、天文大模型、自动化生物实验室形成差异化优势；日本重点推进跨学科创新路线图与敏捷治理体系建设 。

未来十年，基础科研竞争聚焦三大核心抓手：第一，标准化多模态科学数据体系，高质量、可流通的科学语料是智能体科学的“知识粮仓”；第二，一体化异构算力底座，实现超算‑智算‑量子模拟统一调度；第三，从AI假设生成到实体实验验证的闭环智能实验平台，打通虚拟仿真到物理现实的关键桥梁。哪个国家或机构率先打通“数据‑算力‑智能实验平台”完整链条，就能够在新一轮基础科学竞争中抢占话语权，同时催生出材料、生物医药、空间科技领域新质生产力产业机会。

同时必须看到，范式变革并非单纯技术问题，科研评价制度、人才培养体系、知识产权法规、国际科研合作机制都需要同步迭代完善，技术、制度、治理协同推进才能释放智能体科学全部潜能。

六、结论与展望

科学探索的本质是持续突破人类认知边界。在大模型、科研智能体、自动化实验、多元算力驱动之下，科研范式完成由第四范式向第五范式（智能体科学）的历史性演进，告别完全依靠人类经验试错的作坊模式，迈向人机共智的知识生产新阶段。

本文构建的科研操作系统框架表明，下一代科学探索核心竞争力不在于单一模型参数规模，而在于数据底座、异构算力、科研智能体、自动化硬件平台与治理规则的系统性贯通。未来十年，科研智能体将深度嵌入基础科研全流程，深空、核聚变、生命科学、脑科学等方向持续产出重大原始创新。

技术红利释放的同时，风险治理不可缺位。需要构建严谨可追溯的AI科研校验体系，理性认知仿真与现实鸿沟，平衡创新迭代速度与科学求真精神。既要充分释放智能体科学的创新潜力，又要坚守科学可证伪、可复现的底层准则，稳步实现人类从“发现世界”向“创造世界”能力跃迁，持续解锁宇宙、物质与生命的深层谜题。