浙江大学信息与电子工程学院的研究团队于7月15日公布了其自主研发的科学发现系统——“求是引擎”。该系统被誉为国内首款具备千步级长程科研推理能力、能够独立规划并持续推进全流程科研工作的AI系统，预示着前沿科学探索将获得新的技术支持。
与当前普遍将大模型科研系统定位为辅助工具，用于文献检索或代码编写不同，“求是引擎”的核心创新在于其“长程自主科研能力”。用户仅需设定一个研究方向或目标，该系统便能模仿科研人员的工作模式，层层分解科学问题，并通过不断的尝试、修正和验证来推进研究，实现长达千步的科研推理。
“求是引擎”的设计采用了多智能体协同框架，集成了研究规划、方法构建、任务执行、结果分析及风险质疑等多个模块，其运作流程与真实科研团队的协作方式高度契合。
在一次真实光学实验平台上的验证中，研究人员仅提供了一个开放性的研究目标。“求是引擎”随后自主投入了十几个小时的工作，涵盖了文献调研、理论分析、实验方案设计、程序编写、数据分析及结果判定等环节。经过多轮的失败尝试和迭代优化，系统最终产出了多项原创性科研成果。相比之下，若由人类科研人员独立完成同等工作量，通常需要数周乃至数月的时间。
“求是引擎”的开发者、浙江大学信息与电子工程学院研究员杨怡豪指出，“求是引擎”已经超越了单纯的科研辅助工具定位，更像是一种新型的自主研究工具。
中国工程院院士、人工智能专家潘云鹤评论道，全球科技竞争的焦点已从“谁拥有更强大的大模型”转移到“谁能利用大模型在实际场景中解决复杂问题”，而科学研究正是这一趋势中的关键领域。
目前，“求是引擎”已在物理学、光学、生命医学和数学等十多个领域展开自主研究，并取得显著成效。例如，在计算物理领域，它提出了针对数十年未决基础难题的全新理论方法；在光谱学领域，它构建了新的理论框架；在光计算领域，它发现了新的光计算机制。未来，该系统计划扩展至材料科学、量子科学、生物医学等更多学科，有望成为未来科研体系中的一项重要基础设施。
特约撰稿人
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