科研探索正迎来范式变革。上海科学智能研究院联合复旦大学发布的“大圣”AI智能体，致力于成为科学家的超级科研合伙人。它能自主完成文献调研、方案设计与实验验证，将过去需要半个月的复杂任务压缩至极短时间内，并成功连接数字世界与物理实验室，为生命科学、地球科学等多领域带来突破性可能。
智能速览
“大圣”是一个面向科学探索的高能动性AI智能体系统。
通过14个智能体并行迭代11轮，可将特定科研性能提升11%以上。
实现干湿实验闭环，机械臂执行实验效率提升3到4倍。
基于伏羲模型的轻量化版本，已成功部署于卫星进行在轨计算。
采用多分支群体记忆架构和原生多模态科学模型等核心技术。
构建三层安全体系，解决了高自主性与高安全性的矛盾。
精华内容
“大圣”的“七十二变”背后，是对底层AI架构的彻底重构。从理解科学语言到记忆探索路径，再到执行物理实验，每一项能力都精准切入科研痛点。
神珍多模态大脑
科学数据如RNA序列、分子结构等，并非人类可读的文本。传统模型将其转为文本处理会导致关键信息丢失。为解决此问题，“大圣”构建了神珍科学多模态基础模型，它为每种科学模态设计了专用的Tokenizer，能直接处理和生成高保真的原生科学数据。这意味着模型输出可直接作为输入，实现长程反思与推理，为理解复杂的科学语言奠定了基石。
群体记忆架构
科研过程路径多、周期长，传统单线程记忆的智能体容易出现记忆混乱，丢失失败经验或少数派观点。“大圣”创新性地引入了软件工程中的Git版本管理思想，打造了多分支群体记忆架构。每个并行探索的智能体分身都拥有独立的记忆分支，既保护了主体认知安全，也为非共识探索提供了环境。成功或失败的经验经审核后，都会回流至主体认知，成为系统成长的养分。该架构已在半导体研发项目中得到验证。
干湿实验闭环
“大圣”最核心的突破之一在于实现了数字世界与物理世界的连接，即“上天入体”的全域闭环。在生命科学领域，它能设计siRNA序列，并联动自驱动实验室，由机械臂在16分钟内完成96个样本的转染操作，效率比手工实验提升3-4倍，实验数据自动回传形成“设计-执行-反馈-优化”闭环。在地球科学领域，团队将“伏羲”气象大模型轻量化后送上卫星，实现了在轨科学计算与数据回传，为更精准的天气预报服务铺平了道路。
安全可信体系
高能动性智能体必须解决安全难题。传统智能体在自主性、安全性和资源消耗上存在不可能三角。“大圣”通过三层体系化设计来保障安全。执行层通过沙箱环境和全堆栈实时审计确保操作安全；协作层利用隐私计算实现数据不外流；存证溯源层则通过分布式账本记录所有操作。这种设计使得“大圣”在处理高保密数据时，仅需返回预警指标或相似案例，实现了安全与效率的平衡。
“大圣”的出现，标志着AI正从辅助工具升级为科研领域的核心伙伴。通过重构智能体的底层能力，它为攻克复杂科学难题提供了全新的路径。随着自驱动实验室与天算平台的拓展，科学探索的边界将被持续拓宽，未来的科研范式会因此改写吗？
