推动科研新范式的强大力量

全能AI科研助手工具：推动科研新范式的强大力量

引言

在当今科技飞速发展的时代，人工智能技术与科学研究的深度融合已成为全球科技发展的重要趋势。全能AI科研助手工具应运而生，它们凭借先进的技术和强大的功能，为科研人员提供了前所未有的便利，正加速催生新一代多学科协同的科研范式。

主要的全能AI科研助手工具介绍

ScienceOne

4月29日，中国科学院自动化研究所在第八届数字中国建设峰会上发布了基于科学基础大模型的智能科研平台——ScienceOne。该平台由中国科学院自动化研究所牵头，联合多个兄弟单位以及产业化平台联合攻关构建而成。它依托科学基础大模型，从数据理解、计算优化、推理评估三个维度实现了能力突破，可平台式、规模化地赋能“假设提出-方案规划-仿真推演-实验验证-规律发现”科研全流程。此次发布包括S1-Literature文献助手和S1-ToolChain科学工具调度台两个产品。

S1-Literature文献助手：由中国科学院自动化研究所联合中国科学院文献情报中心研发，依托国内最大的科技文献数据库和各类实时开源科技资料，可实现高水平的文献理解与综述自动生成。它能深度理解常用的科学数据类型，准确解读科学公式与专业表达。用户只需发出简短指令，如“请写一篇主题为……的文献综述”，即可自动整理综述骨架，一次性梳理上千篇文献，生成详细的综述内容。在辅助用户精读论文时，还可提供思维导图、引文回溯、研究图谱、关键技术路径抽取等工具。此外，基于科学基础大模型，它还能提供多学科领域知识问答、科学数据解读等功能。目前已完成数学、物理、材料等学科适配，未来将动态扩展并实现全学科覆盖。

S1-ToolChain科学工具调度台：实现了跨学科数据理解、科学计算与仿真等工具的自主协同调用，通过科学模型标准协议，支持接入各类通用与专业科学模型和工具，以智能体进行工具流编排和任务串联。当前已集成数理化与工程学科近300个多模态科学数据分析、微分方程求解、离散优化、跨尺度仿真等工具。当科研人员输入科研需求，如“请完成蛋白质序列补全”，它能通过科学基础大模型识别研究意图，调用自主研发的序列理解模型分析序列结构，做出补全序列任务的规划与编排，进而调用科学计算工具和ESM3专业模型完成蛋白质序列补全，实现科研工作的闭环。

AMinerAI

这是一个基于人工智能的对话式文献知识库，由清华大学计算机系研发，利用GLM-130B自研大模型，为用户提供了一个集检索、阅读、知识问答于一体的私有知识库。用户可以从AMiner或本地上传论文，构建个人文献知识库，并基于文献库内单篇或多篇论文进行自由问答，以实现高效的信息获取。它能协助解决学术阅读中的痛点，如专业术语和外文导致的阅读难度大、信息量大关键点难寻、跨学科阅读挑战重重等问题。同时，还具备智能总结、全能翻译、引导阅读、深度问答、亮点提炼、私有文献库等功能。试用期限为2024年12月20日至2025年6月20日。

全能AI科研助手工具的优势

提高科研效率

这些工具能够快速处理大量的科研数据和文献，节省科研人员查找和整理资料的时间。例如，ScienceOne的S1-Literature文献助手可以一次性梳理上千篇文献，自动生成详细的综述内容；AMinerAI能一键生成论文概要，快速把握全文精髓，让科研人员迅速了解研究领域的现状和趋势。

增强科研能力

通过提供专业的知识问答、数据解读和工具调度等功能，帮助科研人员解决专业难题，提升科研水平。ScienceOne的S1-Literature文献助手可提供多学科领域知识问答，S1-ToolChain科学工具调度台能实现科研工作的闭环，完成复杂的科研任务。

推动跨学科研究

全能AI科研助手工具可以整合不同学科的资源和工具，支持跨学科的数据理解和协同研究。ScienceOne的S1-ToolChain科学工具调度台实现了跨学科数据理解、科学计算与仿真等工具的自主协同调用，促进多学科协同的智能科研新范式的形成。

未来展望

随着技术的不断发展，全能AI科研助手工具将不断完善和拓展功能。研发团队计划开源ScienceOne的科学基础大模型S1-Base，并发布以此为基座的科学智能体工厂S1-Agent，共同形成平台化工具体系，助力打造AI4Science新范式。同时，这些工具也将在更多的科研领域得到应用，为科研创新提供更强大的动力，推动科学研究不断取得新的突破。

综上所述，全能AI科研助手工具在当今科研领域发挥着重要作用，它们的出现为科研人员带来了极大的便利和支持，未来有望成为科研工作中不可或缺的重要组成部分。