“神珍”科学多模态基础模型在沪亮相

　　中新网上海7月19日电 (记者 陈静)记者19日从上海科学智能研究院(以下简称“上智院”)获悉，其在WAIC2026科学智能开放论坛上发布了承托多领域科学智能研究的底层“超级大脑”——“神珍”科学多模态基础模型。

　　作为今年3月初面世的系统级科研智能体“大圣”的超级大脑，“神珍”之名取意于《西游记》中的“天河定底神珍铁”。团队希望这套开放模型以相对精炼的形态承载多样的科学任务，也让更多研究者参与检验、使用与共建。

　　据介绍，该模型立足于物质科学、生命科学、地球科学等多元学科场景，阶段性实现了跨领域科学知识的统一表征与多模态融合理解。模型总参数约110亿，面向DNA、RNA、蛋白质、小分子、地球系统和医学影像六类科学数据，在一个统一模型中同时支持科学理解与多类结果生成。模型以Qwen3-VL-8B为共享主干，为六类科学数据设置专门的数据处理通路，在进入共享模型前分别保留序列的先后关系、分子的连接结构、气象场的空间分布和医学影像的局部细节。“神珍”还能直接生成RNA序列、可供计算机读取的分子表示(SMILES)、全球气象场和医学影像分割结果。

　　据悉，上智院已开放模型权重、推理代码、示例脚本与使用文档，支持研究者通过星河启智科学智能开放平台下载模型或调用API，与平台上汇聚的1500余个科学模型和工具组合使用，也可在Hugging Face下载权重、在GitHub获取代码，共建开放的科学智能社区。

　　作为2026世界人工智能大会(WAIC2026)的重要活动之一，由世界人工智能大会组委会办公室指导、复旦大学和“上智院”联合主办的WAIC2026科学智能开放论坛聚焦AI原生时代的科学闭环发现，汇聚诸多知名科学家以及一线青年产学研代表，深度探讨人工智能如何从方法论的底层重构科学发现的全流程，谋开放协同的科学智能新生态。

　　诺贝尔化学奖得主、香港中文大学(深圳)教授阿里耶·瓦谢尔(Arieh Warshel)，图灵奖得主、蒙特利尔大学教授吉勒斯·布拉萨德(Gilles Brassard)，之江实验室主任、中国工程院院士王坚，美国国家科学院院士、普林斯顿大学教授范剑青四位知名科学家发表主旨演讲，从计算化学、量子信息、统计科学、科学基础模型等不同维度，打开理解科学智能的重要视角。

　　阿里耶·瓦谢尔强调，AI必须建立在可靠的物理机制之上。吉勒斯·布拉萨德对量子计算在新材料发现等新型领域发挥巨大潜力抱有很大期望，并建议青年研究人员追随兴趣而非业界时髦，当下的研究发现有可能在十年之后进行应用。

　　王坚的分享围绕“科学基础模型：科学作为一个整体”展开。他表示，科学智能不在论文文本、而在数据，但是今天的基础模型仍建立在文本之上，未来需让科学数据成为科学智能的“原住民”，即把各学科数据词元(Token)化，纳入同一表征空间。他判断AI正变得像数学一样基础，科研范式也将从STEM走向STE+MAP(Math、AI、Public Facilities)，科学重新成为一个整体。

　　范剑青以“智能科学和社会”为题，将AI概括为统计学习与优化决策的动态循环，并以社会经济测度、金融风控和大模型应用为例，阐释AI如何将数据转化为社会洞察。他强调AI服务于经济社会发展，在推动智能体发展和科研创新的同时，也必须持续回应就业结构变化、教育转型、伦理安全以及人类能否保持有效控制等问题。

　　巅峰对话环节，与会嘉宾一致认为，AI原生时代的原始创新，一大关键在于人、数据、模型、实验与学术判断能否形成崭新的协同发现机制，这既需要科研基础设施的系统性升级，更需要一代科研工作者思维方式和能力结构的根本性重塑。

　　“AI要从‘预测’下一个Token走向‘发现’未知的规律，而AI发现未知的科学规律将是超级智能的开始。这一进程的核心在于通过压缩从高维空间运用和发现简洁的机理，以及科学验证的高效闭环。这将促进数字与物理世界的结合和新的模型架构的产生。”复旦大学特聘教授、上智院院长漆远指出，真实的科研是包含了文献、假设、数据、模型、仿真、实验及反馈的长链条过程，科学智能领域正着力发展能够组织复杂研究流程的系统能力。(完)