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浙江大学信息与电子工程学院的科研团队于7月15日公布了名为“求是引擎”的科学发现系统。该系统是中国首款具备千步级长程科研推理能力的人工智能系统，能够自主组织并持续推进全流程的科研工作，预计将为前沿科学探索提供新的技术支持。

当前市面上大多数大模型科研系统主要被用作辅助工具，例如用于文献检索和代码编写。然而，“求是引擎”的核心创新在于其“长程自主科研能力”。用户只需提供一个研究方向或目标，系统便能模仿科研人员的模式，层层分解科学问题，并通过不断的试错、修正和验证来推进研究，实现长达千步的科研推理。

据了解，“求是引擎”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、结果分析和风险质疑等多个模块，其运作模式与真实科研团队的工作流程高度相似。

在一个真实光学实验平台进行的验证中，研究人员仅输入了一个开放性的研究目标。“求是引擎”随后连续自主工作了十几个小时，完成了包括文献调研、理论分析、实验方案设计、程序编写、数据分析以及结果判断在内的所有环节。经过多轮的失败尝试和迭代改进，该系统最终产出了多项原创性的科研成果。相较之下，如果由人类研究员独立完成同等工作量，通常需要数周甚至数月的时间。

“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”已不再仅仅是一个科研辅助工具，而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称，全球科技竞争的焦点已从“谁拥有更强大的人工智能模型”转向“谁能利用人工智能模型在实际场景中解决复杂问题”，而科学研究正是其中一个至关重要的领域。

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开展了自主研究。例如，该系统针对计算物理领域一个历经数十年未能解决的基础难题提出了新的理论方法；在光谱学领域构建了新的理论框架；在光计算领域发现了新的光计算机制。未来，该系统计划扩展到材料科学、量子科学、生物医学等更多领域，有望成为未来科研体系中的关键基础设施。