SciMaster是什么？
SciMaster是全球首个通用科研智能体，由上海交通大学、深势科技与上海算法创新院于2025年7月联合推出。它并非传统工具，而是一位“专家级科研搭档”，依托科学基座大模型Innovator（专为理解分子式、反应式等科学数据训练）和玻尔科研空间站平台，打通“文献调研-数据计算-实验验证”全链路。其目标是推动科研范式从“工具辅助”向“智能协作”变革，让跨学科研究更高效，甚至为非专业背景的研究者打开科研大门。
SciMaster核心功能：像专家一样思考与行动
深度科研报告生成用户只需输入科学问题（如“分子动力学在药物筛选中的典型流程”），SciMaster会自动将问题拆解为子任务，在全域互联网、1.7亿文献库中检索论文、专利、数据，最终生成带文献支撑的结构化报告。传统需数日的文献调研，如今仅需几分钟。
思维链编辑：人机协同进化用户可随时暂停任务，查看AI的推理逻辑，修改任务分解路径或调整分析重点。例如，在药物设计任务中干预分子筛选标准，实现“Human-in-the-loop”的实时协作。
灵活调用科研工具链
- 主动调用：手动选择分子动力学模拟、量子化学计算等工具；
- 自动调用：AI根据问题自动匹配工具组合（如材料设计时联用晶体预测+成本分析）。 目前已接入DeepModeling开源社区，支持千余种科研工具 。
干湿实验闭环验证无缝连接Uni-Lab的MCP服务，控制实验室硬件设备与软件系统。例如输入电解液性能需求，系统自动设计配方→模拟验证→反馈结果→迭代优化，将研发效率提升10倍。
多智能体协同攻坚复杂任务采用“分散-堆叠”工作流：由Solver生成方案、Critic审查漏洞、Rewriter优化表达、Selector决策最优解。该架构在科研极限测试“人类终极考试”（HLE）中得分32.1%，超越OpenAI与谷歌。
SciMaster技术优势：重新定义科研效率
- 专用科学基座模型：Innovator大模型理解图表、分子结构等科学数据，解决通用模型在科研场景的“知识幻觉”问题 。
- 并行化任务架构：将“读文献-算数据-做实验-写报告”拆分为并行子任务，突破传统线性流程瓶颈 。
- 开放生态：开源接口支持快速将传统计算工具升级为智能体，用户可训练专属Agent（如上海交大的药物研发智能体T5-AsymCat）。
SciMaster 如何使用？三步开启智能科研
- 申请权限 访问官网（https://scimaster.bohrium.com/）注册账号，目前需邀请码进入内测 。
- 输入科学问题 用自然语言描述需求，例如：“CRISPR-Cas9在肿瘤治疗中的最新进展与挑战”。
- 协同优化与输出
- 自动生成报告，支持导出PDF/Word；
- 关键节点使用思维链编辑干预逻辑；
- 私有数据可上传至玻尔空间站训练专属模型 。
用户实测反馈： “过去查跨学科文献需翻遍数据库，现在输入问题，5分钟生成报告，效率提升400%！” ——上海交大材料课题组
SciMaster产品定价与开放计划
- 现阶段：内测免费，需申请邀请码 。
- 未来计划：基础功能预计保留免费层，高级工具调用与私有化部署可能采用订阅制（具体价格未公开） 。
- 开源生态：核心工具接口已在GitHub（X-Master项目）开放，开发者可构建子智能体 。
SciMaster 应用场景：谁需要SciMaster？
| 群体 | 典型案例 |
|---|---|
| 高校科研团队 | 上海交大张万斌团队用T5-AsymCat智能体加速手性药物研发，缩短研发周期50% 。 |
| 产业研发部门 | 宜宾新能源中心通过干湿闭环联动，10倍提升电解液配方研发效率。 |
| 独立学者/学生 | 文科生借助SciMaster一日完成CRISPR基因编辑综述报告。 |
| 跨学科探索者 | 一键调用化学、生物、物理多领域工具链，突破单一学科知识壁垒。 |
SciMaster 未来展望：科研民主化的引擎
SciMaster正推动两大变革： ① 效率革命：将重复劳动（文献检索、数据清洗）交给AI，研究者聚焦创新； ② 边界打破：非专业者也能参与基因编辑、材料设计等前沿领域。 随着40余所高校的合作深化，它或将成为“科研安卓系统”——以开源生态承载更多垂直智能体，重塑人类探索未知的方式。
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