活动预告｜智能化软件开发微访谈·第四十五期：面向AI4S的智能化软件平台及应用

    AI for Science 正在成为大模型与智能体最激动人心的竞技场之一。2024 年诺贝尔物理学奖与化学奖双双授予 AI 驱动科学发现的先驱，标志着人工智能已从科研的辅助工具升级为科学发现的核心引擎。近一年来，一批 "智能科学家" 与科研智能体平台密集涌现：Google DeepMind 的 Co-Scientist 以多智能体自我辩论、锦标赛式排序的方式生成、演化和筛选假设；FutureHouse 的 PaperQA2、Crow、Falcon 在文献任务上达到甚至超过博士水平，并能自动评估特定实验产生的生物数据。国内同样进展迅速：中国科大的 "灵境造物"、上海人工智能实验室的 "书生・端砚" 及其开源的 SCP-Lab 实验设备协同协议、中科院的 ScienceOne 与 "磐石" 科学基础大模型、华为的智慧科研方案等相继亮相，上海科学智能研究院等机构也推出了 "星河启智" 等科学智能开放平台。这些平台都在朝同一个方向演进 —— 不再把智能体当作外挂在传统软件之上的 "对话入口"，而是构建 AI 原生（AI-Native）的科研底座，让智能体连接文献、数据、仿真、实验记录乃至仪器与机器人，完成 "假设 — 实验 — 观测 — 修正" 的闭环，"一人造物"" 科研 OPC" 等新范式也随之浮现。

    然而，与通用智能体的快速演进相比，AI4S 真正在实验室落地，对软件平台提出了远为严苛的要求。一个常被忽视的瓶颈是 "数据"：当前大量科学数据并非 AI 原生的制品 —— 格式面向人而非面向机器，多源数据语义异构、彼此割裂，更与背后的科学机理脱节，机器难以直接读取、理解和推理，智能分析与自动化实验因此 "无米下炊"。与此同时，科研信息化长期 "各管一摊"，高性能计算、AI 集群、实验仪器、数据、存储、安全分属不同系统，科研人员不得不在多个平台间反复切换、手动搬移数据；干实验与湿实验彼此割裂，仿真筛选出的候选往往难以自动落到实验台。而在科研这类高证据标准的场景中，实验必须可复现、结论必须可追溯，一次工具误调用或具身动作失误，可能污染样品、损坏设备甚至酿成安全事故。因此，AI4S 的核心挑战不只是让模型更聪明，而是要以 AI 原生的智能化软件平台，在架构上把模型、代码、知识、数据、仪器、流程与人有机组织起来：既要加工 AI 可读、可理解、可推理的科学数据制品，以数据谱系贯通内容、机理与溯源，让数据 "自描述、自解释"；也要把科学模型与仿真软件封装成可调用的技能，把实验协议、仪器接口显式表达，并在物理世界的不可逆动作前保留人类门控。

    那么，面向 AI4S 的 AI 原生软件平台应当具备哪些特征，它与通用智能体平台有何本质不同？什么是 AI 原生的科学数据制品，平台如何构建科学数据谱系、把科学机理与数据语义融合，支撑数据的高质量加工与全程可追溯？平台应如何编排干实验中的模型、仿真与算力，又如何对接湿实验中的仪器、机器人与物理样品，打通 "干 — 湿" 联动的实验闭环？现有的AI4S软件平台在科研智能体编排、协同工程与可信治理上积累了哪些经验？当智能体的动作进入物理世界，自主探索与受控自演化的边界应当划在哪里，科研组织结构与科学家角色又会如何演化？围绕这些问题，我们邀请了多位一线专家共同探讨，希望帮助大家更清晰地认识面向 AI4S 的智能化软件平台的真实能力、挑战与落地路径。

复旦大学计算与智能创新学院副院长、教授，国家级高层次人才计划入选者。中国计算机学会（CCF）杰出会员、软件工程专委会副主任、开源发展委员会常务委员，中国汽车工程学会汽车基础软件分会副主任，《Journal of Software: Evolution and Process》联合主编（Co-Editor），《ACM Transactions on Software Engineering and Methodology》、《Empirical Software Engineering》、《Automated Software Engineering》、《软件学报》等期刊编委。2016年获得“NASAC青年软件创新奖”，2023年入选上海市东方英才拔尖项目，2024年获得“中创软件人才奖”。主要研究方向包括软件智能化开发、AI原生与云原生系统、泛在计算软件系统、智能汽车及工业软件等。研究工作多次获得IEEE Transactions on Software Engineering年度最佳论文奖、ICSM最佳论文奖、ACM SIGSOFT杰出论文奖、IEEE TCSE杰出论文奖等奖项。担任2022年与2023年CCF中国软件大会（CCF ChinaSoft）组织委员会主席与程序委员会共同主席，以及ICSE、FSE、ASE、ISSTA、ICSME、SANER等会议程序委员会委员。

北京大学博雅特聘教授，数据空间技术与系统全国重点实验室主任，中国计算机学会会士。长期从事系统软件基础研究、技术应用和人才培养。

复旦大学特聘教授、博士生导师，国家级领军人才。兼任中国计算机学会理事、自然语言处理专委会主任，中国中文信息学会理事，国际计算语言学学会（ACL）执委、亚太分会（AACL）主席。

同济大学长聘教授、博士生导师，聚焦知识图谱与知识增强大模型研究，以及AI产业落地。核心成果包括全球首个知识增强推理模型KAG-Thinker（超万Star）、记忆操作系统MemOS（日调用量超150万次）及大模型评测平台AI-Ceping（30万+月活），已落地机场调控、金融风控等多场景。出版《知识图谱》《检索增强生成：理论与实践》《记忆工程》等6部专著。他曾担任两家AI独角兽企业CTO，构建了全球首个可交互养成的虚拟偶像—“琥珀·虚颜”；所构建的智能客服机器人已累计服务用户超过100亿人次。目前，他担任全球最大开放知识图谱社区OpenKG首任轮值主席，中国计算机学会术语工委副主任，自然语言处理专委会副主任（执行），中国中文信息学会理事，大模型专委会指导委员，语言与知识计算专委会副主任，上海市计算机学会自然语言处理专委会副主任等社会职位。

浙江大学求是特聘教授，主要研究方向为人工智能、知识图谱、自然语言处理、AI for Science等，牵头发起中文开放知识图谱OpenKG，以一作或通讯作者在Nature Machine Intelligence、Nature Biotechnology、Nature Computational Science,  Nature Communications、ICLR、ICML、NeurIPS、IJCAI、AAAI、ACL、EMNLP、WWW、SIGIR、KDD、VLDB、Proceeding of IEEE、ACM Computing Survey、National Science Review等国际顶会顶刊上发表多篇论文。担任浙江省数智科技研究会副会长，中国人工智能学会知识工程专委会副主任，中国中文信息学会语言与知识计算专委会副主任。入选浙江省有突出贡献中青年专家，浙江省高层次人才特殊支持计划科技创新领军人才，斯坦福全球前2%顶尖科学家终身榜单（人工智能领域）。作为项目负责人及首席科学家主持科技部创新2030“新一代人工智能”国家科技重大专项“知识增强的科学具身智能体平台及应用”重大项目，并主持负责国家自然科学基金委重大研究计划重点项目、国家自然科学基金联合基金重点项目及多项重大企业合作项目。牵头或作为核心骨干获得省部及国家级科技奖5项，及浙江大学首届优秀教材奖一等奖、中国工信传媒出版集团优秀出版物一等奖等教材专著类奖。

复旦大学化学系教授、博士生导师，国家高层次人才特殊支持计划青年拔尖人才。主要从事联烯化学，清洁氧化以及AI赋能的合成化学研究。获2025年度上海市自然科学一等奖（第二完成人）。

东南大学计算机科学与工程学院教授、博士生导师。入选国家高层次青年人才、香港科学院青年科学家、小米青年学者、紫金青年学者等计划。2022年获香港科技大学博士学位，同年加入香港科技大学，2025年起任教于东南大学，2026年被聘为东南大学青年首席教授。研究领域为智能体系统、数据挖掘与科学智能，主要围绕大模型智能体系统和科学垂域智能体系统展开理论技术攻关和示范应用研发，形成从工具供给、任务规划、工作流与技能演化到角色智能体平台的整体研究路线。

国防科技大学计算机学院研究员，博导，主要从事智能软件技术及AI4Science应用研究，主持科技部科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目课题、科技委重大项目课题等研究多项。在中国科学、NeurIPS、ICML、ICLR等相关领域高水平学术期刊与会议发表论文80余篇，研制的软件系统在关键领域常态化部署上千节点应用。获中国电子学会科技进步一等奖1项，中国计算机学会技术发明二等奖1项。

浙江大学杭州国际科创中心百人计划研究员，2021年博士毕业于香港城市大学，入选2024浙江省级海外高层次人才引进计划。主要研究方向包括计算机视觉与自然语言处理，大语言模型，AI for Science等。在Nature Machine Intelligence，Nature Computational Science，TPAMI，ICLR，ICML等计算机领域顶级期刊和会议上发表一作或通讯论文40余篇，包括入围2026世界人工智能大会青年优秀论文奖。主持国家自然科学基金 2 项，长三角科技创新联合攻关计划课题负责人，参加科技创新2030—新一代人工智能重大项目，浙江省尖兵领雁科技项目等多项课题。

青年科学家，智能体系统中心负责人，新一代人工智能国家科技重大专项-项目负责人。主要研究方向：通专融合智能体、长周期跨学科-科学发现系统。带领团队研发 Long-horizon 智能体模型 Agents-A1，迅速获得全球开发者关注，被评价为"长程智能体任务赛道性能最优的 35 BMoE 模型"。社区各类衍生、适配版本持续涌现，上线不足10天，全系列模型累计下载量突破30万，位居全系模型Huggingface趋势榜第四。此外，曾研发 MinerU/MinerU-2.5、InternVL系列、多智能体科学发现系统 InternAgent 及书生科学发现平台 InternDiscovery；累计获得 Github 开源社区星标数量超 60K，相关成果在 WAIC-2025 发布，并被新华网、人民网、麻省理工科技评论等多家权威媒体报道，浏览量超过百万；多智能体协作相关成果应用在靶点发现、反应条件优化等多领域中广泛验证，为肝癌精准治疗、精细化学品合成提供新路径。

中国科学技术大学计算机博士毕业，华为工作17年，现任华为软件领域昇思MindSpore科学家/AI4S首席技术专家，获得中国软件协会卓越工程师/OSCAR开源人物，获聘哈尔滨工业大学客座教授/西安电子科大/山东大学客座教授，科技部2030人工智能重大专项首席科学家，主持华为AI系统核心算法/云计算资源调度/SDN大规模路由等架构和算法的设计和落地，发表专利和论文160余篇。

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