7月17日，2026世界人工智能大会科学前沿论坛如期举办，上海人工智能实验室在现场正式发布全新科学发现平台“书生·端砚”。平台依托自研升级的Intern-S2-Preview-397B科学大模型，打通从科研设想、仿真计算到实体实验验证的完整科研链路，覆盖生命科学、半导体、量子、材料等六大核心科研赛道。作为“AGI4S珠穆朗玛计划”核心落地载体，这套平台大幅降低前沿科学研究的技术门槛，普通人也能借助AI工具开展专业科研探索，标志着我国科学智能正式迈入全流程闭环自主验证的全新阶段。
全新科研平台亮相 WAIC
上海人工智能实验室是国内专攻人工智能基础理论与核心技术攻关的新型战略科研机构，长期以打造国际一流、原创技术集聚的AI策源地为目标，搭建起兼具突破能力、引领价值与平台属性的综合性科研基地，AI赋能科学研究始终是实验室重点深耕的核心方向。
本次亮相的“书生·端砚”，是2025年7月初代书生科学平台的全面迭代升级产品。平台名称取自传统文房四宝，意在为全球科研人员打造一方智能数字砚台，承接完整科学推演与实验验证工作。
区别于市面上仅能提供文献检索、基础问答的AI工具，“书生·端砚”深度扎根各学科内部研究逻辑，串联假设提出、文献调研、方案设计、仿真运算、自动化实验、结果复盘、成果撰写全链条，打破干、湿实验长期割裂的行业痛点，AI生成的实验方案可直接转化为设备执行指令，实测数据又能自动回流优化模型，形成持续自迭代的科研闭环。
整套平台遵循六大设计理念搭建一体化科研智能底座，同时打通算力、数据、模型、智能体、自主实验五大底层核心资源。
算力端依托DeepLink超智融合算力平台，联动全国各大超算、智算中心统一调度；数据端搭载Sciverse科学智能数据库，储备超2800万篇可直接用于模型训练的专业论文；核心基座Intern-S2-Preview-397B创新拆分记忆存储与推理运算，推理效率提升近四倍，全新视觉预训练模式还能直接读取原始文献页面，信息利用密度实现四倍增长，仅397B参数就能在分子、材料预测任务上追平此前万亿参数模型。
不仅如此，平台内置200余个跨学科专业智能体，能够自主拆解复杂科研任务，搭配自动化实验硬件完成从数字推演到实物验证的最后一步。
据介绍，“书生·端砚”已经产出多项具备全球影响力的原创科研成果。全球首个依托斑马鱼搭建的自主脑科学发现平台、统一脑电与脑磁信号的大脑基础模型、60毫秒完成2024个无缺陷中性原子阵列排布的量子算法均诞生于此，相关成果登上国际权威学术期刊与行业榜单。
目前平台已开放内测申请，依托自研科学智能上下文协议兼容全球各类科研软件、模型与算力资源，以开放生态抹平科研技术壁垒，真正实现普通人可探索科学、科研人员加速原创突破。
实验室技术积淀补齐AI4S基础设施短板
AI4S（AI for Science，人工智能驱动科学研究）被称为继实验科学、理论科学、计算科学、数据密集型科学之后的“第五科研范式”。
当前全球AI4S赛道进入高速竞争周期，海外谷歌、Anthropic相继推出专用科学大模型与商用科研工作台，主打基础科学推演能力；国内产业则聚焦改造传统科研流程，但行业长期存在多重难以突破的共性瓶颈。
从产业现状来看，国内科研数据分散孤岛化严重，大量实验数据、专利资料格式不统一，缺少标准化处理能力；同时高端算力供给不均衡、软硬件生态对外依赖度高，多数AI工具仅能覆盖文献、仿真单一环节，无法打通仿真与实体实验，完整端到端科研平台供给稀缺。
除此之外，传统科研门槛居高不下，兼具专业学科知识与AI操作能力的复合型人才缺口巨大，大量中小企业、高校课题组无力承担高额仿真算力与实验试错成本，行业普遍存在“算力缺、数据散、流程断、门槛高”四大难题。
面对行业发展堵点，上海人工智能实验室多年持续深耕AI4S底层技术，搭建起完整自主的全链条技术体系，针对性破解产业现存痛点。
今年3月，实验室正式发布“AGI4S珠穆朗玛计划”，围绕算力数据实验一体化基建、产学研场景共建、青年科技人才扶持搭建三大支撑体系，为“书生·端砚”落地筑牢顶层框架，从顶层设计层面统筹解决算力分散、数据不互通、人才供给不足等行业难题。
在基础大模型开源研发领域，实验室迭代速度领跑全球AI4S赛道。2月，实验室开源万亿参数科学多模态大模型Intern-S1-Pro，是全球开源社区规模最大的科学专用多模态模型，数理推理能力达到奥赛金牌水准。
5月，35B参数Intern-S2-Preview对外开源，小参数模型性能比肩多款海外主流闭源产品。本次WAIC推出的Intern-S2-Preview-397B完成架构革新，破解通用认知与细分专业知识难以兼顾的行业难题，用轻量化参数实现顶尖科学推理能力，降低科研算力使用成本。
依托自研模型底座，书生系列技术已落地蛋白分子筛选、晶体预测、脑科学仿真、中性原子量子计算等多个场景。平台将蛋白候选分子验证通过率从0.47%提升至1.56%，数天量级的科研迭代直接压缩至分钟级，大幅降低实验试错成本，直击生物医药、新材料行业研发周期长、投入高的痛点。
除核心科研能力外，实验室同步布局AI安全体系。自研“书安”AI安全基座正式对外发布，同时牵头组建AI安全基础模型联盟，兼顾AI性能升级与科研数据、业务系统安全防护，解决行业AI黑盒、数据泄露等风险隐患，形成从基础大模型、科研平台到安全工具的完整技术矩阵。
华为计算硬核底座支撑实验室各项科研任务
行业算力供应短板，是制约国内科学智能规模化落地的核心卡点。各类智算、超算资源彼此割裂，难以支撑大规模量子、材料仿真等高算力需求场景。
上海人工智能实验室与华为计算建立长期深度合作，双方围绕自主创新算力底座、自主大模型研发、开源生态建设等领域开展持续合作。
Intern-S2-preview-397B与昇腾计算生态开展深度协同，持续探索从模型能力提升到自主创新算力基础设施优化的协同演进路径。围绕模型训练、推理与评测等关键环节，双方开展全流程优化，进一步提升模型训练效率与推理性能，验证了自主创新算力支撑前沿人工智能模型发展的技术潜力，为构建开放、高效的人工智能基础设施提供坚实支撑。
实验室DeepLink超智融合算力平台全面对接昇腾算力集群，统一调度异构算力资源，为“书生·端砚”大规模并行仿真、连续自动化实验提供稳定算力保障。
这套软硬件协同方案，能够适配国内科研机构、企业的数据合规与安全要求，持续推动软硬件技术栈走进前沿科研与产业创新一线，为国内科学智能产业搭建自主创新、开放共享的发展根基，形成区别于海外的本土化AI4S发展路径。
（来源：中国经营报）
