今天举行的2026世界人工智能大会·科学前沿论坛上，上海人工智能实验室发布了“书生·端砚”科学发现平台。这个平台面向真实科研全流程，连接了科学大模型、专业智能体、实验数据与具身自动化设备，覆盖从“假设提出”到“实验验证”的完整科研流程。它已在生命科学、关键材料、半导体、核聚变、量子、地球气象六大科研领域落地。在蛋白质、材料等前沿研究中，“书生·端砚”构建了干湿实验闭环，实现了科学发现全流程赋能。
“AI作为科学发现的革命性工具，其使命应从加速科研自动化，迈向以复杂科研任务牵引的高阶智能。”上海人工智能实验室主任、首席科学家周伯文说。“书生·端砚”正是这条科技攻关道路上的阶段性成果，它为科学家打造了一方智能“砚台”，助力他们完成科研领域的“端到端验证”。
科学发现平台呈现四个特点
打开“书生·端砚”科学发现平台，记者看到了很多科研领域板块：蛋白质进化、光刻胶、电催化、有机反应条件优化、超材料……为记者演示的科研人员输入一个关于蛋白质结构预测的问题，点击“开始探索”，这位AI科研助理经过一番推理，很快生成了详细回答，包括文字、科学公式、图片和3D模型等形式，信息量很大。
“书生·端砚”科学发现平台界面
周伯文介绍，上海人工智能实验室今年3月发布了面向科研突破的“AGI4S珠穆朗玛计划”。“书生·端砚”作为这项计划的核心落地载体，将实现全链路打通、全要素协同，支撑科学界和产业界人才攀登科学发现的高峰。
目前，这个科学发现平台初步呈现出科研流程贯通、学科纵深加强、数据安全可控、运行可信透明等四个特点。
在流程贯通方面，它围绕一个研究课题，可串联起问题定义、文献调研、假设生成、方案设计、仿真计算、实验验证、结果分析、反馈修正与成果撰写全链条，并突破干、湿实验分离的壁垒——AI生成的虚拟筛选方案可转换为自动化设备执行指令，实验实测数据自动回流反哺模型，形成持续自迭代闭环，消除多平台数据搬运、重复配置的低效环节。
在学科纵深方面，它不做泛化通用问答，而是深度学习了各学科研究范式和实验规范，并对接各个学科的专业工具接口，能根据学科专家的研究思路设计完整的攻关方案，介入细分科研场景。
为确保数据安全，上海人工智能实验室搭建了平台级全域安全管控体系，遵循“数据有边界、计算有权限、调用有记录”原则：未发表的实验数据、专利资料隔离存储，代码、工具调用运行在沙箱环境，智能体只能访问授权范围内资源，外部模型、实验设备、数据库接入统一白名单管控，所有访问和调用行为全程留痕审计，阻断数据泄露、越权操作风险。
为确保运行透明，实验室构建了完整可信证据链体系：人工智能生成每一条假设、实验方案和预测结果，均自动记录依据文献、数据来源和工具调用记录；科研人员可完整回溯人工智能推理全过程，查看AI判断所依据的原始数据、计算逻辑和参考资料；关键操作支持风险实时阻断，让科研人员始终掌握最终决策权。
助科学家取得多项标志性成果
今年，“书生·端砚”的前身“书生”科学发现平台初露峥嵘，已助力科学家在脑科学、量子计算、神经机理等前沿领域取得多项标志性成果，从原创科学突破、计算效率革新、自主科学发现等维度验证了平台全链路能力。
周伯文在2026世界人工智能大会·科学前沿论坛上演讲。
光刻胶是芯片制造的核心材料之一，其质量直接影响芯片的性能和成品率。上海人工智能实验室与厦门大学、苏州实验室等单位合作，基于“书生”科学发现平台，研制出高纯度、高一致性、高效率的KrF（氟化氪）光刻胶树脂。这个突破使高端光刻胶树脂的稳定制备不再依赖极少数国外企业的“黑箱能力”，探索出一条可标准化、快速迭代的芯片材料研发新路径。
联合攻关团队已建立从AI决策到自动化合成的闭环研发体系，支撑多批次自动化合成和性能验证，批次间一致性持续上升。恒坤新材公司在这个体系支撑下，完成了光刻胶树脂适配，关键性能指标均达预期。
在脑科学领域，上海人工智能实验室近日联合中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心、广东省智能科学与技术研究院，发布了“书生”科学发现平台助力打造的“数字斑马鱼”与“智算脑”两大系统，在国际上首次建立具有介观图谱约束的脊椎动物数字脑，并打通从视觉刺激输入、全脑神经元动态响应到运动指令输出的闭环仿真。
左：真实全脑的神经元活动；右：数字脑预测的神经元活动
“数字斑马鱼”构建了一个完整仿真系统——数字脑预测真实斑马鱼的全脑神经活动，具身模型执行尾部、胸鳍、嘴巴和眼睛等部位的协调运动，高精度流体仿真引擎计算鱼体与周围水流的双向作用。在这一数字环境中，“数字斑马鱼”可实现捕食、逃跑、溯流和视动反应等复杂行为。
面对“通用人工智能驱动科学研究”的广阔前景，周伯文表示：“我们希望构建‘书生·端砚’的开放协同体系，让全球科研资源沿着同一条科学发现链路汇聚起来，支撑更多复杂问题从最初设想走向真实验证。”据介绍，这个平台不构建技术壁垒，而是做万能接口，通过科学智能上下文协议（SCP）为科学智能体、专业Skill（技能）、数据资源、科研软件、工作流和科学硬件提供统一的连接方式，便于科研人员灵活调度，打造开放共享的科学智能生态。
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