4 月 28 日，中国科学院在北京正式发布了“磐石100”模型体系。这套体系以“磐石”科学基础大模型为底座，构建了涵盖数学、物理、材料、天文、环境、空天、地理及生命科学八大重点领域的学科大模型集群。这一举措标志着人工智能赋能科学研究（AI for Science）正式告别了过去分散、封闭的单点探索模式，开始进入协同高效的平台化创新阶段。
一、核心底座升级，三大功能全方位辅助创新
作为整个体系的智能底座，“磐石·科学基础大模型”此次升级至1.5pro版本。研发团队基于 650 万条高质量科学推理数据，显著提升了模型的逻辑推理、多模态理解以及结果的可靠性。该平台目前提供“文献罗盘”、“创新评价”和“智能体工厂”三大核心功能，旨在打通科研创新的全流程。其中，“智能体工厂”已积累超过 2000 个科研工具，初步实现了工具链的自主闭环，能够为科研人员提供一站式的智能化辅助。
二、八大学科模型“各显神通”，加速前沿突破
在具体的学科应用中，“磐石100”展现出了极强的专业渗透力。例如，数学领域的“大衍智证”模型已能支撑复杂流体的仿真计算；物理领域的“赛博士”模型则深入粒子物理分析，有望改写大科学装置的研究范式。在材料科学中，“祝融”模型实现了新材料的按需设计与精准制备；天文学的“金乌”模型则能自动预测太阳耀斑。
此外，环境领域的“禹衡”系统实现了全球首个全景式碳排放核算；空天领域的“临空”模型具备了深度认知与复杂推理能力；地理领域的“坤元”模型则助力研制了首个地貌分类编码国家标准。在生命科学领域，“数字细胞”模型的表现尤为亮眼，仅用 30 天就发现了 3 个未知的药物靶点，并成功通过实验验证，为个性化精准诊疗提供了新路径。
三、跨学科联动，构建数智科研新生态
除了对特定学科的深耕，“磐石100”还展示了对电磁波、地震波、引力波等“波”数据，以及各类光谱和物理场数据的深度理解能力。目前，该模型体系已在 50 多家单位推广，覆盖了从高铁流场重建到青藏科考、海洋预报等百余个实际科研场景。研发团队表示，未来将依托完善的学科布局和重大科技基础设施，继续探索AI赋能科研的深度与广度，加速全域学科的创新突破。
