编辑｜+0 任何在通风橱前熬过夜、被繁琐的湿实验折磨过的科研人，看到这一幕大概都会心跳加速。 在星河启智科学智能开放平台推出全面升级版本的发布会现场，大屏幕上实时展示了这样一段流程：超级科研合伙人「大圣」在云端给出 AI 模型计算结果 与自然语言描述的实验方案后，操作者一键点击「AI 费米」模块生成仪器的实验调度排产方案。画面随即连线远端的湿实验室：接收到指令的真实自动化实 验器材，已经开始有条不紊地运转。 过去几年，AI 工具在科研领域爆发式增长。 文献助手、代码助手、分子设计模型、自动化实验系统不断涌现，单点能力持续刷新上限。但在真实实验室一线，许多科学家的直观感受却是：工具越多， 系统反而越碎，科研流程并没有因此变得更轻松。 本次发布会由上海科学智能研究院联合复旦大学主办，来自上海市经信委、科委、国资体系及阿里达摩院等多方代表到场，标志着科研范式变革正在集中顶 尖学术与官方资源加速推进。 它试图回答一个更核心的问题： 面向专业严谨的科学探索，一个超级科研合伙人究竟需要具备怎样的高能动性与系统级专业能力？ 为什么 AI4S 需要 「系统+专业+高能动性」， 而不是更多「点状执行」？ 原因很简单： 科研从来 ...