问题：科研工作具有高不确定性、长周期与强协作特征。
近年来，科学研究加速进入数据密集与模型驱动阶段，但在实际科研一线，仍普遍存在三类痛点：其一，计算模型与湿实验衔接不紧，模型结论难以快速被实验验证；其二，科研流程往往“项目定制化”，方法与经验不易沉淀复用，导致重复劳动与试错成本上升；其三，跨学科协作门槛较高，任务分解、资源调度、文献与数据梳理等事务性工作占用研究者大量精力，也对数据安全、成果确权提出更高要求。
原因：一方面，通用型智能工具更擅长信息检索与文本生成，在面对结构、序列、场等原生科学数据时，仍需要与领域知识、实验条件、仪器约束进行深度耦合；另一方面，科研活动并非单次问答，而是由多个假设并行、持续迭代推进的系统工程，缺少“可执行的流程模块”和“可追溯的长期记忆”，就难以支撑复杂研究的连续推进。
此外，科研组织方式也在变化，从单团队攻关转向多机构、多学科协同，客观上需要更统一的协作底座与可信机制。
影响：在上述背景下，上智院与复旦大学推出全面升级的“星河启智科学智能开放平台”，并发布“超级科研合伙人”科研智能体“大圣”。
据介绍，“大圣”面向严谨科研场景进行系统级设计，可用自然语言理解研究目标，自主拆解任务、调度资源，组织多个专业智能体并行推进，并在过程中沉淀结构化科研记忆，形成“假设—实验—验证—迭代”的闭环工作方式。
该方向若在更多学科与真实项目中落地，有望把研究者从大量重复性、协调性事务中解放出来，让更多精力回到科学问题本身，并推动科研活动从“工具辅助”向“流程自治、证据闭环”演进。
对策：本次发布集中呈现了几项关键能力建设。
一是面向科学数据的多模态底座能力。
系统内置“神珍”科学多模态基础模型，可直接处理结构、序列、场等数据形态，并与具体科研任务对接。
在核酸相关任务中，模型在RNA分类与设计方向取得较高准确率，并强调与实验验证联动，推动“生成—验证—再生成”的迭代闭环更顺畅。
二是将科研能力“模块化、可验证”。
平台沉淀300余个经真实科研验证的可执行技能模块，覆盖数学、生命科学、材料、地球科学等领域，用标准化技能替代零散工具组合，增强流程可复用性。
发布信息显示，该体系已在新型补锂剂研发、FIC类药物发现等项目中提供支撑，显示出从方法创新走向产业转化的潜力。
三是把“长期探索”纳入统一记忆框架。
系统借鉴版本管理理念构建“群体记忆”，支持多路径假设并行探索与经验复用，便于团队接力推进和跨项目迁移，已在超宽禁带半导体相关项目中落地应用。
四是打通数字推演与物理实验之间的关键环节。
“自驱动实验室”通过强化学习等方法连接湿实验设备，提高实验执行的自动化与可重复性，在siRNA设计场景中使成功率显著提升；“天算实验室”推动气象模型上星并完成在轨验证，未来将向更体系化的气象观测与计算能力拓展。
五是强化科研安全与确权机制。
针对数据安全、过程可追溯与成果确权需求，系统提出沙箱隔离与链式存证等做法，在保证协作效率的同时，降低数据泄露与责任不清风险，为开放平台规模化服务提供制度与技术支撑。
前景：据介绍，“星河启智”平台自2025年7月上线以来，已汇聚400余个科学模型、22PB高价值数据以及5亿篇文献专利，入驻团队增长显著。
此次升级并非简单“加模型、加算力”，而是以系统工程思路，围绕科研闭环、模块复用、协作组织与可信治理进行重构。
随着平台能力外溢至更多高校、科研院所与企业研发部门，下一阶段竞争焦点或将从单点能力转向“真实场景验证”：能否在不同学科、不同仪器条件与不同数据质量下保持稳定效果；能否将科研流程进一步标准化，形成可迁移的工作范式；能否在开放共享与安全合规之间取得平衡。
值得关注的是，同日启动的第四届世界科学智能大赛新增“智能体CNS挑战赛”，要求参赛系统在无人干预条件下复现并力争超越顶级期刊成果。
这类以硬指标检验能力的赛事，有助于推动系统从演示走向实战，也将倒逼平台在可解释性、可复现性与可靠性上持续提升。
"大圣"系统的问世，不仅是对现有科研方式的革新，更是对未来科学探索模式的重新定义。
这一突破性成果的取得，展现了我国在科技自立自强道路上的坚定步伐。
随着系统的持续优化和应用推广，我们有理由相信，一个更加高效、开放、协同的科研新时代正在到来。
这不仅将加速我国科技创新步伐，也为全球科研发展贡献中国智慧和中国方案。