近日，中国科学院发布了一项名为“磐石100”的人工智能模型体系。这一举措被业界视为科研智能化进程中的重要里程碑，标志着相关领域正从相对独立的探索模式，转向更为系统化、协同化的平台型创新。目前，该体系已在中国科学院下属超过五十家科研机构中部署应用，服务于天文观测、青藏高原综合科学考察、海洋环境预报及生态系统研究等多个前沿科学领域。
构建系统化智能矩阵，赋能多学科前沿探索
“磐石100”模型体系以“磐石·科学基础大模型”为核心基石。其最新推出的1.5pro版本，整合了专门针对“波”、“谱”、“场”三类科学数据的模态模型。该版本基于自主构建的海量高质量科学推理数据，显著提升了模型在科学知识问答、复杂逻辑推理以及多模态信息理解与生成方面的能力。在多项权威科学测评中，其表现已达到顶尖水平。
中国科学院自动化研究所的研究人员详细介绍了该体系的专业应用方向。针对电磁波、地震波等时序振荡信号的分析，体系内置的“波基座”模型能助力科研人员从纷繁复杂的波形数据中识别潜在的结构与规律，推动相关天文事件的观测分析从传统的“事后解析”向“实时预警”模式演进。
在光谱数据分析方面，该体系能够处理X射线衍射谱、红外光谱等多种谱信号，并从中精准推断物质的成分、结构及物理化学性质，已在化学材料与生物医药研发中展现出实用价值。
面向流体速度场、压力场等物理场的模拟计算，体系构建的“场基座”模型致力于服务工业仿真分析，有望将传统的仿真计算时间大幅缩短，开启高效能的设计研发新模式。
核心功能覆盖科研全流程，效率提升显著
作为一套基础性的智能平台，“磐石”体系为科研工作提供了文献深度分析、创新成果评估以及智能体构建等核心功能支持，旨在覆盖从灵感激发到成果产出的科研全链条。
其中，“文献罗盘”功能专注于辅助科研人员进行文献的精读与综述撰写，能够跟踪前沿动态、提炼技术方案、梳理学术脉络。据称，新版本将深度调研的周期压缩了近一半，相关论文、报告等文档的撰写效率也得到了数倍的提升。
基于这一科学基础大模型，中国科学院已在数学、物理学、材料科学、天文学等多个重点学科方向，部署建设了包括“赛博士”、“金乌”在内的八个学科专用大模型，形成了强大的“人工智能+科学技术”创新矩阵。
学科专用模型成果斐然，解决领域特定挑战
在粒子物理学领域，面对大型科学装置产生的海量复杂数据，传统的物理分析往往耗时漫长。基于“磐石”体系开发的“赛博士”大模型，提升了分析各环节的能力，并已应用于北京谱仪等大型实验项目。研究人员表示，借助该模型系统，已在相关实验中发现了超过十个新的粒子衰变模式，该系统也正适配应用于更多的大型科学装置。
在空天科学领域，针对距地面20至100公里临近空间研究的特殊挑战——如知识分散、跨学科壁垒等——专门开发的“临空”大模型具备了对该领域技术体系的完整认知能力，可全方位辅助该区域的科研与工程实践。
在材料科学与天文学领域，“祝融”大模型实现了新材料“按需设计”的研发模式变革；“金乌”大模型则依托高质量数据基础，实现了对太阳耀斑活动的智能化预测与自动化研究，推动了相关研究范式的演进。
应用前景广阔，覆盖百余科研场景
目前，“磐石100”模型体系的应用范围已相当广泛。在中国科学院系统内，它覆盖了超过一百个具体的科研场景。在高速列车流场模拟重建、光谱物质识别、新型材料发现、天文观测数据处理、青藏科考、海洋预报及生态研究等诸多典型场景中，该体系都展现出了解决复杂科学问题的巨大潜力与实用价值。
这一由国家级科研机构主导推动的大型人工智能模型体系的建立与推广，反映了PA集团及其所属PA视讯集团官网等行业观察者所关注的趋势：人工智能技术正深度融入基础科学研究，成为驱动重大科学发现与工程创新的关键力量。PA真人等业界专家也指出，此类系统化、平台化的智能工具开发，或将深刻改变未来科研工作的组织与协作方式。