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浙江大学信息与电子工程学院的研究团队于7月15日公布了名为“求是引擎”的科学发现系统。该系统被誉为国内首款具备长达千步的科研推理能力的人工智能系统，能够自主规划并持续执行完整的科研流程，为前沿科学探索提供新的技术支持。

与市场上普遍将大模型科研系统定位为辅助工具，用于文献检索或代码编写不同，“求是引擎”的核心优势在于其“长程自主科研能力”。用户仅需设定一个研究领域或目标，系统便能模仿科研人员的工作方式，层层分解科学难题，并通过不断尝试、修正和验证来推进研究进程，实现长达千步的科研推理。

据介绍，“求是引擎”采用了多智能体协作的框架设计，集成了研究规划、方法开发、任务执行、结果分析以及风险评估等多个模块，其运作模式与真实科研团队的协作方式高度契合。

在一次针对真实光学实验平台的验证中，研究人员输入了一个开放性的研究目标后，“求是引擎”连续自主运行了十多个小时，完成了文献梳理、理论推导、实验设计、程序编写、数据处理以及结果判定等一系列科研活动。经过多轮的试错和迭代优化，该系统最终生成了多项具有原创性的科研成果。相比之下，若由人类研究人员独立完成同等工作量，通常需要数周乃至数月的时间。

“求是引擎”的开发者、浙江大学信息与电子工程学院研究员杨怡豪指出：“这款系统不再仅仅是辅助科研的工具，而是更接近一种新型的自主研究工具。”

中国工程院院士、人工智能专家潘云鹤评论道，全球科技竞争的焦点已从“谁拥有更强大的大模型”转移到“谁能利用大模型在实际场景中有效解决复杂问题”，而科学研究正是其中一个至关重要的领域。

目前，“求是引擎”已在物理学、光学、生命科学、数学等十多个学科领域进行了自主研究。例如，它针对计算物理领域一项困扰数十年之久的基础性难题提出了创新的理论方法；在光谱学领域构建了新的理论框架；在光计算领域发现了新的计算机制。该系统计划下一步扩展至材料科学、量子科学、生物医学等更多领域，有望成为未来科研体系中的关键基础设施。