浙江大学信息与电子工程学院的一个科研团队于7月15日公布了名为“求是引擎”的科学发现系统。该系统是中国首款具备千步级长程科研推理能力的人工智能系统，能够自主组织并持续推进完整的科研流程，为前沿科学探索提供新的技术支持。

当前市面上大多数大模型科研系统主要扮演辅助角色，例如帮助用户查阅文献资料或编写代码。然而，“求是引擎”的核心创新在于其“长程自主科研能力”。该系统只需接收一个研究方向或目标，便能模仿科研人员的工作方式，层层递进地分解科学问题，并在不断的试错、修正和验证过程中推进研究，实现长达千步的科研推理。

据了解，“求是引擎”采用了多智能体协同的框架设计，内部集成了研究规划、方法构建、任务执行、结果分析以及风险质疑等多个模块，其运作模式与真实科研团队的工作流程高度契合。

在一次针对真实光学实验平台的验证测试中，研究人员仅输入了一个开放性的研究目标。“求是引擎”随即自主连续工作了十几个小时，完成了包括文献调研、理论分析、实验方案设计、程序编写、数据分析以及结果判断在内的所有科研环节。经过多轮的失败尝试和迭代式修正后，该系统最终产出了多项原创性的科研成果。相比之下，如果由科研人员独立完成同等工作量，通常需要花费数周甚至数月的时间。

“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，“求是引擎”已不再仅仅是一个科研辅助工具，而是更接近于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正从“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”已经在物理学、光学、生命医学和数学等十多个研究领域展开了自主研究工作。例如，该系统针对计算物理领域一项困扰学界数十年的基础难题提出了全新的理论方法；在光谱学领域构建了新的理论框架；并在光计算领域发现了新的光计算机制。未来，该系统计划将其应用范围扩展至材料科学、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。