浙江大学信息与电子工程学院的科研团队于7月15日公布了“求是引擎”科学发现系统。该系统是中国首个具备千步级长程科研推理能力，能够独立组织并持续推进全流程科研工作的AI系统，旨在为前沿科学探索提供新的技术支持。

相较于当前大多数作为文献查阅和代码编写辅助工具存在的大模型科研系统，“求是引擎”的核心创新在于其“长程自主科研能力”。用户只需提供一个研究方向或目标，该系统便能模仿科研人员的模式，层层分解科学问题，并通过不断的试错、修正和验证来推进研究，实现跨越千步的长期科研推理。

据介绍，“求是引擎”采用了多智能体协同的框架，集成了研究规划、方法构建、任务执行、结果分析和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。

在一次真实光学实验平台上的验证中，研究人员仅输入一个开放性的研究目标。“求是引擎”自主连续工作了十几个小时，涵盖了文献调研、理论分析、实验方案设计、程序编写、数据分析以及结果判断等环节。经过多轮的失败尝试和迭代式修正，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”已不再局限于科研辅助的范畴，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说，全球科技竞争的焦点正从“谁拥有更强大的大模型”转移到“谁能利用大模型在真实场景中有效解决复杂问题”，而科学研究正是其中一个极其重要的方向。

目前，“求是引擎”已在物理学、光学、生命医学和数学等十多个领域展开自主研究。例如，该系统针对计算物理领域一个长期未解决的基础难题提出了新的理论方法；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一项关键基础设施。