“蒸馏”最顶尖的科学家大脑，让AI真正成为全流程、全领域、全要素的科研伙伴。4月28日，上海创智学院首发“创奇·智能新引擎”，集中发布七大核心成果。该平台打通从算力调度、数据生产、模型训练、科研操作系统到实验闭环与安全治理的完整链路，让AI告别“单点打杂”，成为科学家的“全能合作者”。
记者在采访中获悉，该平台自去年底开始研发，不到五个月就已实现突破。值得一提的是，这背后是一支90后导师与00后博士生为主的团队。他们平均年龄20出头，不仅深度参与研发，还孵化出了多家初创AI企业。
打造AI4S的“安卓平台”
传统AI4S长期局限于单点突破。比如AlphaFold仅在单一环节表现优异，合成、表征、测试等流程仍依赖人工，导致科研链条割裂、效率偏低。而“创奇·智能新引擎”凭借七大核心成果，从底层重构科研模式，构建一套有组织的科研智能生产平台。
上海创智学院党委书记、常务副院长丁晓东将其比作AI4S领域的“安卓平台”，推动科研从“以人和经验为中心”迈向“以模型、系统与自动化为核心”的智能化模式。
在传统模式下，人类研究员既要提出科学问题，也要承担大量流程性、重复性和事务性工作。该平台最核心的“大脑”——科研驾驶舱，则让人类从中解脱出来，专注于真正高价值的问题提出、科学判断、伦理与安全边界设定以及最终结论。
科研驾驶舱承担大规模、长周期、高重复度的科研执行与过程管理，包括自动化的文献检索、创意生成与评价、方案规划、执行跟踪的全流程科研操作系统，构建了从科研目标反推科研方案的框架。目前，已与来自复旦大学、上海交通大学、同济大学等十余个科学家团队展开合作共创。
值得关注的是，该平台独树一帜的“创智数据工厂”，唤醒沉睡的科学数据。上海创智学院全时导师刘鹏飞介绍，众多科研数据的“附加值”尚未被充分挖掘，而团队独创十级加工工艺，从这些数据中“蒸馏”顶尖科学家的思维。通过AI认知能力与跨学科专家的经验深度结合，将之转化为可复用的认知资产。目前，相关技术已获 Meta、字节跳动等AI企业合作认可，相关数据集被195家科研机构采用。
此外，为打通跨学科协作壁垒，平台还提供模型训练服务，让“每个科学团队拥有自己的AI”。不同领域科学家只需提出需求，即可快速完成领域模型的后训练，无需从零搭建垂类大模型，还能让AI习得人类专属的“科研品味”。
针对AI科研可能带来的安全风险，上海创智学院全时导师潘旭东团队搭建“镜像世界”安全沙盒，实时监测智能体欺骗、失控等风险，并在全球首次发现 AI“安全伪装”迹象，相关成果获各界关注。
加速科研成果产业化
目前，有机化学、凝聚态物理、新能源等近20个方向的顶尖科研团队已接入该平台，不仅收获科研加速度，创新成果也在加快产业化步伐。
上海创智学院全时导师朱通团队率先尝到了甜头。为研发新型高能航空燃料，团队提出“用煤基产物合成高空不易结冰的高热值燃料”目标，利用平台自主设计分子与合成路径、调用仿真智能体模拟性质，并在自动化实验室24小时不间断试验、迭代。目前已找到五六个性能卓越的候选分子，正与国能集团、中石化推进验证。
在生物制药领域，上海创智学院应天雷团队从10万余篇论文中高精度挖掘抗体数据，并开发了“AURORA高通量自动化实验助手”，单日产出5000多条数据，建成全球最大“超级免疫数据库”，含超20亿标注数据。团队与复旦大学合作，1个月完成候选药物验证与专利转化。
在数学领域，复旦大学王国祯教授破解65年未解数学猜想，人工审稿可能花费数年，如今，平台助力其进行形式化验证，计划6个月内完成自动形式化验证。
在现场，中国科学院院士、上海交通大学张万斌教授评价，这正是科学家“最需要的平台”。“创奇·智能新引擎”不只在“点”上提升效率，更在“面”上为“有组织的科研”提供可运行样本。
青年学生站上“主战位”
在上海创智学院，这套“新引擎”带来的不只是前沿研究与产业转化的新路径，更是人才培养方式的系统性变革。现场的研究成果发布中，青年师生成为主角，甚至有三位分享人是博士生，入学不到一年。
这里的学生，从第一天起就站上直面国家重大需求与真实的产业化项目的“主战位”。很多核心工作由2024级到2026级博士生承担。与传统“课程—实验—论文”循序渐进的培养方式不同，他们在解决实际问题中学会如何设计系统、组织团队，以及如何向产业同行阐明技术价值。
与会专家表示，在学院的“研创学”生态中，如今真正稀缺的并不是算力，而是能在这一操作系统里定义问题、组织资源、控制风险的人。谁能在这一运行体系上真正把握方向，谁就有机会成为这个时代最需要的AI科学家。
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