四款大模型亮相，这场论坛探讨AI与基础科学深度融合新范式

“实现100%绿色能源系统的现实阻碍有哪些？”“IPCC第六次评估报告中关于极端天气的内容有什么？”抛出这样的专业问题，Planet Intelligence@Climate（下文简称PI@Climate）气候科学大语言模型都能快速给出深度的气候领域专业回答。作为中国首个独立自主研发的气候科学大语言模型，PI@Climate创新性地构建了LLM-ABM模型体系，大幅提升了对于复杂气候变化科学事实、气候变化对自然和社会系统影响、气候减缓和适应行动的认知能力。

11月11日，在以“AI Science双螺旋引擎驱动科研新范式”为主题的2024科学智能创新论坛上，复旦大学、上海科学智能研究院等联合发布了一系列垂直领域科学大模型，包括Planet Intelligence@Climate、女娲-生命流体大模型、女娲-基因导航大模型以及女娲-生物结构大模型等，涵盖气候科学、药物研发、基因组研究、生命流体力学等多个前沿领域，为应对气候变化、推动精准医疗和生物技术创新提供了支持。

AI for Science成果发布现场。复旦大学 供图

澎湃新闻（www.thepaper.cn）记者了解到，PI@Climate由复旦大学、上海科学智能研究院（以下简称“上智院”）、上海创智学院共同研发。模型首先形成包括农学、林学、能源科学、水利工程、环境科学、管理学、经济学、政治学、法学等十余个相关一级学科在内的综合性气候变化跨学科数据体系。基于气候相关的结构化与非结构化有效数据，对大模型进行持续训练并进行微调，形成一个涵盖气候变化科学事实、气候变化对自然和社会系统影响、气候减缓和适应行动的领域大模型。还能以多智能体建模服务更加复杂的场景，并通过智能体应用不断反哺和反馈新的气候变化数据，形成数据闭环，以满足模型体系的进一步演进。

复旦大学校长助理、上海科学智能研究院理事长吴力波介绍称：“作为气候领域的垂类大模型，相较于底座模型和其他通用大模型，PI@Climate气候科学大语言模型更擅长解决专业科学问题。PI@Climate模型体系通过预训练的大模型在保留通用能力的基础上，引入了超过2600亿词汇量的气候变化领域知识。从专家标注结果中筛选出19110个高质量指令实例，在此基础上对大模型进行有监督微调，显著增强气候变化领域的指令与任务求解能力。PI@Climate构建了一个包括7743个多类型、多学科问题的气候评测基准，意味着建立了统一的标准来客观评估不同气候模型在气候领域上的表现。”

“女娲”系列生命科学大模型则由复旦大学与上智院共同研发。“基因组中可以表达为蛋白质的区域仅占1.5%，剩余的98.5%非编码区被称为基因组中的‘暗物质’，这些暗物质不直接生成蛋白质，但对调节基因的表达至关重要，对癌症的产生、衰老、发育等生命过程至关重要。”复旦大学人工智能创新与产业研究院副院长、上智院AI科学家程远介绍称，女娲-基因导航大模型希望为这些“暗物质”对生命的作用机制提供一套“导航图”，最终可以构建出一套基因与基因之间、基因与环境之间、基因与外部刺激之间的关联关系图谱。有了这张地图，将可以揭示疾病与基因之间的因果关系，实现靶点的发现，为精准医疗和疾病基因研究提供重要支持。

论坛现场。澎湃新闻记者 鞠文韬 摄

女娲-生命流体大模型基于自建的全球最大规模器官流体力学数据库与物理方程约束方法，构建了一套可以适应人体内各种器官几何形状、多种流体边界条件的流体力学基础模型，助力脑动脉血液流动等疾病机制研究。程远介绍称：“目前女娲-生命流体大模型针对脑动脉中血液速度场的模拟误差低至6.8%，相比学术界当前的SOTA方法有了显著提升，计算效率相比于传统CFD方法提升了100倍。”未来，女娲-生命流体大模型将开放模型功能，推动对如动脉硬化、血栓和肿瘤微环境变化等疾病的发病机制的研究，助力学术界和工业界进一步探索和优化生物医学领域的流体力学应用。

此外，女娲-生物结构大模型采用先进的DiT扩散模型架构，在生物分子结构预测上超越了现有水平。该模型支持蛋白质与抗体药物开发，能精准预测分子与靶标的结合亲和力，为癌症免疫治疗和重大疾病治疗提供助力。接下来，女娲-生物结构大模型的核心功能将逐步开放，为学术界和产业界提供支持、搭建合作生态。

论坛现场，上智院院长、复旦大学浩清特聘教授漆远发布了由上智院联合复旦大学、集智科学研究中心及阿里云共同编制的《科学智能前沿观察》，该报告概述了科学智能的定义与发展范式，深入总结科学智能领域的若干前沿方向。

据漆远介绍，“科学智能前沿观察”十大方向为：垂直领域科学大模型、融入先验知识的AI模型、基于大语言模型的科学研究、从提出假设到自动验证的AI科学家、复杂世界的多智能体建模、物理世界的第一性原理、科学启发的可解释AI新架构、合成数据、新型智能计算、面向可信可解释的科学世界模型。

漆远表示，AI与基础科学的深度融合，将开启AI与科学“双螺旋引擎”共振驱动的科学研究新范式。一方面是将AI技术应用于具体领域的科学研究的“AI for Science”，另一方面是将领域学科知识用于AI算法和架构的理解和改进的“Science for AI”，二者类似DNA和RNA的双螺旋结构：AI将成为科学研究探索的最前沿；科学启发的AI也将成为实现通用人工智能的重要支撑。“希望推动和支持更多AI和基础研究领域的科学家，深度融合无缝合作，共同探索科学智能的新未来，打造能够自主发现复杂世界未知规律的‘AI爱因斯坦’。”漆远如是说。