浙江大学信息与电子工程学院的研究团队于7月15日在杭州公布了名为“求是引擎”的科学发现系统。该系统是中国首个能够进行千步级长程科研推理，并能自主规划和持续执行完整科研流程的人工智能系统，旨在为前沿科学探索提供新的技术支持。

不同于当前普遍作为文献查阅和代码编写辅助工具的大模型科研系统，“求是引擎”的核心优势在于其“长程自主科研能力”。用户只需设定一个研究方向或目标，系统便能模仿科研人员的工作模式，层层分解科学问题，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。

据介绍，“求是引擎”采用了多智能体协同框架，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，其运作方式与真实科研团队的工作流程高度相似。

在一个针对真实光学实验平台进行的验证中，研究人员仅提供了一个开放性的研究目标。“求是引擎”随后自主进行了十几个小时的科研工作，涵盖了文献检索、理论分析、实验设计、程序编写、数据处理以及结果评估等环节。在经历了多轮的失败与迭代改进后，该系统成功产出了多项原创性科研成果。相较而言，同等工作量若由人类研究员独立完成，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表示，该系统已不再局限于科研辅助的范畴，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指出，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解决复杂问题”，而科学研究正是其中最为关键的领域之一。

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开展了自主研究。例如，它针对计算物理领域一个困扰了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计算机制。未来，该系统计划扩展到材料科学、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重要基础设施。