浙江大学信息与电子工程学院的研究团队于7月15日公布了他们开发的“求是引擎”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全流程科研任务的人工智能系统，预计将为前沿科学探索提供新的技术支持。

与当前普遍作为辅助工具、用于文献检索或代码编写的现有大模型科研系统不同，“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，该系统便能模仿科研人员的工作方式，逐步分解科学问题，并在不断尝试、修正和验证的循环中推进研究，实现跨越千步的深度科研推理。

据介绍，“求是引擎”采用了多智能体协同的框架设计，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功能模块，其运作模式与真实科研团队的工作流程高度契合。

在一次光学实验平台的实际验证中，研究团队仅输入了一个开放性的研究目标。“求是引擎”便连续自主工作了十几个小时，覆盖了文献调研、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优化，该系统最终产出了多项具有原创性的科研成果。相比之下，由科研人员独立完成同等工作量通常需要数周乃至数月的时间。

“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，“求是引擎”已超越了单纯的科研辅助工具定位，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一个至关重要的领域。

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工作。例如，它针对计算物理领域一项困扰数十年的基础难题提出了创新的理论方法；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全新的光计算机制。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关键基础设施。