在近日举办的浦江创新论坛人工智能赋能科学研究专题活动中，上海人工智能实验室宣布对书生·端砚科学发现平台进行全面升级，并正式开放全栈技术服务。该平台通过整合科研全流程要素，推动人工智能从辅助工具向科研伙伴转变，为复杂科学问题提供从理论推演到实验验证的完整解决方案。
升级后的系统实现了三大核心突破：构建面向多任务协同的模型架构，建立贯穿研究全周期的可信证据体系，打通数字模型与物理实验的闭环验证通道。这些改进使平台能够支持持续数月甚至更久的科研项目，而非仅处理单一计算任务。实验室负责人表示，新系统已实现从"解答题目"到"完成课题"的范式转变。
在可信性建设方面，平台创新性地引入三级验证机制。研究过程中产生的文献、数据、代码、实验记录等要素被自动关联形成数字证据链，确保每个结论都有完整溯源。独立评审智能体从七个维度对研究成果进行交叉核验，输出包含质量评级的验证报告。系统还完整保留所有关键参数和执行日志，支持在相同条件下复现研究过程。
针对科研成果转化难题，平台构建了分布式实验网络操作系统。通过统一设备接口标准和任务调度协议，将分散在不同机构的同步辐射光源、中子散射装置等大型科研设施纳入协同网络。科研人员提交的计算方案经系统优化后，可自动分配至最适合的实验平台进行验证，实验数据实时反馈至研究模型形成闭环迭代。
在生命科学领域的应用案例中，平台成功完成脂质纳米颗粒载药系统的全流程研发。从分子结构预测到合成工艺优化，再到细胞实验验证，整个过程由AI系统自主协调计算资源与实验设备。当首次实验显示载体稳定性不足时，系统自动调整配方参数并重新安排实验，最终获得符合要求的解决方案。
为降低使用门槛，平台同步推出科研专用客户端和"墨点计划"模型调用体系。注册用户每月可获得定额计算资源，用于访问多模态科研大模型。这些模型经过特殊训练，能够理解专业文献、设计实验方案，并与实验设备进行语义级交互。目前已有超过百家科研机构申请接入该平台。
在材料科学领域，平台展现出显著优势。某新型半导体材料研发项目中，AI系统在三个月内完成十万次模拟计算，筛选出三种候选材料。通过协调三个不同地区的实验平台，系统在两周内完成材料合成与性能测试，将传统研发周期缩短70%。实验过程中产生的所有数据，包括失败案例，都被纳入系统知识库用于模型优化。
该平台的分布式架构设计具有独特创新性。物理层采用模块化接口标准，可快速适配各类实验设备；逻辑层建立统一的科研任务描述语言，实现跨机构资源调度；数据层构建加密传输通道，确保敏感信息在协同研究中的安全性。系统还配备智能异常处理模块，能自动识别实验偏差并触发应急预案。
在量子计算研究场景中，平台展现出强大的多任务处理能力。当研究团队同时推进算法优化、器件制备和误差校正三个子课题时，系统自动协调超级计算机进行模拟，安排低温实验室进行器件测试，并通过量子云平台验证算法性能。各环节产生的数据实时同步，使研究团队能够及时调整技术路线。
平台采用的证据链管理技术获得专利认证。该技术将科研过程分解为数百个标准动作，每个动作都绑定时间戳、操作人员和设备标识。在某项地球气象研究中，这种精细化管理帮助科研人员快速定位数据异常环节，将问题排查时间从数周缩短至几小时。所有操作记录最终生成不可篡改的数字凭证，满足学术规范要求。
