5月12日，2026世界數字教育大會“構建新型科研能力：人工智能賦能科研范式變革”平行會議在浙江杭州舉辦。在會議壓軸的“成果發布”環節，6項具有國際領先水平的科學智能大模型和智能體集中亮相，向世界展示了人工智能深度賦能科學研究的“中國方案”。發布環節由中國科學院院士、清華大學校務委員會副主任姜培學主持。

　　6項成果如下：

　　(一)生成式基因組大模型Carbon

　　成果介紹：Carbon是北京中關村學院聯合國際知名開源社區HuggingFace共同開發的生成式基因組大模型，定位為生命科學領域的DeepSeek，計算效率提升近百倍，打破了“參數越大越強”的傳統路徑依賴。Carbon聚焦基因組學兩大核心難題：DNA序列設計與基因組注釋。在序列設計方面，模型全面賦能DNA調控元件的設計與優化、密碼子優化、mRNA疫苗的設計與優化等下游任務，可廣泛應用于合成生物學、基因治療、精準醫學等方向。在基因組注釋方面，Carbon無需依賴傳統基于相似性比對的模板匹配方法，而是通過學習基因底層語法實現對基因組序列的自主解讀，堪稱基因組注釋領域的“Alpha-Fold時刻”。相關成果將于今年5月底正式開源，推動高效能基因組智能廣泛應用。

　　(二)面向自驅動實驗室的智能體基礎設施

　　成果介紹：圍繞科研實驗自動化與自主化發展的關鍵需求，形成了面向自驅動實驗室的軟硬協同智能體基礎設施。該成果以科研任務執行為牽引，打通了智能體調度、科學計算、儀器控制、狀態監測與數據回流等關鍵環節，構建了覆蓋實驗設備接入、實驗流程執行、安全聯鎖、資源統一管理和知識沉淀的系統架構。相關體系可支撐從科研任務理解、實驗方案生成、計算與實驗協同執行，到結果回流分析與流程迭代優化的全過程組織與實施，推動科研范式由分散式工具輔助向可組織、可執行、可復現的自主科研體系演進，為新一代科研基礎設施建設提供了重要支撐。

　　(三)無線世界高精度多模態實測數據集和跨城市AI4Net基礎模型

　　成果介紹：精準感知并預測真實物理環境的“無線世界模型(WWM)”是實現6G智能網絡的關鍵。成果構建了首個面向WWM的大尺度、高精度多模態實測基準數據集“無線世界圖譜”，首創融合了商用5G現網真實測量與多模態環境信息，系統性地解決了現有數據在真實性與環境關聯性方面的局限，為“環境—配置—信道”的聯合表征奠定了現實基礎，并推動無線智能研究從依賴仿真向基于真實數據的新范式轉變。基于此高質量數據，提出了一種聯合自掩碼和自蒸餾的通用自監督學習框架，構建了具備跨場景泛化能力的AI4Net通信網絡基礎模型。該模型有效克服了數據缺失難題，在場強預測與定位等關鍵任務上均取得了領先的性能表現。成果通過“數據基石”與“模型賦能”雙輪驅動，加速無線世界模型從概念走向實際應用。

　　(四)可溯源罕見病診斷智能體DeepRare

　　成果介紹：DeepRare是一款專為攻克罕見病診斷難題而研發的“可溯源”智能體。針對罕見病“認知少、確診難、易誤診”的臨床痛點，該智能體深度融合了大語言模型的復雜推理能力與權威罕見病醫學知識庫。其良好的“可溯源性”，能夠清晰地展示其邏輯推理路徑，并精準溯源至具體的醫學文獻、臨床指南或基因表型數據庫。不僅打破了傳統AI的“黑盒”限制，大幅提升了診斷的準確率與可信度，更為臨床醫生提供了透明、可靠的輔助決策支持，讓罕見病患者盡早獲得精準診斷與干預。相關成果發表于《Nature》，生成的證據鏈報告獲專家95.4%認可，在全球1300+機構應用。

　　(五)自動化科研工作系統DeepScientist

　　成果介紹：DeepScientist是一款全自動閉環工作的“AI科研專家”系統，具備自主思考、編寫代碼并執行實驗的能力 。它依托研究圖譜與“科研長程記憶”，可基于經驗自動迭代研究方案，從而有效縮短科研探索周期。系統開源發布后已被來自數百家高校與研究機構的超過7500名專家學者注冊使用，實現了高效自主科研的全流程自動化閉環，為構建智能化科研生態體系發揮積極作用。

　　(六)薪火中國藥：國內首款完成國家備案的中醫藥學科教育大模型

　　成果介紹：“薪火中國藥”作為最早完成安全測試和國家服務備案的中醫藥領域學科垂類模型，著力破解現有各類中藥人工智能工具教育屬性不足、中醫藥思維淡化、語料同質化等問題，打造700億參量中藥高等教育的“新基建”，成為教育AI撬動行業數字化發展及突破合規服務瓶頸的典型案例。

　　本次發布的成果涵蓋了生命科學、化學材料、無線通信、智慧醫療、科研自動化及中醫藥教育等多個交叉領域的智能科研工具。北京中關村學院發布了生成式基因組大模型Carbon，在DNA序列設計與基因組注釋方面實現高效能突破；上海創智學院與華東師范大學展示了面向自驅動實驗室的智能體基礎設施，打通了實驗自動化與自主化的關鍵環節；深圳河套學院與深圳市大數據研究院推出了無線世界高精度多模態實測數據集及AI4Net基礎模型，構建了能精準感知并預測真實物理環境的無線世界模型；上海交通大學發布了全球首個智能體式罕見病循證推理診斷系統DeepRare，通過邏輯推理路徑的透明化提升罕見病診斷的可信度；西湖大學開源發布了自動化科研工作系統DeepScientist，實現了從自主思考到實驗執行的全流程自動化閉環；北京中醫藥大學則發布了國內首款備案的中醫藥教育大模型，為中醫藥教育的智能化轉型樹立了合規標桿。

　　成果展示引發了現場參會嘉賓的熱烈反響，多位與會人員表示，此次展示的不僅是單一的算法突破，更是可以實際應用的“智能科研工具箱”，讓人工智能作為“科學發現加速器”不再是理念和方法，而是觸手可及的新質科研生產力工具。科學智能模型和智能體的快速發展將進一步解放科研人員，讓他們能夠投身于更具創造性的科學思考中。

　　本次會議表明科研范式正在由簡單工具輔助向“智能驅動、人機深度協同、自動化閉環”的新型自主科研體系躍遷。高水平的科學智能模型和智能體不僅可以提升科研產出的質量和效率，極大地縮短科學探索周期，更推動科學研究從“實驗室探索”快速進入“規模化應用”的嶄新階段。發布成果的開源與廣泛應用，將為構建開放共享和智能化的新質科研生態提供強有力的創新工具支撐。