浙江大学信息与电子工程学院的科研团队于7月15日公布了名为“求是引擎”的科学发现系统。该系统被认为是国内首款具备长达千步科研推理能力的人工智能系统，能够自主组织并持续推进完整的科研流程，为前沿科学探索提供新的技术支持。

当前市面上许多大模型科研系统主要作为辅助工具，用于文献检索或代码编写。而“求是引擎”的核心创新在于其“长程自主科研能力”。用户只需设定一个研究方向或目标，该系统便能如同人类研究者一般，层层分解科学问题，并在不断的试错、修正和验证循环中推进研究，实现跨越千步的科研推理。

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，其运行模式与真实科研团队的工作方式高度契合。

在一次针对真实光学实验平台的验证中，研究人员仅输入一个开放性的研究目标。“求是引擎”随即自主投入了十几个小时的科研工作，涵盖了文献调研、理论分析、实验方案设计、程序编写、数据分析和结果判断等环节。经过多轮的失败尝试和迭代改进，该系统最终产出了多项原创性科研成果。相较之下，如果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指出，“求是引擎”已不再仅仅是辅助科研的工具，而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评论道，全球科技竞争的焦点正从“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展开自主研究。例如，它为计算物理领域一个困扰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；在光计算领域发现了新的光计算机制。未来，该系统计划扩展至材料科学、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。