在科研领域，“文献检索耗时长、工具调用碎片化、实验数据难闭环”始终是研究人员的痛点——量子计算研究者需花费数天筛选离子阱与超导架构的最新文献，药物研发团队要在多个分子动力学工具间反复切换，天文学者分析系外行星数据时难以快速关联观测设备与模拟结果。而上交大联合深势科技推出的SciMaster，以“通用科研Agent”为定位，通过“多模态检索——智能工具调用——实验生态闭环——深度报告生成”的全流程能力，将原本需要数周的科研准备工作压缩至分钟级，为量子计算、药物研发、天文学等多领域提供“高效、精准、可干预”的科研支持，重新定义科研工作的效率边界。
SciMaster 最革命性的价值，在于它打破了传统科研 “工具分散、流程割裂” 的固有模式，凭借三大核心优势，让科研工作从 “人力密集型” 向 “
AI 协同型” 转型。
科研的基础是高质量文献与数据，SciMaster 通过 “WebSearch+WebParse+PaperSearch” 的多模态检索体系，构建起覆盖 “互联网资讯 + 学术文献 + 专利数据” 的全域信息网络，解决 “找资料难、找不全、找不准” 的问题。例如研究 “二维材料 MXene 在电子器件中的应用” 时，PaperSearch 可在 1.7 亿篇学术文献中精准定位近 5 年的高被引论文，WebSearch 抓取行业前沿资讯（如某企业最新 MXene 器件研发进展），WebParse 则自动解析网页与文献中的关键数据（如 MXene 的导电率、制备工艺参数），并按 “研究现状 – 技术瓶颈 – 未来方向” 分类整理。更重要的是，检索过程实时可见，研究人员可随时暂停查看中间结果，若发现某类文献缺失，可手动补充关键词（如 “MXene 柔性电子器件 稳定性”），系统会立即调整检索策略，确保信息覆盖的全面性。这种检索能力，让研究人员无需在知网、Web of Science、Google Scholar 等多个平台间切换，10 分钟内即可获取某一领域的核心资料，大幅节省信息收集时间。
传统科研前期准备中，“文献综述撰写” 往往耗时数周，且易陷入 “只罗列不分析” 的困境。SciMaster 则能基于检索到的信息，生成具备 “专家级深度” 的科研报告，不仅整合数据，更能提炼核心洞察。例如输入 “分子动力学在药物筛选中的典型流程”，系统会先拆解为 “靶点蛋白选择 – 小分子库构建 – 分子对接 – 动力学模拟 – 结果分析” 5 个子任务，再基于文献与数据，生成包含 “各步骤关键工具（如 AutoDock Vina 用于分子对接）、常见问题（如蛋白结构预测偏差的解决方案）、最新优化方法（如 AI 加速模拟算法）” 的详细报告，还会附上所有参考文献的链接与核心图表（如 “不同模拟时长下药物 – 靶标结合能变化曲线”）。报告支持 “通用助手”（简洁概述，适合快速了解）与 “深度调研”（详细数据与推导过程，适合论文撰写）两种模式，可导出为 PDF 或 Word 格式，直接作为科研论文的文献综述初稿或项目申报的背景材料。某药物研发团队使用 SciMaster 后，文献综述撰写时间从 2 周缩短至 1 天，且报告的引用准确率与分析深度得到同行认可。
传统科研中，“数据分析” 与 “实验操作” 常处于割裂状态 ——AI 生成的模拟结果需手动导入实验室设备，实验数据又要重新上传至分析工具，流程繁琐且易出错。SciMaster 通过对接 Uni-Lab 的 MCP 服务，实现 “软件分析 – 硬件实验 – 数据反馈” 的无缝闭环，构建起包含 “研究人员 + AI + 仪器 + 数据” 的完整科研生态。例如在量子计算研究中，研究人员通过 SciMaster 生成 “离子阱量子比特稳定性优化方案” 后，系统可直接调用实验室的量子测控设备，自动执行优化实验；实验完成后，设备数据实时回传至 SciMaster，AI 进一步分析实验结果与模拟数据的偏差，生成 “优化方案迭代建议”。这种 “干湿闭环” 能力，让量子计算、材料科学等依赖实验验证的领域，避免了 “模拟与实验脱节” 的问题，加速科研成果的落地转化。目前，SciMaster 已与多家高校实验室的质谱仪、量子测控系统、分子模拟工作站完成对接，支持从 “理论模拟” 到 “实验验证” 的全流程自动化。
SciMaster 围绕 “科研全流程” 设计功能，每个模块都精准匹配科研人员的实际需求，既支持 “AI 自主执行”，也允许 “人工实时干预”，兼顾效率与灵活性。
SciMaster 集成了量子计算模拟、分子动力学、天文数据处理等多个领域的专用工具，提供 “主动调用” 与 “自动调用” 两种模式，满足不同科研场景的需求。例如研究 “系外行星探测技术路线” 时，系统会自动调用 “天文数据可视化工具”（生成不同探测技术的发现行星数量对比图）与 “文献计量分析工具”（分析各技术路线的研究热度变化）；若研究人员需要更精准的模拟，可主动输入指令 “使用系外行星径向速度模拟工具，分析某恒星的光谱数据”，系统会立即调用对应工具并输出模拟结果（如行星质量、轨道周期预测）。工具库还支持 “动态更新”，深势科技会根据科研领域的新进展，定期新增工具（如 2025 年新增的 “AI 辅助量子比特纠错工具”），确保适配前沿科研需求。
不同于普通 AI 工具 “黑箱式输出”，SciMaster 允许研究人员 “干预 AI 的思考过程”，通过 “思维链编辑” 功能，确保科研方向符合预期。例如输入 “量子计算架构的发展瓶颈” 后，系统会自动拆解为 “离子阱架构瓶颈 – 超导架构瓶颈 – 其他架构对比 – 解决方案展望” 4 个子任务。若研究人员认为 “其他架构对比” 并非重点，可点击 “暂停” 进入思维链编辑界面，删除该子任务并提升 “超导架构瓶颈” 的优先级；若发现系统遗漏某一关键词（如 “量子退相干 解决方案”），可手动添加至检索任务中，系统会立即调整执行顺序。这种 “可干预” 特性，让 AI 不再是 “单向输出工具”，而是 “可沟通、可调整” 的科研伙伴，避免因 AI 理解偏差导致的方向偏离。
科研中常涉及复杂数据（如分子动力学模拟的轨迹数据、量子计算的误差率变化），SciMaster 通过图表与数据可视化，将抽象数据转化为直观内容。例如分析 “MXene 材料的导电率与温度的关系” 时，系统会自动生成折线图，标注关键拐点（如 “温度超过 300K 后，导电率下降 20%”）；研究 “
智能体合作学习机制” 时，用热力图展示不同演化算法下智能体的协作效率差异。这些可视化图表不仅嵌入报告中，还支持手动调整（如修改坐标轴范围、更换图表类型），方便研究人员在论文或汇报中直接使用。某天文学团队使用 SciMaster 后，系外行星探测数据的分析效率提升 60%，且通过可视化图表快速发现了 “某类恒星的行星轨道分布规律”，为后续研究提供关键线索。
SciMaster 的专业能力，源于上交大的科研资源积累与深势科技的 AI 技术实力，两大机构的联合研发，确保其在多领域科研场景中的专业性与可靠性。
作为国内顶尖高校，上交大在量子计算、材料科学、药物研发等领域拥有深厚的科研积累，SciMaster 的功能设计深度融合了这些领域的实际需求。例如在 “量子计算瓶颈研究” 模块中，系统整合了上交大量子信息实验室的最新研究成果（如某类离子阱量子比特的退相干抑制方法），确保报告中的技术分析与解决方案具备学术严谨性；在 “二维材料研究” 中，参考上交大材料学院的 MXene 制备工艺数据，让模拟结果更贴近实验实际。这种 “产学研结合” 的背景，让 SciMaster 生成的报告与工具调用结果，不仅具备 AI 的高效性，更拥有学术机构的权威性，避免出现 “AI 生成内容脱离科研实际” 的问题。
深势科技在 AI for Science 领域的技术积累，为 SciMaster 的 “多模态检索”“工具协同”“实验闭环” 提供核心支撑。其自研的 AI 模型具备 “长文本理解 + 跨领域推理” 能力，能准确拆解 “量子计算架构瓶颈分析” 这类复杂科研问题；在工具调用层面，通过 “智能调度算法” 确保多个工具（如文献检索工具、模拟工具、可视化工具）协同工作时不冲突，提升任务执行效率；对接实验室设备时，基于 MCP 服务的标准化接口，实现 “AI 指令 – 设备操作 – 数据反馈” 的低延迟传输，保障实验生态的稳定性。这些技术能力，让 SciMaster 在处理多领域、高复杂度的科研任务时，仍能保持高效与精准。
凭借 “全流程能力 + 多领域适配”，SciMaster 已在量子计算、药物研发、天文学、材料科学等多个领域落地应用，为研究人员提供针对性解决方案。
量子计算研究中，“架构选择” 与 “误差抑制” 是核心难题。SciMaster 可帮助研究人员快速梳理 “离子阱、超导、光量子” 等主流架构的发展瓶颈（如超导量子比特的退相干时间短、离子阱的 scalability 不足），并基于最新文献生成 “误差抑制方案对比”（如表面码纠错 vs 量子纠错码）。若需实验验证，系统还能调用量子测控设备，模拟不同方案的纠错效果，为研究人员选择最优技术路线提供数据支撑。某量子计算实验室使用 SciMaster 后，架构调研时间从 1 个月缩短至 1 周，且成功基于系统提供的方案，将量子比特的相干时间提升 15%。
在药物筛选中，分子动力学模拟是理解药物与靶标相互作用的关键，但传统模拟往往需要数天甚至数周。SciMaster 集成的分子动力学工具，结合 AI 加速算法，可将模拟周期缩短至小时级。例如输入 “筛选针对某肿瘤靶点的小分子药物”，系统会先通过 PaperSearch 获取该靶点的已知抑制剂结构，再调用分子对接工具筛选小分子库，最后用分子动力学模拟分析 “药物 – 靶标复合物的稳定性”，生成包含 “结合能、氢键数量、构象变化” 的详细报告。某药企使用 SciMaster 后，候选药物筛选效率提升 3 倍，大幅加速了新药研发进程。
天文学者研究系外行星时，需处理海量观测数据（如光谱数据、凌日曲线），并关联不同探测技术（径向速度法、凌日法、微引力透镜法）的成果。SciMaster 可自动分析这些数据，生成 “各技术路线发现的行星数量、质量分布、轨道特性” 的统计图表，还能基于文献预测某类恒星周围的行星发现概率。例如输入 “分析 M 型恒星的系外行星探测成果”，系统会快速定位相关观测论文，提取关键数据（如已发现行星的轨道周期、宜居带位置），并生成可视化报告，帮助研究人员快速把握该领域的研究现状。
在二维材料（如 MXene、石墨烯）研究中，SciMaster 可提供从 “文献调研” 到 “实验验证” 的全流程支持。例如研究 “MXene 在柔性电子器件中的应用” 时，系统先检索最新文献，总结 MXene 的制备工艺与性能参数；再调用材料模拟工具，预测 MXene 器件的导电稳定性；最后对接实验室的薄膜制备设备，生成实验方案并执行，实验数据回传后，AI 进一步优化模拟模型。这种 “理论 – 模拟 – 实验” 的闭环，让材料研究的迭代速度大幅提升，某高校材料团队借助 SciMaster，仅用 2 个月就完成了原本需要半年的 MXene 器件稳定性研究。
SciMaster 的出现，不仅是一款科研工具的创新，更是 “AI + 科研” 融合的新探索 —— 它通过上交大的科研资源与深势科技的 AI 技术，将复杂的科研流程拆解为 “可自动化、可干预、可协同” 的步骤，让研究人员从繁琐的文献检索、工具调用中解放出来，专注于 “提出创新问题、设计实验方案、提炼核心成果” 的核心工作。
未来，SciMaster 有望进一步拓展应用领域（如核聚变研究、脑科学数据分析），并深化与更多高校、科研机构的合作，接入更多实验室设备与专用工具，构建更完善的科研生态。对科研人员而言，SciMaster 不仅是提升效率的 “助手”，更是推动科研创新的 “伙伴”；对行业而言，它开创了 “产学研联合研发科研 AI” 的新模式，为 AI for Science 领域的发展提供了可复制的经验。在科研竞争日益激烈的当下，SciMaster 正以 “高效、精准、专业” 的能力，帮助更多研究人员突破效率瓶颈，加速科研成果的产出与转化，为科技进步注入新动能。
