浙江大学信息与电子工程学院的研究团队于7月15日公布了名为“求是引擎”的科学发现系统。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，旨在为前沿科学探索提供新的技术支持。

与其他作为辅助工具、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”。用户只需提供一个研究方向或目标，该系统便能如同人类研究员一般，层层分解科学问题，并在不断试错、修正和验证的过程中，实现长达千步的连续科研推理。

“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、结果分析和风险质疑等多个模块，其运行模式高度模拟了真实科研团队的工作流程。

在一次针对真实光学实验平台进行的验证中，研究人员仅设定了一个开放式研究目标。“求是引擎”随后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、数据分析以及结果判定等环节。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的科研成果。相比之下，若由研究人员独立完成相同的工作量，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的研究员杨怡豪指出，该系统已超越了单纯的科研辅助角色，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说，当前的全球科技竞争已从“谁拥有更强大的大模型”演变为“谁能利用大模型在实际场景中有效解决复杂问题”，而科学研究正是这一转变中的关键领域。

目前，“求是引擎”已在物理学、光学、生命医学和数学等超过十个领域展开自主研究。例如，在计算物理领域，它提出了针对一个困扰该领域数十年的基础难题的全新理论方法；在光谱学领域，它构建了新的理论框架；在光计算领域，它发现了新的计算机制。未来，该系统计划扩展至材料科学、量子科学、生物医学等更多学科，有望成为未来科研体系中的一项重要基础设施。