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。该系统是中国首个具备千步级长程科研推理能力的AI系统，能够自主规划并持续执行完整的科研任务，为前沿科学探索提供新的技术支持。

当前市面上多数大模型科研系统主要扮演辅助角色，例如帮助用户检索文献或编写代码。然而，“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，系统便能模仿科研人员的思维过程，层层分解科学问题，并在不断试错、修正和验证的循环中推进研究，实现长达千步的科研推理。

“求是引擎”采用了多智能体协同的框架，内部集成了研究规划、方法设计、任务执行、结果分析和风险评估等多个模块，其运作模式与真实科研团队的工作流程高度相似。

在一项针对光学实验平台的实际验证中，研究人员仅输入一个开放性的研究目标，“求是引擎”便自主进行了超过十几个小时的科研工作。它完成了文献检索、理论推导、实验方案制定、程序编写、数据分析以及结果判定等一系列任务。经过多轮的失败尝试和迭代改进，该系统最终生成了多项原创性的科研成果。据估计，如果由科研人员独立完成同等工作量，通常需要数周甚至数月的时间。

“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”已经超越了单纯的科研辅助工具，更像是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已从“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最重要的领域之一。

目前，“求是引擎”已在物理学、光学、生命医学和数学等十余个学科领域展开自主研究。例如，它针对计算物理领域一个困扰数十年之久的基础难题提出了新的理论方法；在光谱学领域构建了新的理论框架；并在光计算领域发现了新的光计算机制。未来，该系统计划扩展到材料科学、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重要基础设施。