深势SciMaster

1 SciMaster是什么？—— 产品定位与核心价值

SciMaster是由上海交通大学、上海算法创新研究院与深势科技在2025年7月26日联合发布的全球首个通用科研智能体（General-Purpose Scientific AI Agent）。它并非一个简单的工具，而是一位触手可及的“专家级”科研助手，旨在将AI for Science（AI4S）的宏伟愿景转化为人人可参与的科研新现实。

面对自19世纪以来人类文献数量增长4000倍而研读速度仅提升2倍的巨大矛盾，以及多学科交叉研究带来的复杂挑战，SciMaster应运而生。它不再满足于提供孤立的答案片段，而是立足于 “读、算、做、写”​ 构建了一个透明、可控、可协作的智能研究生态。其名称中的“Master”寓意着其在科研领域的专家级能力。

支撑SciMaster的是其背后的科学基座大模型Innovator以及玻尔科研空间站（Bohrium）。玻尔科研空间站整合了超过1.7亿篇科研文献的庞大数据库，为SciMaster提供了坚实的数据基础。三者的紧密协同，旨在帮助科学家增强科学数据理解、科学问题推理和科学工具调用能力，是迈向科学通用智能（AGI for Science）的重要途径。

SciMaster核心功能快览

SciMaster是由上海交通大学、上海算法创新研究院与深势科技联合发布的通用型科研AI智能体。它基于科学基座大模型Innovator，具备专家级深度调研能力，能自动检索1.7亿+学术文献与全网资源生成高质量报告；支持思维链编辑，允许用户干预AI推理过程；可灵活调用各种科学计算工具；并能通过Uni-Lab实现干湿实验闭环，无缝连接虚拟计算与实体实验。

2 SciMaster的核心功能与突出特点

2.1 专家级深度调研能力

SciMaster的核心功能之一是生成“深度调研报告”。当研究者提出一个科学问题（例如“分子动力学在药物筛选中的典型流程是怎样的”）时，SciMaster会对问题进行评估分析，将其拆分成多个子任务，并灵活调用WebSearch、WebParse、PaperSearch三种检索方式，对全域互联网和全量文献进行检索，收集领域相关的资讯、数据、论文、专利等资料，最终交付一份翔实可靠的调研报告。

据统计，上线仅一天，SciMaster便已生成数千篇按需定制的高质量科学调研报告，并支持一键导出和自由分享。其显著优势在于大模型幻觉趋近于零，因为答案中的每个论断都可以追溯到源文献，极大保证了科研的严谨性。

2.2 思维链编辑与人性化交互

SciMaster支持思维链编辑（Chain-of-Thought Editing）功能，这使得研究者可以主动干预AI的执行逻辑。在SciMaster进行深度思考、规划任务时，研究者可以随时介入点击暂停，在“深度思考”框内对任务逻辑和内容进行修改，与SciMaster共同思考、迭代优化，从而更准确、更合理地实现研究需求。这一功能使其从被动的工具转变为可协作的“科研拍档”。

2.3 灵活的工具调用与集成

SciMaster集成了众多科学专用工具，其调用方式分为两种：

• 主动调用：研究者可以根据任务需求，在对话框中主动调取所需的计算工具。
• 自动调用：SciMaster对问题分析后，会自动筛选并调用相关工具精准完成任务。 这种灵活性使其能够适应多样化的科研场景。

2.4 干湿闭环实验生态

SciMaster的一个革命性特点在于其能够连接虚拟世界与物理世界。它可以直接调用Uni-Lab提供的MCP服务，无缝集成各种实验室仪器设备和软件系统，高效搭建和管理实验室工作流程，构建涵盖软件硬件、研究人员以及科研数据的完整“干湿闭环”实验生态。

例如，与宜宾新能源新材料数智创新中心的联动，使得输入电解液配方的性能需求后，系统可自动进行闭环优化迭代，将配方的研发和交付效率提升至少10倍。

2.5 开源开放平台

SciMaster秉持开源开放的理念，已接入DeepModeling开源社区。它设有开放的贡献评估与收益回馈机制，孕育了上千款Agent-ready工具与数百个Agent应用，并催生了ChemMaster等子智能体。其目标是打造“AI4S领域的Hugging Face”，推动科研协作模式的变革。

表：SciMaster核心功能简介

功能类别​	功能名称​	功能描述​	关键优势​
信息处理​	深度调研报告	自动分解科学问题，检索多源信息，生成结构化报告	覆盖1.7亿+文献，幻觉低，可溯源
人机交互​	思维链编辑	允许用户实时查看、暂停并修改AI的思考逻辑	透明、可控、可协作
工具集成​	灵活工具调用	支持主动与自动两种模式调用科学计算工具	高度灵活，适应性强
实验操作​	干湿实验闭环	通过Uni-Lab MCP服务连接和控制实体实验设备	实现虚拟计算与实体实验的闭环
生态建设​	开源平台	开放接口与社区，鼓励开发子智能体和工具	促进创新，避免重复造轮子

3 如何使用SciMaster？—— 详细操作指南

3.1 访问与注册

目前，SciMaster主要通过Web网页端提供服务。用户可使用电脑或手机浏览器访问其官方网站：https://scimaster.bohrium.com/​ 。

在本文撰写时，SciMaster正处于内测阶段，需要邀请码才能完整体验全部功能。早期邀请码一度在二手市场被炒至近千元，反映了其受关注程度。用户需关注官方渠道获取最新的开放注册信息。

3.2 主要工作模式与使用流程

登录后，用户会看到SciMaster预置的两种主要工作模式：

1. 通用助手模式：适用于科研日常中遇到的一般问题查询，如检索基本概念、查询实验流程等。其回答相对简洁，适合快速了解问题概貌。
2. 深度调研模式：专门用于生成深度研究报告。在此模式下，SciMaster会进行更深入、更广泛的信息检索与分析，生成内容详实、引用完整的报告，更适合严肃的科研开题或文献综述。

基本使用流程可概括为：

1. 提出问题：在对话框中输入你想要解决的科学问题。
2. 观察思考：SciMaster会开始其“深度思考”过程，展示它如何拆解问题、计划使用哪些工具。
3. 干预（可选）：如果你对它的计划有不同意见，可点击暂停，在思维链编辑框中进行修改。
4. 执行与等待：AI将自动执行搜索、计算等任务，整个过程透明可见。
5. 获取结果：最终会得到一份结构清晰的报告或答案，并可一键导出为PDF或分享链接。

4 SciMaster的实际应用场景与体验评价

4.1 典型应用场景

• 高校科研团队：上海交通大学基于其X实验室构建的“超级科研平台”整合了SciMaster。作为智能体管家，它可接入各课题组私有数据，驱动干湿闭环实验。例如，张万斌教授团队利用其T5-AsymCat智能体，加速了几类手性药物的工艺研发。
• 药物研发：药企可使用SciMaster进行靶点可行性分析，覆盖已有药物机制、专利壁垒、空间分布与潜在药效等内容，将原本需要数周的工作缩短至几天。
• 材料科学：如前所述的电解液配方研发，展示了其在材料 discovery 中的高效能。
• 跨学科研究与科普：即使是非专业用户，也可用其调研如“CRISPR基因编辑”等前沿话题，快速生成入门或综述材料。
• 超越科研：其严谨的结构化思维也适用于行业分析、投资决策支持、人物背景调研等知识密集型工作。

4.2 真实用户体验与评价

根据多家科技媒体的实测报告，对SciMaster的体验评价可归纳为以下几点：

• 强大高效：能在半小时内完成人类研究者需花费数小时乃至数天才能完成的深度调研课题，显著提升效率。
• 可靠可信：通过强制性的文献溯源和交叉验证，有效抑制了大语言模型常见的幻觉问题，提供的每个关键信息都有据可查。
• 透明可控：将思考过程完全开放给用户，用户可以清晰了解其工作方法和工具使用，并可进行干预，增强了信任感。
• 初步体验：目前其能力更侧重于“读”和“写”，“算”和“做”的能力（尤其是复杂的湿实验操作）仍在发展和完善中，尚不能完全替代人类科学家。交互流畅度有时可能受到模型推理速度的影响。

5 SciMaster的收费模式与获取方式

目前，从多个信息源证实，SciMaster的主要功能是免费的。这降低了广大科研工作者和学生的使用门槛。其商业模式可能更侧重于与企业、高校的深度合作以及其开源生态的建设。

获取方式如前所述，主要通过官网在线使用，现阶段需要关注官方动态以获取邀请码。随着产品的成熟，预计访问权限会逐步放宽。

6 SciMaster与竞品对比分析

虽然完全同类型的“通用科研智能体”尚属新兴领域，但我们可以将SciMaster与一些具备部分类似功能的工具进行对比。

表：SciMaster与相关工具对比分析

对比维度​	SciMaster​	传统AI写作助手（如ChatGPT）​	专业科学数据库（如Google Scholar）​	自动化实验平台​
核心能力​	“读、算、做、写”全流程​	侧重文本生成与对话	文献检索	实验操作自动化
数据源​	1.7亿+论文、全网资源、集成工具	训练数据（截止点）	学术出版物	实验设备数据
幻觉控制​	强（每个论断可溯源）​	中等（可能产生虚构内容）	不适用（提供源数据）	依赖于实验设置
交互性​	高（思维链编辑，人机协作）​	高（自然语言对话）	低（关键词搜索）	中（程序化控制）
集成度​	高（从想法到实验验证的闭环）​	低	低	中高（专注于实验执行）
门槛与成本​	主要功能免费，目前需邀请码	订阅或按量付费	免费或机构订阅	高昂的设备与维护成本
独特优势​	通用性、开源生态、干湿闭环	通用性强，易于使用	文献覆盖面广，权威	实验执行的高通量与精确性

根据公开资料，SciMaster所采用的X-Master基础架构，在衡量复杂问题解决能力的Humanity‘s Last Exam (HLE) 基准测试中，取得了32.1%​ 的准确率，超过了OpenAI的Deep Research（26.6%）和谷歌的同类方案（26.9%），展现了其在处理复杂科研任务上的技术优势。

7 最新动态与未来展望（2025-2026）

自2025年7月发布以来，SciMaster引发了科研界和AI界的广泛关注。其最新动态和未来方向包括：

• 持续的内测与优化：团队正在收集用户反馈，不断完善模型和系统。
• 高校合作深化：已与40余所高校（包括北京大学、厦门大学等）达成合作，推动科研范式重塑。
• 开源社区建设：积极发展DeepModeling社区，鼓励开发者贡献工具和应用，丰富其智能体生态。
• 能力扩展：目标是进一步强化其在“算”和“做”方面的能力，真正实现“读、算、做、写”四项全能。

深势科技创始人张林峰指出，AI for Science正从“工具的革命”（提升单一工具效能）进入“革命的工具”（系统性重塑科研流程）阶段，而SciMaster正是后者的典型代表。

8 常见问题（FAQ）

Q1：SciMaster的官方网址是什么？

A1：SciMaster的官方网址是 https://scimaster.bohrium.com/​ 。

Q2：SciMaster是免费的吗？

A2：是的，根据多个信息来源，SciMaster的主要功能是免费的。

Q3：现在如何使用SciMaster？需要下载吗？

A3：SciMaster是一款在线Web应用，无需下载，通过浏览器即可访问。但目前处于内测阶段，需要邀请码才能完整使用。

Q4：SciMaster能用来写论文吗？是否存在学术不端风险？

A4：SciMaster强大的文献调研和报告生成能力可以极大地辅助论文写作的前期准备工作。然而，它生成的报告应被视为高级的“文献综述草稿”或灵感来源。研究者必须在其基础上进行批判性思考、深化分析和独立创作，并严格遵守所在学术机构关于AI工具使用的规定，正确引用由AI辅助生成的内容，以避免学术不端行为。

Q5：SciMaster适合非科研人员使用吗？

A5：适合。虽然其核心是科学思维，但其结构化的问题解决能力、严谨的信息检索和分析能力，同样适用于行业分析、政策研究、投资决策、内容创作等需要处理复杂信息的领域，可以帮助用户“像科学家一样思考”。

Q6：SciMaster与ChatGPT等通用大模型有什么区别？

A6：主要区别在于专业深度、严谨性和行动能力。SciMaster专为科研场景优化，深度集成学术资源和工作流，强调信息溯源（低幻觉），并能调用专业工具和实验设备，而ChatGPT更侧重于通用领域的对话和文本生成。两者定位不同，SciMaster可视为在科研垂直领域的深化和扩展。

9 总结

SciMaster作为全球首个通用科研智能体，代表了一种全新的科研范式。它不仅仅是一个工具，更是一个具备“读、算、做、写”雏形的AI科研合作者。其专家级深度调研能力、透明的思维链编辑、灵活的工具调用以及开创性的干湿实验闭环整合，使其在众多AI科学工具中脱颖而出。

虽然它在“算”和“做”的全面自动化方面仍在发展，且目前访问尚有门槛，但其展现出的潜力已经令人印象深刻。对于科研人员、学生以及任何需要处理复杂信息的知识工作者而言，SciMaster都值得密切关注和尝试。它有望将人类研究者从繁重的信息筛选和重复性劳动中解放出来，更专注于高层次的科学创新，从而真正推动科学发现的进程。

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参考文章或数据来源

本文综合整理了来自中宏网、新华网、机器之心、极客公园、CSDN博客、腾讯云开发者社区等多家媒体报道和官方信息，旨在提供关于SciMaster的全面介绍。以下为引用的主要信息来源：

1. 《上海交通大学与深势科技联合发布全球首个“通用科研智能体”SciMaster-中宏网》 – http://www.zhonghongwang.com/show-140-428940-1.html
2. 《通用科研智能体SciMaster发布 加速科研范式变革 – 新华网客户端》 – https://app.xinhuanet.com/news/article.html?articleId=a9cc9efe7595bd58d35c690dbf73f902
3. 《SciMaster在线使用_SciMaster官网入口-php.cn》 – https://php.cn/ai/scimaster
4. 《全球首款通用AI科研智能体问世：我一个文科生用它写了份CRISPR基因编辑综述报告-腾讯云开发者社区》 – https://cloud.tencent.com/developer/article/2552065
5. 《每个人的AI科学助手！全球首个通用科学智能体来了，全网资源+1.7亿学术文献让科研效率狂飙_scimaster邀请码-CSDN博客》 – https://blog.csdn.net/2401_85375298/article/details/149773520
6. 《AI 智能体，让每个人可以像科学家一样工作和思考|实验|ai智能体_网易订阅》 – https://www.163.com/dy/article/K5NT68T805119FMA.html
7. 《每个人的AI科学助手！全球首个通用科学智能体来了，全网资源+1.7亿学术文献让科研效率狂飙-CSDN博客》 – https://blog.csdn.net/QbitAI/article/details/149765423
8. 《全球首款通用AI科研智能体：SciMaster 的大模型幻觉趋近于零，每个论断都可以追溯到源文献》 – http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzE5MTE2NTM4OA==&mid=2247484295&idx=1&sn=bfda5b9095d791ed18e27930898f46e3
9. 《上交、深势科技联合发布通用科研智能体SciMaster》 – https://m.haiwainet.cn/middle/3545083/2025/0728/content_32882275_1.html

引用总结：本文内容主要援引自上海交通大学、深势科技的官方发布信息以及机器之心、极客公园、量子位等权威科技媒体的实测报道，确保了信息的准确性和专业性。数据来源包括官方技术报告和公开基准测试结果。

最新更新日期：2026年02月01日