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AI+科学

ScienceClaw™ 科研智能体

应用场景

国内首个科研专属AI助手,构建覆盖科研全流程的智能服务体系。依托“任务拆解—工具调用—闭环执行”核心能力,搭建八大学科领域应用矩阵,预置1900+科研工具与专业技能,形成全链路科研赋能体系。涵盖材料科学、生物医药、工程仿真、数理推演等前沿科研场景,实现科研全流程可追溯、步骤可复现。

面向材料科学、生物医药、工程仿真、数理推演等八大学科领域,涵盖文献调研、实验设计、数据分析、工具调用、结果整合等科研全流程,支持多智能体协同执行复杂科研任务。

预期成果

科研任务从“提出问题”走向“结果交付”,科研效率大幅提升,论文产出周期从“年”缩短至“月”级别,科研全流程可追溯、步骤可复现,形成可复制推广的智能化科研范式。

  • 8大学科
  • 1900+工具
  • 全流程可追溯

LHAASO 宇宙线解析专家模型

应用场景

基于动态混合专家架构(LHAASO-MoE),为高海拔宇宙线观测站打造“专家级模型+智能体”体系。构建数据分析、系统管理、可视化监控三大智能体,实现从“被动采集”到“主动思考”的转变。

高海拔宇宙线观测站的海量观测数据智能解析、设备运维全流程管理、科研人员通过自然语言与智能体交互完成数据分析与设备控制,结合多轮对话与工具调用深度参与科研与运维全流程。

预期成果

科研交互从手动复杂操作转为自然语言便捷交互,运维模式从被动响应故障转为主动智能预警,个人零散经验转化为组织可复用数字资产,科研成果产出周期大幅缩短,为宇宙线数据智能解析提供全新技术路径。

  • 三大智能体
  • 感知-决策-行动闭环

AI4S 科学智能生态

应用场景

依托产学研协同优势,以科学智能体为重要应用形态,重构科学研究范式。聚焦传统基础科研在海量数据解析、复杂规律推演、科研流程迭代等共性难题。

面向材料科学、生物医药、工程仿真、数理推演等前沿科研领域,聚焦海量数据解析、复杂规律推演、科研流程迭代等共性难题,以AI全域赋能科学研究全链条。

预期成果

原始创新效率大幅提升,科研攻坚速度加快,形成全域通用、可复制推广的智能化科研范式,为AI4S技术规模化落地与数字化升级提供中国方案。

  • 全域赋能
  • 可复制范式