9月17日，中科闻歌正式发布SciencePro磐石·智研决策平台，将决策AI能力延伸至科研场景。作为一站式科研决策平台，SciencePro聚焦科研全链路，推出创新评价、ScienceHub和科研智能体广场等核心能力，让AI深度参与科研研判、资源调度和专业任务执行，为科研决策提供一体化支撑。
SciencePro以中国科学院统一部署研发的磐石科学基础大模型为核心技术底座，将模型、数据、工具、Skills和科研智能体组织在统一环境中。依托SciencePro，科研人员可以基于更充分的数据和证据判断研究方向、选择技术路线、优化研究方案；科研机构和研发型企业也可将数据、工具与研究方法沉淀为可复用的科研资产，提升研发决策与科研管理效率。
SciencePro磐石·智研决策平台发布会
三项核心能力，深入科研关键环节
此次发布的三项核心能力，分别面向科研研判、深度研究和专业任务执行。
创新评价：让评审视角更早进入科研过程
SciencePro推出业界首个“创新评价”功能，帮助科研人识别关键科学问题与潜在创新方向，让原本发生在项目提交、论文投稿之后的评价环节前置一步，赋能科研选题、项目立项评审、论文预审等场景。
面向项目预评和开题报告，平台可以围绕先进性、重复性、创新性等维度，分析研究问题、技术路线、考核指标和经费设计，帮助科研人员识别潜在创新方向，判断方案的差异化价值。
SciencePro对一份配电网项目申报书进行预评，多个智能体分工协作，围绕战略价值、科学前沿、指标先进性、经费合理性和项目查重等维度展开分析，形成评价报告。
面向论文预审，平台能够参照目标期刊和顶会的评审标准，对学术贡献、新颖性、技术严谨性、研究价值、表达质量和可复现性进行评价，并提出相应修改建议。
SciencePro参考APS《物理评论》审稿指南，对一篇量子热机论文的创新性、技术严谨性和可复现性进行分析，并提出相应修改建议。
创新评价的专业性来自数据、标准和专家方法的共同支撑。平台覆盖全球3200万个科研项目信息、70万份产业研发年报，以及2.7亿篇论文与专利等专业科研数据源，汇聚近百条科研项目及顶刊顶会评价标准。资深专家的检索方法、评价维度和判断逻辑被转化为多智能体任务，形成结构化评价报告。
科研人员和评审专家仍然负责作出最终判断，创新评价则将所需的数据、证据和分析提前带入科研过程，让每一次立项、申报和投稿更有准备。
ScienceHub：专业科研资源库，技能随心建
论文、数据、模型和科研工具长期分散在不同平台。ScienceHub将这些资源汇聚起来，打造面向AI4Science领域的“资源库”。科研人员既能直接调用平台资源，也能沉淀自己的研究方法和科研资产。
目前，ScienceHub已集成超300个专业数据库、2000+科研工具、7000+科研Skills，以及覆盖科研入门、科研全链路、各专业学科三个层级的专家智能体矩阵，涵盖量子计算模拟、材料创制计算、化学分子评估、生命科学研究等专业方向。
科研人员只需提出问题，SciencePro即可自主理解任务意图、规划执行路径，并通过ScienceHub选择所需的文献、数据和工具，持续完成调用、执行与结果验证，减少资源查找、环境配置和流程衔接带来的负担。
SciencePro围绕研究者关于捕食者-猎物模型的连续提问，后台调用文献、代码与计算工具，完成模型构建、稳定性分析、实证检索和可验证假设设计。
乳腺癌变异研究，系统调用GWAS Catalog、UniProt等专业数据库，完成变异筛选、蛋白结构域映射和多维关联分析，将原本需要数天完成的数据整理与交叉比对压缩至分钟级。
ScienceHub同时面向科研人员开放共建。用户可以将自己的研究方法、分析流程和专业工具封装成专属Skill，自主上传、发布和分享，并通过评论、评分等方式参与社区建设。有效的方法可以被同行发现和复用，也能在协作中持续完善。
科研智能体：让专业科研任务自主进行
不同学科拥有各自的数据类型、专业工具和研究流程，科研人员需要具备相应的软件、代码和跨学科知识，才能完成计算与分析。
SciencePro围绕材料、化学、生命科学等学科，将学科数据、领域知识、科研工具和任务流程组织为科研智能体。科研人员只需说明研究目标，智能体便可自主拆解任务、调用专业资源并生成分析结果。
材料创制｜制氢催化剂设计
材料创制计算智能体结合文献和配比信息，形成实验方案、测试SOP及工业化建议。相关合作实践中，催化剂活性提升38%，设计时间由数月缩短至30分钟。
化学分析｜材料稳定性与药物成药性评估
分子性能模拟智能体通过生成能、凸包能量等指标辅助判断候选材料的稳定性；化学分子评估智能体则批量计算药物分子的关键理化参数，并自动生成类药五规则雷达图。
生命科学｜小鼠多组织RNA-seq分析
围绕小鼠多组织RNA-seq数据，SciencePro完成差异筛选、时钟建模和靶点映射等分析任务，生成统计结果、科研图表和研究报告，辅助研究者寻找衰老核心靶点、完善研究假设。
这些专业能力集中呈现在SciencePro智能体广场中。科研人员可以按照学科方向和任务需求选择，科研机构也可以结合自己的数据、工具和研究流程建设专属智能体。
除了三大核心能力，SciencePro还全新上线科研头条、Projects等功能：
科研头条覆盖140+学科、超十亿全域海量权威信源，集成论文、新闻、专题前沿资讯，通过个性化推荐和订阅推送，帮助用户持续获取相关领域进展；
Projects以课题为单位保存研究进度、文献资料和工具配置，将文件资料、Skills、外部工具连接及相关参数配置统一归档，并在同一项目内共享研究记忆和资源配置。支持多项目并行推进及科研资产复用。
横向评测&一线体验，验证真实效果
为检验SciencePro处理真实科研任务的能力，发布会上，团队展示了其与ChatGPT、Claude Science等国内外代表性模型的同题对比结果。结果显示，SciencePro在方案完整性、证据支撑和产业可用性方面表现更好，在生命科学、生态建模、生物医学和材料创制领域案例中均取得最优结果。
制氢催化剂设计案例对比（SciencePro VS ChatGPT）
生命科学研究案例盲测结果
生态建模案例盲测结果
材料创制案例盲测结果
生物医学案例盲测结果
左右滑动查看更多
发布会上，中国科学院大学特聘教授乔晗分享了团队的实际使用感受。她表示，SciencePro能够持续跟踪本学科及交叉领域前沿，快速形成具有参考价值的高质量综述，帮助科研人员和企业研发团队快速进入新领域。
乔晗教授分享团队使用感受
她认为，SciencePro创新评价将评审视角提前带到投稿和项目申报之前，帮助团队发现问题、完善研究，实际体验“很震撼”。从文献综述、专业计算到创新评价，SciencePro正逐步深入科研流程；她也期待更多团队将科研方法封装为Skills，与同行共享，共建开放科研生态。
面向个人与机构，释放AI4S价值
对科研人员而言，SciencePro相当于一支随时在线的AI科研团队，既能从本学科和跨学科视角提前评审研究方案，也能自主检索证据、调用工具和运行计算，帮助更早发现问题、更快验证想法。
对高校、科研院所和研发型企业而言，SciencePro可以将分散的数据、工具、研究方法和任务流程统一组织起来，沉淀为可管理、可复用的科研资产，支持团队协作、方法复用和研究过程管理，提升研发决策与科研管理效率。
围绕个人与机构的不同需求，SciencePro提供三种服务方式：
个人订阅：免费版覆盖日常科研需求，Plus会员提供更多算力、文献空间和任务并发；
机构SaaS：面向高校、科研院所和科研企业，提供团队专属的AI科研平台及配套服务；
本地化部署：面向数据安全要求较高的机构，支持在自有环境中部署，并根据需求配置相应模块。
SciencePro正在把决策AI带入科研一线，推动科学设想更快进入计算与验证，让优秀的科研方法得以沉淀和复用，减少试错与资源消耗，帮助科研团队以更低成本推进高质量研究。随着开放生态不断完善，SciencePro将持续汇聚专业能力，成为支撑科学发现与科研创新的一站式决策平台。
SciencePro现已开放注册
即刻登录 scienceone.com.cn
开启一站式AI科研体验
【积分兑换码：DH26JYZ9063】
价值1000万token
先到先得，兑完即止~
更多内容
(中科闻歌 动态宝)