SciMaster

SciMaster是上海交通大学联合深势科技推出的全球首个通用科研智能体，依托科学基座大模型Innovator，专为重塑科研流程设计。它以“读、算、做”为核心，构建透明、可控、可协作的智能研究生态，将AI for Science从工具层面升级为“人人可参与的科研新现实”。自2025年7月发布以来，SciMaster已生成数千篇高质量调研报告，支持一键导出与自由分享，推动科研范式向智能化、协作化转型。

功能特点

1. 多模态检索与深度调研：通过WebSearch、WebParse、PaperSearch三种方式，对全域互联网及1.7亿篇科学文献进行检索，自动生成带文献支撑的深度调研报告，支持“通用助手”（简洁概述）和“深度调研”（详细分析）双模式。
2. 思维链编辑与任务干预：用户可随时暂停推理过程，调整任务分解逻辑、搜索关键词或删除无关子任务，实现人机协作的精准优化。
3. 工具库支持与自动调用：集成分子动力学模拟、量子计算等科学专用工具，支持“主动调用”（用户直接指令）和“自动调用”（AI根据任务匹配工具）两种模式。
4. 干湿闭环实验生态：通过Uni-Lab的MCP服务无缝连接实验室仪器设备和软件系统，构建涵盖软件、硬件、数据及研究人员的完整实验闭环，支持电解液配方优化等场景的自动化迭代。
5. 开源开放与社区协作：接入DeepModeling开源社区，提供开放的贡献评估与收益回馈机制，用户可一键将传统工具升级为智能体，催生ChemMaster等子智能体及数百个Agent应用。

优缺点

• 优点：
  • 全流程智能化：从文献调研到实验设计，覆盖科研全链条，显著提升效率。例如，上海交大张万斌教授团队利用其加速手性药物研发，董佳家教授团队结合点击化学实现分子设计自动化。
  • 透明可控性：思维链编辑功能允许用户实时干预AI决策，确保研究逻辑符合需求。
  • 生态协同性强：支持私有数据接入和师生自建智能体整合，推动跨学科协作。
• 缺点：
  • 复杂任务处理边界待拓展：在极端复杂的跨模态任务中，性能可能受限于模型规模。
  • 生态开放性有限：主要依赖自有生态，与外部平台的无缝对接能力需加强。

主要应用场景

1. 量子计算与材料科学：研究量子计算瓶颈、二维材料在电子学中的应用等。
2. 天文学与行星探测：分析系外行星观测数据，辅助探测方法优化。
3. 药物研发：通过分子动力学模拟加速药物筛选，优化手性药物工艺。
4. 能源与化工：优化电解液配方，提升新能源材料研发效率。
5. 跨学科研究：支持智能体合作学习，探索人工智能与科学研究的深度融合。

使用方法

1. 注册登录：访问官网（https://scimaster.bohrium.com/），申请邀请码并完成注册。
2. 提出问题：在任务输入框中输入具体科学问题，如“分子动力学在药物筛选中的流程”。
3. 任务拆解与检索：AI自动拆解任务为文献检索、数据分析等子任务，通过三种检索方式收集资料。
4. 干预与优化：通过思维链编辑调整任务逻辑，或主动调用工具（如分子动力学模拟）。
5. 生成报告：约5-10分钟后获取报告，支持PDF/Word导出，并可上传实验需求至“实验管理”模块，调用实验室设备执行。

收费标准

SciMaster目前处于内测阶段，用户申请邀请码后可免费体验全部功能。未来收费模式可能包括：

1. 基础版免费：提供核心检索与报告生成功能。
2. 高级版订阅：支持私有数据接入、高级工具调用及专属实验生态服务，具体价格需联系团队定制。
3. 企业级服务：针对高校或科研机构提供私有化部署和定制化开发，报价依据需求规模确定。

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