“實現100%綠色能源系統的現實阻礙有哪些？”“IPCC第六次評估報告中關于極端天氣的內容有什么？”拋出這樣的專業問題，Planet Intelligence@Climate（下文簡稱PI@Climate）氣候科學大語言模型都能快速給出深度的氣候領域專業回答。作為中國首個獨立自主研發的氣候科學大語言模型，PI@Climate創新性地構建了LLM-ABM模型體系，大幅提升了對于復雜氣候變化科學事實、氣候變化對自然和社會系統影響、氣候減緩和適應行動的認知能力。

11月11日，在以“AI Science雙螺旋引擎驅動科研新范式”為主題的2024科學智能創新論壇上，復旦大學、上海科學智能研究院等聯合發布了一系列垂直領域科學大模型，包括Planet Intelligence@Climate、女媧-生命流體大模型、女媧-基因導航大模型以及女媧-生物結構大模型等，涵蓋氣候科學、藥物研發、基因組研究、生命流體力學等多個前沿領域，為應對氣候變化、推動精準醫療和生物技術創新提供了支持。

AI for Science成果發布現場。復旦大學 供圖

澎湃新聞（www.usamodel.cn）記者了解到，PI@Climate由復旦大學、上海科學智能研究院（以下簡稱“上智院”）、上海創智學院共同研發。模型首先形成包括農學、林學、能源科學、水利工程、環境科學、管理學、經濟學、政治學、法學等十余個相關一級學科在內的綜合性氣候變化跨學科數據體系。基于氣候相關的結構化與非結構化有效數據，對大模型進行持續訓練并進行微調，形成一個涵蓋氣候變化科學事實、氣候變化對自然和社會系統影響、氣候減緩和適應行動的領域大模型。還能以多智能體建模服務更加復雜的場景，并通過智能體應用不斷反哺和反饋新的氣候變化數據，形成數據閉環，以滿足模型體系的進一步演進。

復旦大學校長助理、上海科學智能研究院理事長吳力波介紹稱：“作為氣候領域的垂類大模型，相較于底座模型和其他通用大模型，PI@Climate氣候科學大語言模型更擅長解決專業科學問題。PI@Climate模型體系通過預訓練的大模型在保留通用能力的基礎上，引入了超過2600億詞匯量的氣候變化領域知識。從專家標注結果中篩選出19110個高質量指令實例，在此基礎上對大模型進行有監督微調，顯著增強氣候變化領域的指令與任務求解能力。PI@Climate構建了一個包括7743個多類型、多學科問題的氣候評測基準，意味著建立了統一的標準來客觀評估不同氣候模型在氣候領域上的表現。”

“女媧”系列生命科學大模型則由復旦大學與上智院共同研發。“基因組中可以表達為蛋白質的區域僅占1.5%，剩余的98.5%非編碼區被稱為基因組中的‘暗物質’，這些暗物質不直接生成蛋白質，但對調節基因的表達至關重要，對癌癥的產生、衰老、發育等生命過程至關重要。”復旦大學人工智能創新與產業研究院副院長、上智院AI科學家程遠介紹稱，女媧-基因導航大模型希望為這些“暗物質”對生命的作用機制提供一套“導航圖”，最終可以構建出一套基因與基因之間、基因與環境之間、基因與外部刺激之間的關聯關系圖譜。有了這張地圖，將可以揭示疾病與基因之間的因果關系，實現靶點的發現，為精準醫療和疾病基因研究提供重要支持。

論壇現場。澎湃新聞記者 鞠文韜 攝

女媧-生命流體大模型基于自建的全球最大規模器官流體力學數據庫與物理方程約束方法，構建了一套可以適應人體內各種器官幾何形狀、多種流體邊界條件的流體力學基礎模型，助力腦動脈血液流動等疾病機制研究。程遠介紹稱：“目前女媧-生命流體大模型針對腦動脈中血液速度場的模擬誤差低至6.8%，相比學術界當前的SOTA方法有了顯著提升，計算效率相比于傳統CFD方法提升了100倍。”未來，女媧-生命流體大模型將開放模型功能，推動對如動脈硬化、血栓和腫瘤微環境變化等疾病的發病機制的研究，助力學術界和工業界進一步探索和優化生物醫學領域的流體力學應用。

此外，女媧-生物結構大模型采用先進的DiT擴散模型架構，在生物分子結構預測上超越了現有水平。該模型支持蛋白質與抗體藥物開發，能精準預測分子與靶標的結合親和力，為癌癥免疫治療和重大疾病治療提供助力。接下來，女媧-生物結構大模型的核心功能將逐步開放，為學術界和產業界提供支持、搭建合作生態。

論壇現場，上智院院長、復旦大學浩清特聘教授漆遠發布了由上智院聯合復旦大學、集智科學研究中心及阿里云共同編制的《科學智能前沿觀察》，該報告概述了科學智能的定義與發展范式，深入總結科學智能領域的若干前沿方向。

據漆遠介紹，“科學智能前沿觀察”十大方向為：垂直領域科學大模型、融入先驗知識的AI模型、基于大語言模型的科學研究、從提出假設到自動驗證的AI科學家、復雜世界的多智能體建模、物理世界的第一性原理、科學啟發的可解釋AI新架構、合成數據、新型智能計算、面向可信可解釋的科學世界模型。

漆遠表示，AI與基礎科學的深度融合，將開啟AI與科學“雙螺旋引擎”共振驅動的科學研究新范式。一方面是將AI技術應用于具體領域的科學研究的“AI for Science”，另一方面是將領域學科知識用于AI算法和架構的理解和改進的“Science for AI”，二者類似DNA和RNA的雙螺旋結構：AI將成為科學研究探索的最前沿；科學啟發的AI也將成為實現通用人工智能的重要支撐。“希望推動和支持更多AI和基礎研究領域的科學家，深度融合無縫合作，共同探索科學智能的新未來，打造能夠自主發現復雜世界未知規律的‘AI愛因斯坦’。”漆遠如是說。