“去年是DeepSeek，今年是OpenClaw。”

在日前举行的香港科技大学上海中心“AI FOR DISCOVERY：从范式革命到产业重构”学术峰会上，与会院士、科学纷纷提到人工智能域近期爆火的“龙虾”。这热梗源自开源AI智能体OpenClaw的龙虾图标，用户通过与智能体对话等式，能够部署并培育个24小时的属AI助理，并且是能力不断迭代的“养成系”。

“春节期间，很多AI研究人员都在加班加点，研究行业内破圈的事，OpenClaw的横空出世。”复旦大学浩清特聘教授、上海科学智能研究院院长漆远时间注意到了“龙虾图标”成为GitHub（全球大开源社区）排名的软件。结OpenClaw为OPC（人公司）带来的生产力变革，其行业影响力不亚于去年同时期的DeepSeek。

由此展开的学术峰会上，AI域与基础科学域的不约而同地达成了种共识：当人工智能正在从单纯的辅助工具演变为科学发现的“伙人”，AI与医疗、能源、制造等实体产业的度融，正动科研模式由“经验驱动”向“智能驱动”跃迁。

“模型驱动”迈向“智能体驱动”

3月1日，上海科学智能研究院（下简称“上智院”）与复旦大学在模速空间发布了新的能动科研智能体，款名为“大圣”的“星河启智·科研伙人”，标志着科学智能从“模型驱动”迈向“智能体驱动”阶段。

漆远介绍，“星河启智”平台去年上线以来，半年内在工具、模型、文献等面的数据均实现大规模增长，入驻团队数量则增长了12倍，并出“伏羲”气象大模型、“燧人”物质大模型等垂直域的科学大模型，还与阿里魔搭社区共建了国内目前模型多、数据规模大的“AI for Science（科学智能）”开放社区。

谈到如何将智能体与科学研究相结黄石万能胶厂，漆远回忆起段插曲：当天峰会主持人蒋昌建在2019年的档节目中，曾问过彼时作为嘉宾的漆远，“AI在将来关键的是什么”。后者当时给出了两个答案：“意识”和“发现未知科学规律”。

七年后，OpenClaw等智能体横扫全球，侧面呼应了漆远当时的回答，并映射出AI大模型当下的现状：基础模型能力实现跃升，底层模型的支撑力不断强大；智能体的设计简单但果惊人，并且正在成为拥有持续长期记忆的“个人外脑助理”。

但智能体也并非坚不可摧。漆远表示，智能体的核心是“记忆”，但OpenClaw等智能体在压缩文件、数据的记忆系统时，会出现失真现象，这对科学研究来说存在致命风险。因此，把数字世界中的智能体和物理世界真正连接起来，人类还有段长路要走。

工程院外籍院士、香港科技大学席校长郭毅可则预测，今年AI在科学域，尤其是探索科学（Discovery Science）域将有巨大突破。他表示，相较人们使用智能体管理各类文件，在实验室域，智能体能发挥大作用。原因在于，实验室有清晰的权责边界和工作流程，有助于智能体开展主动理，实现“AI for Lab（实验室智能）”。

有了这前提，实验室的自动化便不在话下。郭毅可表示，上轮智能实验室建立了数据库和数据工作流，具体工作涵盖填写电子表格、完成实验笔记、实验库存管理、生物学实验设计、实验分析等内容。而今，通过大模型和智能体，能将上述流程自动化，实验室将出现“智能体科学”。

于是，“AINA”即“AI原生创新环境（AI Native Arena）”便应运而生，泡沫板橡塑板专用胶将原先从被动记录到完成实验的传统工作范式，变为由智能体主，通过先验模型来驱动实验室的流程设计，再触发实验的各项工作，不仅能“7×24”小时自主运行各类实验，还能持续学习、自我进化，形成优解决路径。

“但终的决策还是由人来选择。”郭毅可说。

“假设驱动”走向“数据驱动”

港科大上海中心去年1月成立以来，已招引多入孵企业在徐汇西岸和徐汇北杨两大基地动科研成果产业化。当天峰会现场，港科大上海中心北杨基地的入孵企业——上海久湛信息科技有限公司与圳计科学研究院签署了“AI for Science”落地应用战略作，将依托圳崖山大数据底座共同进人工智能与科学计的融创新。

香港科技大学潘乐陶气候变化与可持续发展中心的科研成果也在上海开拓了应用场景。中心主任、香港科技大学教授陆萌茜介绍，包括微软“Aurora地球系统通用模型”、英伟达“Earth-2”以及气象局“风顺”大模型在内，地球系统科学已成为批充分应用AI智能体的垂直科学域。

这现象背后的成因涵盖多个面。其是“数据洪流”应，不仅有各类卫星、传感器积累的地球数据，还有传承千年的水文数据与气象观测数据，是实实的“语料”资源库。其二，智能体可有解决各类计瓶颈，快速做出预测。其三，地球系统、气候系统本就是复杂的非线系统，伴随近年来的气候变化，基于过去历史数据所形成的传统气候分布规律逐渐不再适用。其四，传统的参数化分析已赶不上智能体“机猜”的准确和率。

因此，AI在气候、地球科学域的发展迅猛，从地震预警到海啸预警都有智能体的贡献。AI对地球系统科学的影响也不仅仅存在于应用端，在学科的研究范式上正产生远影响。

陆萌茜表示，以往地球系统科学的研究过程中，重要的环节是提出假设，随后用数值模拟的模型来验证假设。“这非常考验个人认知的边界，学识积累不到定程度，就很难提出非常有发现潜能的科学问题。”而随着智能体的应用，科学研究正从“假设驱动”变为“数据驱动”。

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以智能监测为例，珊瑚是监测气候变化的项重要指标，当海温升到定程度时，珊瑚就会出现大面积白化。陆萌茜介绍，过去，海底珊瑚的健康监测都需要潜水员下水定点观察；现在，通过水下机器人与智能监测系统，可以对广泛区域的珊瑚健康状况实现全天候监测。

学科发展进程也在被智能体“改写”。陆萌茜表示，地球系统科学的入门门槛不非常，但门槛数量多且杂，涉及统计、计机、地球科学等，人才需要培养十年才能真正掌握智能调参的技能。因此，地球系统科学长期以来都非常稀缺。“有了AI智能体，可以辅助多年轻人投入地球系统科学中，或许未来还将诞生‘AI地球科学’，构建全尺度的‘地球数字孪生’。”

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