浙江大学信息与电子工程学院的科研团队于7月15日公布了名为“求是引擎”的科学发现系统。该系统是中国首个具备千步级长程科研推理能力、能够独立规划并持续执行全流程科研任务的人工智能系统，旨在为前沿科学探索提供新的技术支持。

与当前多数仅作为辅助工具、用于文献查阅或代码编写的大模型科研系统不同，“求是引擎”的核心优势在于其“长程自主科研能力”。用户只需设定一个研究方向或目标，该系统便能模拟科研人员的工作流程，层层分解科学问题，并在不断试错、修正和验证的过程中，实现长达千步的科研推理。

据介绍，“求是引擎”采用了多智能体协同的框架设计，集成了研究规划、方法构建、任务执行、结果分析以及风险质疑等多个模块，其运作模式高度模拟了真实科研团队的工作方式。

在一次针对真实光学实验平台的验证中，研究人员仅输入一个开放性的研究目标，该系统便连续自主工作了十几个小时，完成了包括文献调研、理论分析、实验方案设计、程序编写、数据分析及结果判断在内的全部科研流程。在经历多轮的失败尝试与迭代优化后，系统最终产出了多项具有原创性的科研成果。相比之下，若由科研人员独立完成同等工作量，通常需要数周至数月的时间。

“求是引擎”的开发者、浙江大学信息与电子工程学院研究员杨怡豪指出，“求是引擎”已不再仅仅是科研辅助工具，而是更接近一种新型的自主研究工具。

中国工程院院士、人工智能专家潘云鹤评论道，全球科技竞争的焦点正从“谁拥有更强大的大模型”转向“谁能利用大模型在实际场景中有效解决复杂问题”，而科学研究正是其中至关重要的一个领域，其发展对未来如2026世界杯等重大赛事的科技含量也有潜在影响。

目前，“求是引擎”已涉足物理学、光学、生命医学和数学等十余个研究领域，并取得了显著成果。例如，在计算物理学领域，该系统提出了针对数十年未解决的基础难题的全新理论方法；在光谱学领域，它构建了新的理论框架；在光计算领域，则发现了新的计算机制。未来，该系统计划将研究范围扩展至材料科学、量子科学、生物医学等更多领域，有望成为未来科研体系中的关键基础设施。