2025 年的 AI 科研领域又迎来一记重磅炸弹！深势科技全新升级的 Bohrium 玻尔科研空间站，以量子力学先驱尼尔斯・玻尔之名，再次刷新了 AI for Science 的行业标杆。这次升级不仅带来了科学导航（Science Navigator）和Uni-Lab-OS 智能实验室操作系统两大核心突破，更在算力调度和大模型应用上实现了跨越式发展。作为深度参与过多个 AI 科研平台评测的老司机，我可以负责任地说，这次玻尔的升级堪称 “科研生产力的革命”。
? 科学导航：重构科研流程的 “超级大脑”
在信息爆炸的今天，科研人员平均超过 60% 的时间都消耗在文献检索与数据整理上，而真正推动科学进步的，往往是一个关键问题的提出和一次独特发现的实现。玻尔空间站此次升级的 “科学导航” 模块，正是瞄准这一痛点，打造了全球首个覆盖 “读文献 - 做计算 - 做实验 - 多学科协同” 的 AI 科研平台。
智能文献解析引擎：让文献 “开口说话”
传统的文献检索就像在茫茫大海里捞针，而科学导航的智能文献解析引擎，依托自然语言处理技术，能自动提取实验数据、作用机理等关键信息，将文献定位效率提升 80%。更神奇的是，当科研人员输入问题后，AI 会即时解析意图，精准匹配相关成果并生成结构化答案，还支持一键溯源至原始文献，确保研究链条的完整可追溯。比如在药物研发中，科研人员只需输入靶点信息，系统就能自动关联全球 1.6 亿篇文献中的相关研究，甚至直接生成分子活性数据表格，这效率提升可不是一星半点。
全流程科研赋能体系：从选题到落地的 “一站式” 支持
科学导航的价值远不止于文献检索。它构建了 “智能检索 - 深度解析 - 个性推荐 - 闭环管理” 的创新链条，从 AI 辅助的科研选题推荐，到基于专利布局分析的研发策略制定，再到自动化工具链集成智能解析、分类管理、多格式引用生成等功能模块，真正实现了科研全流程的智能化。以材料研发为例，系统不仅能推荐最具潜力的研究方向，还能自动生成实验设计方案，并在实验过程中实时调整参数，大大缩短了从理论到应用的周期。
? Uni-Lab-OS：实验室的 “智能指挥官”
如果说科学导航解决了 “读” 和 “算” 的问题，那么 Uni-Lab-OS 智能实验室操作系统则是打通了 “做” 的最后一公里。这个专为实验室场景设计的操作系统，通过标准化、自动化地进行合成、制备、表征及测试，实现了科学发现的自动化和智能化。
多模态数据协同：让设备 “听得懂” 科研需求
在传统实验室中，不同设备的数据格式和接口往往不兼容，导致数据整合困难。Uni-Lab-OS 通过路由混合技术，实现了视觉、传感器、控制指令等多个异构模型的纳秒级协同调度。以智能巡检场景为例，视觉模型负责识别设备缺陷，传感器模型分析温湿度数据，控制模型自动触发报警指令，三者通过 MaM（Model-Alloy-Model）模型合成模型高效协作，较单一模型方案效率提升数倍。这种多模态数据协同能力，让实验室设备真正成为了科研人员的 “得力助手”。
数据闭环管理：从实验到优化的 “自进化” 体系
Uni-Lab-OS 的另一大亮点是其数据闭环管理能力。90% 以上的私有化多模态数据无需上传云端，可直接在边缘设备完成 “数据采集 - 模型微调 - 指令执行” 闭环。这不仅显著降低了数据安全成本，还能通过主动学习不断优化实验流程。例如在电池研发中，系统可以根据实时实验数据自动调整材料配比，迭代速度比传统方法快 3 倍以上。这种 “边实验边优化” 的模式，正在颠覆传统的试错式研发。
⚡ 算力调度：释放科研算力的 “智慧中枢”
在算力成为科研刚需的今天，如何高效调度算力资源是所有科研平台的核心挑战。玻尔空间站此次升级，通过弹性资源池和能效优化两大技术，实现了算力的 “按需分配” 和 “绿色计算”。
弹性资源池：算力随需而变
传统科研平台往往面临算力资源浪费或不足的问题，而玻尔的弹性资源池技术，通过动态分配 CPU、GPU 等算力资源，实现了 “算力即服务”。科研人员只需在平台上提交任务，系统会自动根据任务需求调度最合适的算力资源，无论是百亿参数的大模型训练，还是实时实验数据的分析，都能在最短时间内完成。这种弹性调度能力，让科研人员彻底告别了 “排队等算力” 的时代。
能效优化：让算力 “低碳高效”
随着算力需求的激增，能耗问题日益突出。玻尔空间站通过液冷技术和智能功耗管理，将算力中心的 PUE（电能使用效率）降低至 1.1 以下，较传统风冷方案节能 30% 以上。同时，系统还能根据任务优先级自动调整算力分配，优先保障高价值科研项目的算力需求，真正实现了算力的 “高效 + 绿色”。
? 行业赋能：从实验室到产业的 “加速引擎”
玻尔空间站的价值不仅体现在技术突破上，更在于其对多个行业的实际赋能。深势科技基于玻尔平台打造的一系列解决方案，正在药物研发、能源材料等领域发挥着关键作用。
药物研发：从 “大海捞针” 到 “精准设计”
Hermite® 药物计算设计平台作为玻尔生态的重要组成部分，已被超六成国内头部药企应用于超过 50 个药物管线项目中，客户累计开展 Uni-FEP 计算任务超 20 万次。通过整合 Uni-Mol 分子大模型和科学导航的文献解析能力，Hermite 平台能快速筛选出最具潜力的候选药物分子，并预测其体内代谢路径，将药物研发周期缩短 40% 以上。例如在某抗癌药物研发中，平台仅用 3 个月就完成了传统方法需要 1 年的分子优化工作。
能源材料：从 “经验试错” 到 “数据驱动”
在能源材料领域，玻尔平台的 Piloteye® 电池设计自动化平台同样表现出色。通过集成 AI 模型和实验数据，Piloteye 能自动优化电池材料配方，提升电池能量密度和循环寿命。某新能源企业使用该平台后，电池研发成本降低了 25%，产品上市周期缩短了 30%。此外，玻尔平台还在合金、化工等领域推出了针对性解决方案，推动了多个行业的研发范式变革。
? 未来展望：开启科研范式变革的 “新纪元”
正如北京科学智能研究院院长张林峰所说，AI for Science 的核心目标是推动科研范式的根本性变革。玻尔空间站通过整合 AI、大数据和自动化技术，正在将这一目标变为现实。从文献阅读到实验设计，从算力调度到成果转化，玻尔正在构建一个全流程、全场景、全学科的科研生态系统。
对于科研人员来说，玻尔空间站意味着更多的时间投入到真正的创新中；对于企业来说，玻尔平台意味着更低的研发成本和更快的产品迭代；对于整个科学界来说，玻尔的升级则标志着科研范式从 “实验试错” 向 “智能预测” 的重大转变。
结语
2025 年的玻尔升级，不仅是一次技术的飞跃，更是一场科研生产力的革命。科学导航重构了科研流程，Uni-Lab-OS 开启了实验室智能化的新篇章，算力调度释放了科研算力的潜力，而行业赋能则让 AI for Science 真正落地生根。可以预见，随着玻尔生态的不断完善，科研人员将迎来一个 “AI 原生” 的新时代，而深势科技也将继续引领 AI for Science 的发展潮流。
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