中新社北京3月26日電 (記者 夏賓)在中國科學院國家天文臺，科研人員正利用阿里千問QwQ-32B構建的金烏·太陽大模型，對太陽耀斑進行精準預測，而天文大模型“星語3.0”則接入興隆觀測站MiniSiTian望遠鏡，可自主控制觀測、分析數據并推薦后續計劃。

　　在中國科學院青藏高原研究所，其聯合阿里云發布多模態大模型“洛書”，可高精度溯源和預測徑流量，為復雜地形區的水資源管理和清潔能源開發提供精準決策支持。

　　在中國科學院南海海洋研究所，其研發的“瑤華”大模型，通過分析10萬張水下影像，實現珊瑚種類識別準確率88%，效率較人工提升數十倍......

　　從望日到觀星，從察水到識物，大模型正為中國科研裝上超強“處理器”。

　　中國科學院青藏高原研究所助理研究員夏萃慧對中新社記者表示，洛書大模型結合了科學模型和通義千問大模型，以AI驅動，通過算法捕捉到的信息遠超于過去傳統模型。現在洛書能對某個特定水電站做精準分析，包括特定時段來水量、水源地的具體位置等，在時空層面進行動態分析溯源，數據全部量化處理，這對科研意義巨大。

　　夏萃慧還提到，更重要的是，借助大模型可驅動其根據具體業務事項進行問答，直接梳理分析數據。“比如說，我在枯水期要觀測什么，根據歷史氣象對來水量有什么影響，未來需要做哪些氣候變化適應的工作等等，現在都可以通過推理大模型，經過數據推理，就能給出解釋。”

　　中國科學院國家天文臺人工智能小組核心成員李瑀旸指出，星語大模型的三大能力可助力科研。一是模型基礎能力，即知識檢索能力、視覺分析能力，二是智能化工作能力，能拆解科學問題，設計復雜科研流程計劃并輔助分步解決，三是保障數據安全，部分科研場景會把模型部署在本地應用，此時QwQ-32B就提供了相對更低的成本且滿足智能化對模型智能體能力的需求。

　　夏萃慧還透露，研究團隊已與相關地方政府及能源產業的龍頭企業聯合開展了洛書大模型的內測工作。未來，團隊將進一步優化模型設計，以服務能源產業區域一體化時空調度的需求，共同為區域高質量發展貢獻“算法優化資源”的新質生產力。

　　今年全國兩會政府工作報告提出，持續推進“人工智能+”行動，并支持大模型廣泛應用。上述一系列科研機構與科技企業的合作，正是在AI4S(人工智能賦能科學研究)領域展現了中國的創新實踐。

　　聯合國人工智能高層顧問機構專家溫迪·霍爾就曾指出，人工智能能以前所未有的方式分析海量數據，并在圖像處理、數據統計分析等方面優勢顯著。生成式人工智能還可以輔助推理，幫助科研人員發現以往難以發現的新事物。

　　如中國工程院院士、之江實驗室主任王堅所言，人工智能不僅是一次工具的革命，還是一次科學革命的工具。它已成為一種可以能夠打破學科壁壘的通用語言，而不僅是對科學研究的簡單“賦能”。(完)