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ScienceOne科研AI平台实战，科研人24小时学术特助

来源：互联网 2026-07-22 06:22:09

中科闻歌推出ScienceOne科研AI平台，基于S1-Omni多模态模型，在95.5%任务中超越GPT-5.5。平台集成5000余科学工具和近300专业数据库，支持文献检索、实验设计、论文配图、创新评审等全流程，助力科研人员高效工作。

最近的世界人工智能大会上，中科闻歌磐石 ScienceOne 团队一口气亮出了两张王牌：

专攻科学场景下深入理解、预测与生成的科学多模态统一推理模型 ——
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S1-Omni；
以 S1-Omni 为基座、贯穿整个科研生命周期的智能化服务平台 ——
ScienceOne。

做科研的朋友每天都有看不完的新论文；一个实验方向要反复试错；要频繁切换不同工具；好不容易做出结果，写论文、补引用、改格式还得花费大量时间。这些痛点，几乎每个科研人都深有体会。

中科院自动化所牵头磐石 2.0（S1-Omni）的技术攻关，中科闻歌则主攻大模型训练，把这些能力落到 ScienceOne 科研智能平台中，让 AI 大模型真正进入科研工作流，让所有科研人员都能拥有一个 24 小时在线的学术特助。

在最新的测试里，S1-Omni 展现出了极其强悍的性能：

在全部评测中，有 95.5% 的任务表现超越了 GPT-5.5，83.3% 击败了 Gemini-3.1-Pro。

聚焦到药物研发中极具挑战的 18 项 ADMET（药物毒理及理化性质预测）评估，

S1-Omni 表现明显更接近专业 SOTA 模型，其中 6 项指标甚至超越了传统的专用 SOTA 模型，拿到了单项最佳成绩。 ScienceOne科研AI平台实战，科研人24小时学术特助

▲ S1Omni 与 GPT5.5、Gemini3.1Pro 及专业 SOTA 的 ADMET 成绩对比。蓝色粗体为单项最佳，下划线为次佳。

这意味着，在未来我们或许不需要再为单项研究单独训练、部署那些繁琐的专用大模型了。

中科院背书、WAIC 首发、综合测评领先，听起来确实很猛。那么，在真实的日常科研场景中，S1-Omni 表现到底如何？今天我们一起体验一下，S1-Omni 是怎么帮科研人员干活的。

01. S1Omni 怎么做科研

我们打开了基于 S1-Omni 打造的 ScienceOne 平台，用大白话就可以让 AI 辅助我们看资讯、定选题、查论文、实验、成果表达、配图、评审……

深度研究一个课题

我们输入一个自己感兴趣的课题：

提示词：盘点近3年美国在阿尔茨海默病早期诊断生物标志物研究领域的4项代表性成果，包括新型血液标志物、影像学标记物等方向。

如果是人工自己查，我们要搜索论文和官方公告，了解、区分血液标志物、医学影像和 AI 预测等技术路线，还要逐一核对研究时间、机构、样本和关键指标，开几十个网页慢慢摸索。

ScienceOne 内置了 2000+ Skill、2000+ MCP 插件以及近 300 个专业数据库，可以在对话中智能自主调用最匹配的技能和工具来完成科研任务。

ScienceOne 先根据我们的需求，思考提炼检索关键词。第一轮先进行宽泛搜索，快速摸清方向。发现线索之后，再进行二次检索，补齐关键信息。

这个过程和我们自己做调研很像，先广泛搜索找方向，再顺着线索往下查。

我们一起看看 ScienceOne 的回复：

每项成果都列出了研究机构、技术方向、关键数据和研究意义，最后还生成了总结表格，并附上参考来源。

做科研最怕大模型的黑箱操作，ScienceOne 直接用规范的流程、结构化的结果和明确的引用来源，省了不少事。

据 ScienceOne 官网介绍，平台已聚合 5000 余个科学工具和 294 个专业数据集，覆盖数据处理、模型训练、特征分析等科研环节。面对不同任务，模型可以在对话中选择相应工具，而不需要我们逐个寻找和操作。

AI 配图

论文写到关键处，往往需要一张高质量的示意图来辅助说明。我们可以让 ScienceOne 通过自然语言生成科研配图。

提示词：构建光催化电荷分离与转移动力学模型图，解析激子生成、界面迁移与复合损耗过程，生成中文图片。

一句话 ScienceOne 就把复杂的光催化过程拆解成了形象的画面，并且附上了能带结构、动力学模型、过程解析，甚至还附上了图例说明。

AI 评审

写完论文后，最让人头疼的就是不知道该如何优化。创新点够不够突出？实验设计有没有明显的缺口？参考文献是不是太陈旧？自己盯着论文看了几十遍，很难发现问题所在。

ScienceOne 的创新评价，可以先帮我们做一次投稿前预审。

目前支持两类任务：一类是项目立项、论文开题前的选题评估；另一类是论文投稿前的质量检查。

我们上传了一篇多目标网络优化领域的未公开论文，并同时附上了论文附件，要求它严格按照 IEEE Peer Review Process Guidelines（IEEE 同行评审过程指南）进行综合评价。

文件上传后，ScienceOne 首先读取了论文和评审标准，判断任务类型后，自动调用了对应的创新评价 Skill，并生成了一套结构化的审查流程。

ScienceOne 像一个挑剔的真实审稿人一样，从 7 个维度对论文进行逐项检查：原创性、技术正确性、研究相关性、实验验证、论文表达、参考文献和发表标准。

最终，这篇测试论文得到了 3.6/4.0 的综合评分，建议为接收。

更有用的是后续的各维度详细评价和改进建议。

比如，ScienceOne 指出这篇论文的原创性、技术正确性和实验验证拿到了 4 分；但论文表达、参考文献和发表标准只有 3 分。ScienceOne 直接定位了问题所在：部分英文专业表达不够准确、引用格式需要统一、理论证明可以补充更多公式细节，且实验部分需要增加更有针对性的 Baseline 对比。