浙大发布"求是引擎"：首次实现千步级长程科研推理，AI从辅助工具进化为自主研究者

2026年8月，浙江大学信息与电子工程学院科研团队正式发布"求是引擎"系统，首次实现千步级长程科研推理能力，标志着AI从"辅助工具"向"自主研究者"的跨越式进化。

传统AI科研系统大多停留在辅助层面，帮助科研人员完成查阅文献、编写代码、处理数据等基础功能。而"求是引擎"更关注整个科研过程的完整性：研究目标如何被拆解为可执行的问题？创新想法如何转化为可验证的方案？初步结果如何判断是否可靠？当结果不理想时，系统能否重新设计下一步？

系统核心能力：

• 多智能体协同架构：系统内部设有多个分工不同的智能体，分别负责规划研究路线、构建方法、执行任务、分析结果、质疑检查，接近真实科研团队工作方式
• 长程自主推进：可在数小时到数十小时内实现数千次大模型调用，持续完成大量中间探索工作
• 真实实验验证：在光学实验平台上，系统连续自主研究十几个小时，经历多轮失败、原因排查、方案修正和再次验证
• 跨学科应用：已在物理学、光学、生命医学和数学等10余个研究方向开展自主研究

在一项真实光学实验平台验证中，研究人员仅向系统提供一个开放研究目标。"求是引擎"连续自主研究十几个小时，自主开展文献调研、理论分析、实验方案设计、程序编写、数据分析和结果判断，最终自主发现多项原创科研成果。如果这一过程由科研人员独立推进，通常需要数周到数月的集中投入。

中国工程院院士潘云鹤对此给予高度评价，指出当前全球科技竞争正在从"谁拥有更强的大模型"转向"谁能用大模型在真实场景中解决好复杂问题"。

目前，"求是引擎"已在计算物理领域针对一个延续数十年的基础难题提出了新的理论方法，在光谱学领域建立了一套具有基础性意义的新理论框架，相关成果将于近期陆续公开。