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　　8月29日，記者從2025中國(guó)國(guó)際大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)博覽會(huì)“人工智能行業(yè)大模型成果發(fā)布暨供需對(duì)接活動(dòng)”上獲悉，無(wú)相智研科研大模型AI平臺(tái)已開(kāi)放內(nèi)測(cè)，用戶(hù)可使用邀請(qǐng)碼注冊(cè)登錄，并享受無(wú)相智研全部核心功能，目前，平臺(tái)已有上千用戶(hù)注冊(cè)體驗(yàn)。

　　“在AI市場(chǎng)高速增長(zhǎng)的當(dāng)下，我們不盲從通用模型的路徑，而是聚焦垂類(lèi)痛點(diǎn)，通過(guò)數(shù)據(jù)要素驅(qū)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)科研范式的理性變革?！睙o(wú)相智研（貴州）科技有限公司CEO黃柯表示，平臺(tái)的推出不僅僅是技術(shù)輸出，更是生態(tài)賦能，具有顯著的前瞻性和可持續(xù)性。

無(wú)相智研CEO黃柯在活動(dòng)上作成果介紹

　　無(wú)相智研COO田徑介紹，無(wú)相智研是一款專(zhuān)注跨學(xué)科科研的AI平臺(tái)，核心定位為“數(shù)據(jù)要素驅(qū)動(dòng)的科研AI加速器”，旨在解決科研領(lǐng)域的關(guān)鍵痛點(diǎn)：資源獲取難（如海量文獻(xiàn)檢索效率低下）、信息整合效率低（跨學(xué)科知識(shí)融合失敗率高）、研究進(jìn)程慢（實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)到成果轉(zhuǎn)化周期長(zhǎng)）以及數(shù)據(jù)孤島問(wèn)題（尤其在醫(yī)療、生物醫(yī)藥等領(lǐng)域）。

　　“無(wú)相智研平臺(tái)的核心價(jià)值，就是將AI從工具升級(jí)為科研‘水電煤’式基礎(chǔ)設(shè)施，讓科研人員回歸創(chuàng)新本質(zhì)，推動(dòng)中國(guó)科研從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)邁向數(shù)據(jù)智能時(shí)代?！鄙虾＝煌ù髮W(xué)長(zhǎng)聘教軌副教授、課題組組長(zhǎng)、博士生導(dǎo)師薛向東說(shuō)。

　　當(dāng)前，中國(guó)科研群體規(guī)模龐大，年增長(zhǎng)迅速，R&D投資增速顯著。然而，科研領(lǐng)域面臨三大挑戰(zhàn)：資源獲取難（海量文獻(xiàn)檢索效率低下）、信息整合效率低（跨學(xué)科整合失敗率較高）、研究進(jìn)程慢（從立項(xiàng)到成果轉(zhuǎn)化需較長(zhǎng)時(shí)間）。

　　無(wú)相智研平臺(tái)整合海量文獻(xiàn)庫(kù)、知識(shí)圖譜和AI智能體，覆蓋生物醫(yī)藥、材料科學(xué)、計(jì)算機(jī)工程、物理環(huán)境等跨學(xué)科領(lǐng)域，首創(chuàng)文獻(xiàn)矩陣提?。ㄗ詣?dòng)生成關(guān)鍵數(shù)據(jù)表，如實(shí)驗(yàn)方法、局限性）和多文獻(xiàn)對(duì)話(huà)解析（單次處理多篇文獻(xiàn)），輸出動(dòng)態(tài)知識(shí)圖譜，揭示研究空白與趨勢(shì)預(yù)測(cè)，在實(shí)驗(yàn)寫(xiě)作場(chǎng)景，支持實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、代碼生成和圖片查重，預(yù)計(jì)將文獻(xiàn)解析時(shí)間顯著縮短，整體科研周期明顯壓縮。

活動(dòng)現(xiàn)場(chǎng)

　　從市場(chǎng)判斷看，全球AI投資規(guī)模巨大，預(yù)計(jì)未來(lái)幾年年復(fù)合增長(zhǎng)率較高；科研AI工具市場(chǎng)快速崛起。但現(xiàn)有工具多停留在淺層整合，易生幻覺(jué)、缺乏溯源。

　　無(wú)相智研的核心優(yōu)勢(shì)在于垂直大模型與Agent深度融合：基于開(kāi)源模型的微調(diào)，提升科研成果產(chǎn)出準(zhǔn)確率顯著；聯(lián)邦學(xué)習(xí)確保數(shù)據(jù)合規(guī)流通；輕量化部署降低推理延遲至毫秒級(jí)。

　　平臺(tái)已與上海交通大學(xué)、成都電子科技大學(xué)共建聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，驗(yàn)證了在科研實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)場(chǎng)景的實(shí)際效能。功能上，平臺(tái)支持專(zhuān)業(yè)文獻(xiàn)檢索、跨領(lǐng)域知識(shí)融合、實(shí)驗(yàn)?zāi)M輔助、學(xué)術(shù)寫(xiě)作支持等全生命周期服務(wù)，例如在制造業(yè)場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)智能制造升級(jí)高準(zhǔn)確率，在醫(yī)療健康領(lǐng)域提升診斷效率顯著。

　　商業(yè)模式上，平臺(tái)采用To B C雙輪驅(qū)動(dòng)：為高校和企業(yè)提供定制化SaaS服務(wù)和私有化部署；為個(gè)人用戶(hù)推出訂閱制，覆蓋研究生和青年學(xué)者需求。未來(lái)擴(kuò)展至制造業(yè)、教育、金融等領(lǐng)域，目標(biāo)覆蓋廣大科研用戶(hù)群，收入潛力可觀(guān)。理性評(píng)估，AI市場(chǎng)雖火熱，但需警惕泡沫——無(wú)相智研強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)價(jià)值體現(xiàn)，避免過(guò)度依賴(lài)目前市面上的通用模型，轉(zhuǎn)而構(gòu)建可持續(xù)生態(tài)。

　　數(shù)博會(huì)專(zhuān)家現(xiàn)場(chǎng)點(diǎn)評(píng)，該平臺(tái)體現(xiàn)了數(shù)據(jù)要素在科研范式變革中的關(guān)鍵作用，具有高度可復(fù)制性，可推廣至全國(guó)高校、企業(yè)和政府科技監(jiān)管體系。

貴州日?qǐng)?bào)天眼新聞?dòng)浾?管云

編輯 朱登芳

二審 李?yuàn)?/strong>

三審 岳振