科研工作流的革命：玻尔科学空间助力科研提效

科学家的时间是无价的，理应聚焦于更具前瞻性的问题、深入机制的理解和重大发现，而不应被繁琐的搜索、整理、验证、复现和交流等事务所消耗。近日，深势科技推出了玻尔・科学空间（公开测试版），为科研人员与AI科学家的协作提供了一个整合桌面工作环境。此平台能够连接本地与云端的科学数据、计算资源和实验设施，同时将不同学科的AI科学家融入科研流程。研究者只需提出问题与确认，剩下的“体力活”则由科学空间来完成。

首先，在科研调研阶段，玻尔・科学空间不仅仅帮助研究人员收集信息，更重要的是提供高质量的判断和可落实的假设基础。当面对一个新的研究课题时，研究者最难的不是寻找更多的文献，而是从大量的信息中区分出哪些是共识、哪些仍有争议、哪些尚未解答。借助于全科科研专家SciMaster，研究者能够通过对话提出研究问题，系统将自动检索相关文献和专利，理解其中的文字、图表、分子及公式，并形成结构化的调研结果。在此基础上，系统还会梳理出研究共识、矛盾及空白，辅助研究者提出有依据且可测试的研究假设。当假设具有推进潜力时，AI科学家能够结合现有研究、可用数据及实验条件，生成可执行的实验设计，明确研究中各个变量、技术路线、关键步骤和结果判定方式。这使得科学调研不再局限于信息收集，而成为高质量判断和科研行动的起点。

然后，在科研执行阶段，假设不再仅限于讨论，点击即可验证。从假设到验证，其间的耗时工作往往才真正开始。研究者除了选择适当的模型和方法外，还需完成数据获取、软件安装、环境配置、参数设置、任务运行、故障处理及结果分析等多项任务。若实施失败，还需重新更换参数再试。在玻尔・科学空间，AI科学家能根据研究目标自动分解任务，调用相应的数据、模型、软件及计算资源，执行计算、模拟和数据分析，并在关键节点检查结果。研究者可持续围绕科学问题提出后续需求，无需在多个工具和工作环境间频繁切换。

在生物学、医学、药物研发及材料科学等多个科研领域，玻尔・科学空间内置了BioMaster、PharmMaster、MatMaster等AI学科专家，支持各种真实的科研任务。研究者只需关注问题，AI科学家便能开始验证过程。BioMaster能够使生物医学分析过程具备可执行性、可追溯性和可复用性。生物信息学研究常需在论文、公共数据库、代码库和分析软件之间不断切换，实际所需的时间不仅仅在于运行代码，更在于寻找正确的数据、还原分析方法、处理版本依赖、校对参数，并判断结果的生物学正确性。

以三个典型任务为例，BioMaster可以理解论文中的方法，关联GEO等公共数据与作者代码，完成数据获取、环境执行、代码调试和结果核查，将公开的论文转化为实际可用的科研资产；对于单细胞数据分析，能够围绕同一科学问题组织数据处理、RNA速度等分析流程与科研绘图，并支持研究者基于前序结果进行后续分析；在基因变异解读中，BioMaster跨越ClinVar、UniProt、PDB、AlphaFold等数据源，完成实体对齐、证据验证、统计分析和可视化，形成具有来源和证据等级的结构化结果。通过将分散的数据查询与计算步骤组织成可审查的分析链路，BioMaster让研究者能将更多精力集中在结果判断、机制理解和下一步研究设计上。

与此同时，PharmMaster贯通了从靶点调研到分子设计的研发链路。在药物研发中，靶点调研与立项、专利格局、作用机制、构效关系及分子设计等多个环节所需的信息、模型和工具各不相同，研究结论需要在上下游任务间持续传递。以ITK靶点抑制剂的立项和开发为例，PharmMaster能够围绕研究目标广泛收集资料，准确进行专利与竞争格局分析，加速立项调研及决策；通过分子识别和上下文语义关联，完成SAR分析解读；自动发起计算任务，筛选起点分子，并进一步开展共晶结构解析、逆合成拆解、新分子推荐及活性与ADMET性质评估，全面为研发人员提供智力支持。

在以上步骤中，不再是彼此割裂的单点任务和复杂工具的组合，而是由同一研究目标所驱动的、能持续推进的研发工作流。研究者可审查每一步的依据及结果，依此调整设计方向，进入下一轮的候选分子优化。MatMaster同样从性能目标出发，组织材料设计与模拟，确保在文献证据、结构设计、性能预测与机理验证之间建立连接。以高温介电薄膜的研发为例，研究者在各阶段可借助玻尔・科学空间的技术协助，更加有效地推进材料的开发与验证流程。