2024年的诺贝尔物理学奖和化学奖揭晓后，“AI for Science”迅速成为热议话题。这两项大奖均颁给了在这一领域作出杰出贡献的科学家，尤其是物理学奖授予了谷歌旗下DeepMind公司的CEO及首席科学家，以表彰其在“基于人工神经网络的机器学习”方面的开创性贡献。

国内的AI企业因此备受激励。距离诺奖揭晓两周后的10月24日，在第七届世界声博会暨科大讯飞2024全球1024开发者节上，科大讯飞董事长刘庆峰提到：“一个奖项聚焦于AI如何革新科研，另一个则关注科研如何反哺AI，这表明‘人工智能重塑科研模式’已成为科技界的普遍认同。”刘庆峰指出，科大讯飞早已将助力科研作为星火大模型的核心目标之一。

在本届开发者节上，科大讯飞展示了星火科研助手在科研领域的应用成果。例如，这款工具自去年底推出以来，已被中科院下属116家研究机构采用。北京邮电大学的一个团队基于讯飞星火大模型开发的编程教学平台“码上”，目前已覆盖全国332所高校，学生提问频率翻倍，教师的工作量减少了八成。

早在星火大模型推出之初，科大讯飞就与中国科学院文献情报中心携手，共同研发科技文献大模型及相关应用。2023年的1024开发者节上，“星火科研助手”上线，提供成果调研、论文解读和学术写作三大功能。今年的新版本进一步加入了论文预审和专业领域知识服务等新特性。

刘庆峰认为，AI for Science正引领科研范式的深刻变革，成为科技发展的新动力。他将人工智能赋能科研分为三个层次：首先，借助文献助手和代码助手优化基础工作；其次，运用深度神经网络实现科学任务的精准建模；最后，通过认知大模型掌握领域知识，辅助设计科研实验计划。

星火科研助手是科大讯飞在提升基础科研效率上的初次尝试。与此同时，众多高校也在深入探索人工智能在科研中的应用。

目前，科大讯飞已联手多个团队推进AI与生物技术以及科学设备的结合。刘庆峰透露，他们与中国科学技术大学刘海燕教授团队合作，利用条件扩散生成模型设计蛋白质主链结构，原本耗时半年的实验如今只需一天即可完成，已成功创造出48种自然界未曾存在的新型蛋白质。他们还与中国科学院等离子体研究所李建刚院士团队合作，借助Transformer强化学习优化托卡马克等离子体控制，将预测时间从十天压缩到一小时，误差从7%降至3%。此外，科大讯飞与中国科技大学共同开发“化学大模型”，与中国科学院大连化学物理研究所合作构建“化工大模型”。

在今年的科大讯飞1024开发者节上，公司与中国科学院文献情报中心等多家机构联合主办了一场“科技文献内容智能分析与应用学术研讨会”，吸引了学界与产业界人士共同探讨AI for Science的未来发展。

研讨会上，科技文献大模型2.0和星火科研助手2.0正式亮相，较前一版本有了多项改进。星火科研助手2.0不仅在原有三大功能上全面升级，还新增了垂直领域的服务能力及科研服务智能体中心，显著增强了工具的实用性和普及度。同时，科大讯飞首次推出了星火科技情报助手，结合科技文献大模型2.0等核心技术，实现了多源数据自动化处理、主题分析、文献研读及成果报告生成等功能，大幅减轻科研人员的重复性工作，提升科研效率。

在全球产业转型的关键时期，中国科技企业正通过创新持续推动基础科学研究的发展。在AI for Science引发的科研范式变革中，以讯飞星火为代表的大模型有望成为重要的推动力量。