当前，全球科技竞争加速向前沿交叉领域延伸，科研活动对高质量数据、复杂实验与跨学科协同的依赖不断增强。
与此同时，传统科研在假设形成、实验设计、操作执行与结果复现等环节，仍较大程度依赖人工经验与反复试错，周期长、成本高、可复制性不足等问题在部分领域尤为突出。
如何以更高效率、更高可靠性支撑科学发现与技术迭代，成为科研体系现代化进程中的重要课题。
在这一背景下，厦门大学牵头的新一代人工智能国家科技重大专项“知识增强的科学具身智能体平台构建和应用”近日获批立项，并已进入全面实施阶段。
项目由厦门大学牵头，北京大学、中国科学技术大学、郑州大学等高校以及多家行业企业共同参与，意在打通基础研究、关键技术与产业应用之间的衔接链条，推动科研与产业的深度融合，形成可验证、可推广的新型科研生态。
从原因看，一方面，通用大模型在科学研究场景中仍面临若干国际共性难题：其一是专业知识可靠性不足，容易出现与领域事实不一致的推断；其二是虚实迁移困难，算法在仿真环境表现良好，迁移到真实实验设备时往往受传感误差、执行偏差与环境扰动影响；其三是科研过程强依赖实验规范与安全约束，缺少可信机制与持续更新机制将影响可用性。
另一方面，科学研究天然具有跨学科、强约束、重验证的特征，单一技术路线难以覆盖从知识组织到实验执行的完整链路，需要在大模型、知识图谱、具身智能、数字孪生与实验平台等方向形成系统集成和协同突破。
围绕上述痛点，该项目提出以“知识增强”和“具身闭环”为核心思路，计划通过3年研发攻坚，打造国际领先的软硬件一体具身智能共性技术平台，推动科研流程向智能化、自主化、标准化方向演进。
按照项目部署，将聚焦五个关键方向：构建面向科学任务的具身基座大模型；建立智能体可信机制与知识更新机制，提升推理与决策的可核验性；突破虚实贯通的训练与部署瓶颈，提高数字孪生到真实实验的迁移可靠性；搭建软硬一体的实验平台，强化感知、规划、执行与反馈能力；建立跨学科开源验证体系与评估框架，为成果迭代与规模化应用提供可比较、可复现的标准支撑。
从影响看，若平台按期形成并实现稳定运行，将在科研效率、科研质量与创新组织方式上带来多重变化。
一是有望显著压缩从假设提出到实验执行的时间成本，通过自动化规划与操作降低重复性劳动，提高实验吞吐与稳定性；二是通过可信机制与评估体系，促进科研过程规范化、可追溯化，提升结果复现与跨团队协作效率；三是以共性平台带动产业环节升级，在医学、生物、材料、能源等典型行业形成可落地的示范应用，促进关键技术从实验室走向产业链。
与此同时，该项目强调“软硬件一体”与“开放验证”，有利于推动相关标准与方法体系形成，为我国在智能制造、生命科学等战略领域提供可复制、可推广的“未来实验室”解决方案，增强产业竞争力与科技供给能力。
就对策路径而言，项目的成效取决于“技术—平台—应用—标准”四个环节的闭环推进：在技术层面，需要以知识增强提升科学问题求解的准确性与可解释性，以虚实贯通提高部署鲁棒性；在平台层面，需要把实验安全、设备兼容、数据治理与流程管理纳入统一架构，避免碎片化建设；在应用层面，应坚持以典型场景牵引，优先解决科研与产业最迫切的瓶颈问题，形成可衡量的指标体系；在标准层面，建立开放验证与评估框架，推动形成可比较、可复用的技术路线与规范，为更大范围的推广应用奠定基础。
展望未来，随着“人工智能+”行动持续推进，科学研究正从“以人主导”的经验驱动加快走向“人机协同”的智能驱动。
具备知识增强能力、能够在真实世界执行并形成闭环反馈的科学具身智能体平台，将可能成为新一轮科研基础设施的重要组成部分。
项目若在关键技术与落地应用上取得突破，不仅有望提升我国在科学智能领域的国际竞争力，也将推动科研组织方式、实验范式与产业创新模式的系统性变革。
当科学探索遇见智能革命，人类认知世界的范式正在发生深刻变革。
这项国家重大专项的实施，不仅代表着我国在科研智能化赛道上的关键落子，更彰显了通过制度优势整合创新资源的战略智慧。
其最终价值或许不仅在于技术突破本身，而是为人类探索未知疆域提供了一种全新的可能性——让机器成为科学家的"数字同事"，共同拓展认知的边界。