在2026世界人工智能大会科学智能开放论坛上，上海科学智能研究院发布了一款名为“神珍科学多模态基础模型”的科研工具。该模型以《西游记》中“天河定底神珍铁”为灵感，旨在通过精简架构承载多领域科学任务，并推动研究者共同参与检验、使用与优化。作为今年3月推出的系统级科研智能体“大圣”的核心组件，神珍模型标志着科学智能领域向跨学科融合迈出重要一步。
技术层面，神珍模型突破传统学科界限，在物质科学、生命科学、地球科学等领域实现知识统一表征与多模态数据融合。其110亿参数规模下，可同时处理DNA、RNA、蛋白质、小分子、地球系统及医学影像六类科学数据，支持从科学理解到结果生成的全流程任务。模型采用Qwen3-VL-8B作为共享主干网络，针对不同数据类型设计专用处理通路：在接入共享模型前，RNA序列保持碱基排列顺序，分子结构保留化学键连接信息，气象场维持空间分布特征，医学影像则保留局部细节特征。这种设计使其能直接输出RNA序列、SMILES分子表示、全球气象场预测及医学影像分割结果，将理解与生成能力整合于单一框架。
开源生态建设是该模型的核心战略。研究团队通过星河启智科学智能开放平台提供模型权重、推理代码、示例脚本及使用文档，支持研究者下载模型或调用API，并与平台上1500余个科学模型及工具联动使用。同时，模型权重在Hugging Face平台开放下载，代码托管于GitHub，形成全球开发者协同共建的开放社区。这种模式打破了传统科研壁垒，为跨机构合作提供技术基础。
本次论坛由世界人工智能大会组委会办公室指导，复旦大学与上海科学智能研究院联合主办，聚焦AI驱动的科学发现范式变革。四位顶尖科学家在主旨演讲中展开多维探讨：诺贝尔化学奖得主阿里耶·瓦谢尔强调AI发展需扎根物理机制；图灵奖得主吉勒斯·布拉萨德展望量子计算在新材料研发中的应用前景，并建议青年学者坚持长期研究价值；中国工程院院士王坚提出科学数据“词元化”构想，主张通过数学、AI与公共设施融合重构科研范式；普林斯顿大学教授范剑青则从社会视角分析AI的统计学习本质，指出其需持续应对伦理安全、就业结构等现实挑战。
巅峰对话环节，与会专家形成共识：AI原生时代的科研创新关键在于构建人、数据、模型、实验与学术判断的协同机制。这既需要科研基础设施的迭代升级，更要求研究者突破传统思维定式。复旦大学特聘教授漆远进一步指出，科学智能的发展应超越文本预测层面，致力于从高维数据中提炼简洁科学规律，并通过仿真-实验闭环加速验证过程。他特别强调，真实科研是包含文献梳理、假设提出、数据采集、模型构建、仿真验证及实验反馈的完整链条，当前亟需开发能统筹复杂流程的系统级工具。
随着神珍模型将六类科学数据纳入统一分析框架，科学发现的形态正在发生结构性转变。这种转变不仅体现在技术层面，更预示着科研组织方式与知识生产模式的深层变革。
