如果你在科技领域有个奇思妙想，却苦于缺乏实验数据，它会来帮你；如果你酷爱实验，掌握一堆数据，它会帮你科学推理。昨天（26日），在2025世界人工智能大会上，由上海科学智能研究院联合复旦大学和无限光年共同打造星河启智（NovaInspire）科学智能开放平台正式推出。
“科学智能1.0”时代的特征是，少数科学家掌握相当的AI工程能力来获得阶段性成果；进入“科学智能2.0”时代，科研领域迫切需要功能更强大、使用更便捷的基础设施和协作平台，让大量科学家群体能够专注于科学问题本身，真正成为探索的主角。
在此背景下诞生的星河启智（NovaInspire），是智能体原生的全链路科学智能开放平台，致力于加速科学发现，为全球科学家提供覆盖高价值科学数据、开源科学智能模型、面向科研领域的高效智算、干湿实验闭环、多智能体推理规划及多学科众研的全栈基础设施，驱动科学智能进入新纪元。
它面向科学家、AI工程师及广大开发者提供全链路服务，全面释放人工智能的生产力，推进跨学科协作、攻坚关键科学问题、大幅加速科学发现，从而服务各个领域和行业。
星河启智科学智能开放平台（NovaInspire：Scientist-Centered AI Open Platform）以六大核心能力打造科学智能生态、驱动科研范式变革：
1. 高价值可信科学数据：构建基于区块链的科学数据生态，实现稀缺数据资产的可信采集、智能质控、协同共享，为科学智能提供大规模、高质量、权属明晰的数据；
2，科学智能模型万能仓：建设汇聚多模态、多学科融合的科学智能模型开放平台，最新前沿模型开箱即用，让用户快速“淘”到所需，低成本低门槛地构建AI驱动的复杂科研链路；
3，科学智算加速平台：建设高稳定、高效率的科学智能特色算力服务平台，以智能容错与续训、模型动态部署及GPU/CPU算力融合技术，为前沿科学模型研发和应用提效；
4. 干湿实验闭环：创新实现干实验（AI仿真与预测）与湿实验（物理世界里的实验）的一体协同，就像费米的核裂变实验帮助验证了诺达克核分裂猜想一样，实现科学大模型计算的真实世界验证的无缝闭环；
5. 自主科学探索引擎：通过数据、模型、实验等多智能体协同，实现自动化科学推理、动态决策规划及实验闭环，自主进行科学探索，全链路提升科学发现效率；
6. 多学科交叉众研社区：围绕重大科学问题的众研撮合机制与多维度价值激励体系，精准协同科学家、AI开发者、工程师等跨专业人才，构建科学智能开放创新生态。
比如，复旦大学人类表型组研究院-基于视觉-语言多模态大模型的心脑血管疾病智能问诊系统。本课题聚焦构建面向心脑血管疾病的多模态智能问诊系统，以视觉-语言多模态大模型为核心，打造集自主问诊、动态决策、高风险识别为一体的本地化医疗解决方案。通过利用真实心脑血管领域的医疗数据，结合指令微调技术，构建精准的问诊体系；同时引入心电图、超声、心脏MRI等影像数据，创新性地建立影像与文本的语义关联模型，实现多模态协同训练。依托AutoGPT驱动的AI Agent机制，系统具备自主生成分诊建议、精准评估病情及提供检查方案的能力，为患者提供便捷、高效的初诊工具，显著提升心脑血管疾病的早期发现与干预效率。
又如，观心大模型。在人工智能赋能医疗的浪潮中，如何打开“黑箱”，让诊断过程透明化，一直是核心挑战。由复旦大学附属中山医院联合上海科学智能研究院共同研发的国内首个深耕心血管专科的医疗大模型“观心”大模型，利用其多智能体系统给出了答案：一个能够将复杂临床诊断逻辑形式化，并转化为多智能体协作流程的智能化系统。
从Semantic Scholar等知识引擎到谷歌AI Co-Scientist，再到AlphaFold与机器人实验室闭环协作，正推动着科研智能化不断深化。然而，当前各类平台大多专注于AI技术本身，仍存在使用门槛高、跨领域适用性不足等问题，亟需一种以科学家为中心的新型平台，真正聚焦科研需求。
星河启智科学智能开放平台正是基于此契机应运而生，具有三大鲜明特点：一是科学家为中心，从根本上降低AI使用门槛、提高科研全流程效率，让科学家摆脱繁琐的技术细节束缚，聚焦科学问题；二是轻松上手，面向多个学科提供开箱即用、全面便捷的前沿模型、数据和工具服务，显著缩短研究周期；三是开源开放，倡导开放合作，链接各领域科学家与AI工程师，构建数据、模型和工具共享以及能力协同的全球全学科创新网络。
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