AI4S大会将在深圳召开:科研智能体离普通研究生还有多远
实验自主代理还在前沿,但读文献、跑数据、写报告的智能体,已经可以装进自己的电脑。
2026年人工智能赋能科学发现与创新国际会议(AI4Science 2026)定于10月23日至25日在深圳举行,主题包括科学数据基础模型、实验室自动化、实验自主代理等(具体议程以会议官方发布为准)。就在本月,谷歌DeepMind和MIT对637名科学家进行调查后,发布了《科学中的人工智能:早期洞察》报告,报道指出AI产生的大量猜想,已经让科学家们忙不过来了。前沿在会场中热火朝天,但是对于一个普通的研究生而言,更关心的问题是这些变化什么时候才能出现在自己的电脑上。
两种“科研智能体”
“科研智能体”目前是指两个不同的概念。一类是会上讨论的实验自主代理和实验室自动化——AI设计实验,机器做实验,然后再根据结果调整下一轮。这需要专门的硬件、平台和大量的投入,离大多数课题组还有一定的距离。
另一类则朴素得多:它不碰移液枪,而是接手研究者每天在电脑前做的事——检索和整理文献,下载公开数据,写代码、跑分析、画图,把结果写成报告或PPT。这一类,现在就能用。PaperOK科研助手就属于后者:一款运行在你电脑上的AI科研智能体,说出目标,它自己拆解步骤并执行,每一步都可以展开查看。
两个智能体是不矛盾的。实验室自动化解决的是“动手”的效率,桌面智能体解决的是“动脑之前和之后”的效率。对于大多数研究生来说,后者所花费的时间实际上更长:一个试验持续一个星期,但前后阅读文献和处理数据和撰写报告可能需要一个月。节省下来的这部分时间,其改变科研节奏的程度可能并不亚于引入一台自动化设备。
一次虚拟筛选,在笔记本上跑完
例如:官网化学材料模式真实运行案例。任务是:给定靶点蛋白、20个候选小分子,识别其结合口袋,进行分子对接,结合能排序,预测前5个的ADMET。
真实运行案例:小分子与靶点蛋白的分子对接筛选
它选用 EGFR 激酶与厄洛替尼的共晶结构(PDB 1M17),20 个候选分子包括 11 个 EGFR 抑制剂、5 个其他激酶抑制剂和 4 个非激酶阴性对照。不参考配体位置,它用网格搜索找到唯一的主腔(560 ų),共晶厄洛替尼 93% 的重原子落在其中。比较多种对接协议后,选出让厄洛替尼重对接 RMSD 达到 1.47 Å 的方案,再用 AutoDock Vina 对接全部分子,三个随机种子复测波动不超过 0.12 kcal/mol,4 个阴性对照都排在末尾。它还明确指出:对接分数不等于活性,真正的 EGFR 药物厄洛替尼只排第 15。
在这个案例中,最值得我们关注的是最后那一句提示。智能体能做到流程的跑通,但同时也告诉你方法的局限性。用户得到的不仅仅是排名表,还有结果表、相互作用图、对接日志以及所有脚本,用户可以一一查看。整个任务用了大约97分钟,我们不必盯着屏幕,可以做实验、看文献,然后回来再看结果。
从哪里开始用
科研智能体离普通研究生,其实只隔着一次下载。PaperOK科研助手支持macOS、Windows和Linux,免费下载,用PaperOK账号登录即可,不用自己配置模型和密钥。入门时可以从简单的事情试起:官网有个案例,提问CRISPR原理并让它计算一条序列的GC含量,约15秒给出回答,脚本在本机真实运行,结果为57.89%。
熟悉后可按自己的学科选择模式。科研助手有通用、生信、计机和AI、经管、医学临床、数模和统计、化学材料、物工、人文社科、心教等10种学科模式,每种都有各自的专业知识和一套专属的插件(首次进入自动安装),生信还有25个生信插件与分析内核。对于未公开的数据的处理,可以选择「逐步确认」的权限,使每一次的操作都征求你的同意,或者直接采用「只读」的权限。对话记录,文献库和项目文件都存储在本机上。
一时不知道如何开口?9个专家模板现成的起点:文献综述、论文精读、实验复现、数据分析、课题设计、论文写作、审稿回复、学术汇报、科研绘图,填空即可!用几次你就会知道哪些事情可以交给它,哪些事情要自己做。
在会场上人们讨论的是AI如何改变科学发现,而我们在桌面上能够让每个研究者的重复工作少一些。提出问题,判断结果,对结论负责,依然是自己的事情。
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参考资料:
[1] 科学网博客,AI4Science 2026 会议信息
[2] 21世纪经济报道,2026年10月19日