既能“動腦”又會“動手”的智能體，正在打破傳統科研的效率瓶頸，讓“AI輔助做實驗”走進現實。由武漢人工智能研究院（以下簡稱“武智院”）打造的全國首個科研全流程AI智能體“科研龍蝦”ScienceClaw，自4月29日發布以來，從武漢“游”向全國，已在千余家單位推廣使用，服務超過1萬名科研人員。

長期以來，科研人員的大量時間被消耗在重復性勞動中。找資料要在海量論文裡“淘金”，跑模型要反復調參，寫代碼要不斷排錯，設計出方案還要回到實驗台上驗証。而傳統AI只能幫忙查資料、寫文字，一旦涉及調用專業工具、運行代碼、控制設備等實操環節，就顯得力不從心了。

“ScienceClaw就是要解決這些痛點。既能‘動腦’更能‘動手’是它最大的優勢。”武智院院長王金橋介紹，這隻“龍蝦”的“大腦”是研究院自主研發的紫東太初4.0多模態大模型，“鉗子”則是由學科智能體、代碼智能體、搜索智能體等多個“專家”組成的協同系統。科研人員隻需用自然語言提出研究想法，ScienceClaw就會變身“總調度”，自動理解需求、拆解任務，把文獻檢索、代碼編寫、數據分析、工具調用等環節分派給不同智能體並行完成。在具備條件的實驗室裡，它還能直接對接自動化實驗設備，參與實驗執行和結果反饋，最終形成可追溯、可驗証的完整研究報告。

“以前光查文獻、寫方案就要大半天，現在它就像給我配了一整個實驗室團隊。”一位從事生物醫藥研究的科研人員說，他用ScienceClaw設計蛋白實驗，系統完成了實驗邏輯分析、時間線排布和試劑用量測算。

實測顯示，原本需要數小時完成的文獻綜述、數據處理、化合物模擬等工作，ScienceClaw數分鐘即可完成﹔在創新藥研發領域，傳統研發周期約10年，使用該平台可縮短至3年﹔原本需要30分鐘的多維度藥物性質預測，ScienceClaw僅需10分鐘就能完成。

效率提升，源於技術突破。據了解，ScienceClaw構建了“框架—模型—應用”全棧國產化體系，適配華為、曙光、寒武紀等國產硬件，使訓練效率提升20%、推理成本降低50%。此外，所有數據可本地存儲、操作全程可追溯，有效規避數據泄露與技術斷供風險。

目前，ScienceClaw已內置3000余項專業科研工具，覆蓋八大學科，並與武漢大學、華中科技大學、中國科學院武漢病毒研究所等機構合作，在疫苗研制、水文地質等領域產生超百項跨學科成果。ScienceClaw服務還延伸至廣東、海南等地的實驗室。

王金橋說，ScienceClaw的應用，再次印証AI不只是回答問題的工具，更是科研人員身邊能接任務、能推進、能交付的“數字同事”，它能貫穿“讀文獻—定方案—跑數據—做實驗—出報告”科研全流程。

不過，武智院相關負責人坦言，當前ScienceClaw暫無法獨立完成高度定制化小眾學科實驗與原創性理論突破，其復雜科研設備適配對接功能仍在迭代優化。接下來，武智院將繼續拓展其學科覆蓋和設備對接能力，探索多元化商業化路徑，為不同領域科研團隊提供定制化智能解決方案。