全球近1.8万人参赛，科研智能体同台竞技，第四届世界科学智能大赛初赛收官、复赛开启

6月5日，第四届世界科学智能大赛正式进入复赛阶段，初赛赛程收官。本届大赛共吸引来自32个国家和地区的17977名选手报名参赛，参赛群体涵盖清华大学、北京大学、复旦大学、中国科学技术大学、帝国理工学院、南洋理工大学等海内外知名高校学生，中核集团、国家电投、腾讯、阿里等领军企业及众多创新企业的一线研发人员，参赛规模与行业影响力较上届持续攀升。 相较往届，本届赛事最受关注的变化来自创新赛道：伴随AI Agent、AI Scientist成为全球科技界焦点，大赛首创的AI4S智能体CNS挑战赛，将竞技对象从科学领域算法模型进一步拓展至自主科研智能体，通过真实科研任务检验AI自主开展科学研究的能力。与此同时，电力市场交易、可控核聚变、生物结构预测与古文字识别等算法赛道持续深耕产业一线，独家开放实测数据集、高精度仿真系统与真实科研场景，以行业刚需驱动技术创新。 连续两届开设的中学组赛事此次将AI引入古书画保护场景，引导青少年探索物质科学、人文认知与智能技术的跨领域融合，共吸引来自109所中学的284支队伍踊跃参赛，覆盖上海全部16区。赛事已于5月底完成决赛打榜和答辩，将于本月中旬启动获奖队伍名单公示。 本届大赛由上海市经济和信息化委员会、上海市科学技术委员会、上海市发展和改革委员会、上海市教育委员会等多部门联合指导，复旦大学、上海科学智能研究院（下称上智院）联合主办，上海未来产业基金、上海未来启点社区、上海祖泉创新转化研究院、上海市漕河泾新兴技术开发区发展总公司、上海大模型生态发展有限公司、内蒙古电力交易中心、华为云计算技术有限公司、上海复星医药（集团）股份有限公司、新奥科技发展有限公司、中科天机气象科技有限公司、上海博物馆、湖南省博物馆等单位协办，知乎、魔搭社区、CSDN、InfoQ、WaytoAGI作为生态社区合作伙伴鼎力支持。 挑战CNS成果SOTA，以赛检验AI自主科研成色 当前，AI在科研全流程中的角色正从被动辅助走向主动自主，这一趋势在生命科学、材料科学、物理仿真等领域尤为突出，也是全球学术界与科技产业高度关注的核心命题。本届大赛的创新赛道直面这一趋势，设置了高通量药物虚拟筛选优化、靶向分子设计与逆合成规划闭环、蛋白质构象系综生成、神经算子自动改进四项核心任务，要求参赛智能体在零人工干预条件下，独立完成文献理解、代码重构、假设提出、实验验证与结果迭代，并在此基础上挑战并超越CNS等顶级期刊已发表成果及同等级研究的当前最优水平（SOTA）。 初赛阶段，已有多支队伍探索出多智能体协作、自动化合规审查等有效的竞技思路。例如，来自中国科学技术大学、上海交通大学、北京邮电大学的“蟑螂才尽”团队，在靶向分子研发与合成规划智能体的设计任务中跳脱出模型调参，尝试搭建“生成-评测-优化”的闭环迭代体系，打磨出了垂直领域的专属智能体。赛事带给选手的，还有将技术能力迁移至更广阔科研场景的契机。来自慕尼黑工业大学的“codex_pde_agent”团队表示，这次比赛让其能专注于锤炼全流程自动化科研能力，目前已有成员将初赛中沉淀的自动化工作流成功复用至自身的量子计算课题研究。 复旦大学助理教授、上智院AI科学家姜若曦负责本次神经算子PDE智能体任务的出题。她提到，科学智能（AI4S）各领域专业模型与算法已发展多年，但其与智能体的深度交互仍处于早期阶段。本次挑战赛关注的，一是通用智能体在科研中自主探索的极限在哪里，二是基于Harness的运行框架和Skills机制，究竟能在多大程度上帮助模型在真实的科研过程中不断优化。负责智能体通路评测的上智院研究员易力表示，许多选手在缺乏成熟经验可借鉴的情况下，独立摸索出了多智能体并行架构，建立了“训练-评估-集成”的完整流程，还找到了“异步观测+同步干预”的有效方法，这正是创新赛道希望激发的。 已开启的复赛及后续的决赛将更加关注智能体在无人值守环境下的工程鲁棒性与跨场景迁移能力，进一步拔高自主科研的实战标准。与挑战强度相匹配，赛事评审委员会由多位在CNS级科研成果领域具有广泛影响力的院士和顶尖学者组成，评审委员会阵容包括复旦大学校长、中国科学院院士金力，复旦大学学术委员会主任、中国科学院院士龚新高，复旦大学教授、应用数学中心主任雷震，复旦大学教授、复杂体系多尺度研究院院长马剑鹏，复旦大学教授、附属华山医院神经内科副主任郁金泰，上智院院长、复旦大学特聘教授漆远等，共同确保赛事的科学深度与专业标准。 （复旦大学校长、中国科学院院士金力，复旦大学学术委员会主任、中国科学院院士龚新高，复旦大学校长助理、上智院理事长吴力波，复旦大学复杂体系多尺度研究院院长马剑鹏，上智院院长、复旦大学特聘教授漆远，上海人工智能实验室主任助理、领军科学家乔宇，上海祖泉创新转化研究院院长、复旦科创董事长孙彭军，上海未来产业基金总经理、上海未来启点社区理事长魏凡杰，复旦大学数学科学学院研究员任潇，复旦大学研究员、上智院AI科学家屈超，共同发布挑战赛） 持续锚定产业痛点，算法赛道推动攻坚实景难题 延续前两届大赛“更产业”的办赛理念，本届大赛深度联动上智院和复旦大学的科学智能生态伙伴，联合多家产学研机构开放独家实测数据集与一线科研实景，持续推动建设“行业出题-选手破题-赛研互通-成果落地”的闭环。 在四大算法赛道中，可控核聚变赛道依托新奥玄龙-50U球形环装置高精度仿真环境，聚焦托卡马克聚变装置位形控制前沿技术难题，精准对接国内可控核聚变领域智能化控制的核心技术瓶颈。区别于大部分AI赛事依托固定离线数据集的训练模式，该赛道采用强化学习在线实时交互训练模式，需联动高精度仿真环境实时生成数据、迭代模型，训练难度、技术门槛与部署流程完全对标一线工业科研标准，晋级复赛和决赛的顶尖队伍更可进入实体装置实验室开展上机实测。 来自中核集团、从事核裂变反应堆安全分析多年的选手郝天一表示，大赛开放的新奥玄龙-50U仿真环境是稀缺资源，让他得以将强化学习融入核工业复杂系统控制，而这一实战经验可直接迁移至本职的反应堆智能化运维工作，“高度还原工业实景，成果落地是真的”。 此外，电力交易赛道接入内蒙古电力交易中心的一手实测数据，直击新能源并网波动大、负荷预判难等痛点；古文字识别赛道开放复旦大学出土文献与古文字研究中心独家整理的权威数据集，要求选手破解复杂背景、风化噪声、字符粘连等难点；生物结构预测赛道瞄准RNA–蛋白复合物三维结构预测的瓶颈，引导选手融合AI技术搭建智能建模框架。 上智院联合复旦大学耕耘RNA与蛋白质结构研究已有年头，此次将前沿科研积累转化为赛道命题，作为出题人，上智院生命科学方向AI科学家杨自雄对初赛成果表示认可：“特别高兴看到大家沉下来琢磨，包括前处理里的生物先验怎么放、扩散采样里的随机性怎么控，锤炼了对机理的敏感。期待大家能在复赛里钻研出更深入的模型框架，将这份直觉沉淀为可扩展、可解释的方法论，从还原构象进阶到设计功能态。” AI×物质科学×人文科学，中学组决赛收官 智能工具能在多大程度上理解并延续人类的文明记忆？延续上届大赛“更年轻”的青少年培养定位，本届中学组赛事继续联动长三角青少年人工智能奥林匹克挑战赛“AI算法争霸”赛道同步举办，以“探源墨彩，智识光阴”为主题，聚焦古书画文物保护。 针对古书画紫外老化试验周期