В Шанхае дебютировала научная модель Шэньчжэня с 11 миллиардами параметров, объединяющая шесть типов данных для связи областей от ДНК до погоды

19 июля на научном форуме «Открытый форум по научному интеллекту» в рамках Всемирной конференции по искусственному интеллекту 2026 года Шанхайский институт научного интеллекта представил фундаментальную супермозговую систему: Шэньчжэньскую мультимодальную базовую модель для научных исследований. Разработанная для поддержки междисциплинарных научных исследований, модель получила своё название от «Божественной жемчужины железа» из романа «Путешествие на Запад». Команда разработчиков стремится к тому, чтобы эта открытая модель эффективно решала разнообразные научные задачи, обеспечивая более широкое участие исследователей в тестировании, использовании и совместной разработке. Она служит системой интеллектуального научного агента уровня «Великого Святости», запущенной в начале марта вместе со своей супермозговой системой.

С технической точки зрения, Шэньчжэнь интегрирует такие дисциплины, как материаловедение, биология и науки о Земле, достигнув поэтапного унифицированного представления междисциплинарных научных знаний и мультимодального понимания. Имея около 11 миллиардов параметров, модель поддерживает научное понимание и генерацию результатов нескольких типов для шести различных категорий данных: ДНК, РНК, белки, малые молекулы, системы Земли и медицинские изображения, всё в единой архитектуре. Используя Qwen3-VL-8B в качестве общей базовой модели, система применяет выделенные пути обработки данных для каждого из шести типов научных данных. Перед подключением к общей модели она сохраняет порядок последовательностей, структуры связей молекул, пространственное распределение метеорологических полей и локальные детали медицинских изображений. На практике Шэньчжэнь может напрямую генерировать последовательности РНК, компьютерно-читаемые представления молекул (SMILES), глобальные метеорологические поля и результаты сегментации медицинских изображений, эффективно объединяя возможности понимания и генерации в единую согласованную архитектуру.

Открытый исходный код и доступность являются центральными аспектами этой модели. Шанхайский институт научного интеллекта опубликовал веса модели, код для вывода, примеры скриптов и документацию по использованию. Исследователи могут загрузить модель или получить доступ к API через платку открытого научного интеллекта «Синхэ Цзичжи», используя её вместе с более чем 1500 научными моделями и инструментами, доступными на платформе. Кроме того, веса доступны на Hugging Face, а код размещён на GitHub, что способствует формированию сообщества открытого научного интеллекта на основе сотрудничества.

Этот выпуск состоялся в рамках научного форума «Открытый форум по научному интеллекту» на WAIC2026. Под руководством Управления организационного комитета Всемирной конференции по искусственному интеллекту и при поддержке Фуданьского университета и Шанхайского института научного интеллекта форум был сосредоточен на замкнутом цикле научных открытий в эру, нативную для искусственного интеллекта. Он объединил известных учёных и молодых представителей промышленности, академических кругов и исследовательских институтов для обсуждения того, как искусственный интеллект может перестроить весь процесс научных открытий на методологическом уровне, с целью создания открытой и совместной экосистемы научного интеллекта. Четыре выдающихся учёных выступили с ключевыми докладами, предложив различные перспективы научного интеллекта.

Профессор Арие Й. К. Вахтер, лауреат Нобелевской премии по химии и профессор Китайского университета Гонконга в Шэньчжэне, подчеркнул, что искусственный интеллект должен опираться на надёжные физические механизмы. Профессор Жиль Брасар, лауреат премии Тьюринга и профессор Монреальского университета, выразил высокие ожидания относительно потенциала квантовых вычислений в таких областях, как открытие новых материалов, посоветовав молодым исследователям следовать своим интересам, а не отраслевым трендам, поскольку результаты текущих исследований могут полностью материализоваться лишь через десятилетие.

Ван Цзянь, директор Лаборатории Чжэцзян и академик Китайской инженерной академии, поделился своим взглядом на базовые научные модели и науку в целом. Он отметил, что научный интеллект содержится в данных, а не в текстовых статьях, однако текущие базовые модели остаются текстовыми. Он утверждал, что научные данные должны стать коренными обитателями научного интеллекта, то есть данные из различных дисциплин должны быть токенизированы и интегрированы в общее пространство представлений. Он считает, что искусственный интеллект становится таким же фундаментальным, как математика, изменяя исследовательскую парадигму со STEM на STE+MAP — интеграцию математики, искусственного интеллекта и общественной инфраструктуры — тем самым объединяя науку.

Профессор Цзяньцин Фань, член Национальной академии наук США и профессор Принстонского университета, обсудил интеллектуальную науку и общество, определив искусственный интеллект как динамический цикл статистического обучения и оптимизации принятия решений. Он объяснил, как искусственный интеллект преобразует данные в социальные выводы, приведя примеры, такие как социально-экономическое измерение, контроль финансовых рисков и применение больших моделей. Он подчеркнул, что, хотя искусственный интеллект служит социально-экономическому развитию и способствует развитию интеллектуальных агентов и научных инноваций, он должен постоянно решать такие проблемы, как изменения структуры занятости, трансформация образования, этическая безопасность и поддержание эффективного человеческого контроля.

В ходе диалога на саммите участники достигли консенсуса: ключевым фактором оригинальных инноваций в эру, нативную для искусственного интеллекта, является то, смогут ли люди, данные, модели, эксперименты и академическая суждение сформировать новый механизм совместного открытия. Это требует не только системного обновления исследовательской инфраструктуры, но и фундаментальной трансформации мыслительных паттернов и структур способностей нового поколения исследователей.

Ци Юань, специально назначенный профессор Фуданьского университета и директор Шанхайского института научного интеллекта, изложил конечное видение этой трансформации. Он заявил, что искусственный интеллект должен эволюционировать от предсказания следующего токена к открытию неизвестных законов, при этом открытие этих законов знаменует начало суперинтеллекта. Основная часть этого процесса включает сжатие высокоразмерного пространства для выявления лаконичных принципов и достижение эффективного цикла научной верификации, способствуя интеграции цифрового и физического миров и появлению новых архитектур моделей. Он напомнил присутствующим, что реальные исследования включают длинную цепочку процессов, включающую литературу, гипотезы, данные, модели, симуляции, эксперименты и обратную связь, и что область научного интеллекта в настоящее время сосредоточена на разработке системных способностей для организации сложных исследовательских процессов.

По мере того как Шэньчжэнь, имеющий 11 миллиардов параметров, консолидирует шесть типов научных данных в единый разум, форма научных открытий может быть тихо переписана.