📖 AI 总结

华为HC大会展示的纳米抗体智造与民机气动设计两个案例，揭示了AI在科研领域的核心挑战：给出看似合理的答案与完成经得起验证的研究是两回事。文章指出，科研智能体需解决工具碎片化与科研幻觉两大问题，关键在于建立结论与证据的可检查联系、允许研究试错、打通从文献阅读到实验验证的完整链路。广州实验室联合华为打造的抗体智造系统，通过智能体调用专业生物模型完成抗体设计全流程，实现可追溯、可复现的闭环迭代；商飞与上海交大基于ScienceDiscovery构建的“御风”平台，实现全流速智能并行协同设计，迭代效率提升3至5倍。两个案例共同表明，科研智能体的价值不在于某一步更快，而在于让分散步骤相互反馈，推动AI从“给答案”走向“做研究”。