万亿参数之巅：上海AI实验室推出全球最大科学多模态模型Intern-S1-Pro
模型突破与技术创新
近日，上海人工智能实验室（Shanghai AI Lab）正式发布了全球参数规模最大的科学多模态模型**Intern-S1-Pro**，其参数总量突破万亿级别，标志着我国在人工智能基础模型研发领域迈入国际前沿梯队。该模型深度融合了视觉、语言和科学数据模态，首次实现了对复杂科学场景的跨模态统一理解与生成能力。
与以往单一模态模型相比，Intern-S1-Pro的核心创新在于其**多模态融合架构**：通过自主设计的异构神经网络框架，模型能够同时处理科学文献、实验图谱、分子结构、天文观测数据等多元信息，并建立跨域关联。实验室团队特别针对科学领域的专业术语和符号系统开发了专用编码器，显著提升了模型在物理、化学、生物等学科任务中的推理精度。
科学研究的范式革新
Intern-S1-Pro的诞生预示着科学研究范式的结构性变革。传统上依赖人工假设和实验验证的科研流程，将逐步转向“AI驱动发现”的新模式。模型已展示出在多个关键场景的突破性能力：
– **材料发现领域**：通过解析数百万篇材料学论文与晶体结构数据库，模型可预测新型合金的物理特性，将新材料研发周期从数年缩短至数周
– **药物研发场景**：结合蛋白质三维结构与化合物图谱，模型能快速筛选潜在药物分子，显著降低临床前研究成本
– **天文数据分析**：自动关联星系图像与光谱数据，协助天文学家识别特殊天体现象
技术挑战与未来展望
尽管Intern-S1-Pro在参数规模上达到里程碑，但万亿级模型仍面临**能耗优化**与**推理效率**的双重挑战。实验室通过动态稀疏计算与自适应精度调度技术，将训练能耗控制在同类模型的65%以下。未来迭代将聚焦于三个方向：开发低资源环境下的轻量化版本、构建科学因果推理模块、建立开放协同的科研AI生态系统。
值得关注的是，该模型采用**分级开放策略**：基础版本将向国内外科研机构开源，而万亿参数完整体系将作为国家人工智能平台的核心组件，支撑重大科学基础设施的智能化升级。这一举措既体现了技术共享的学术精神，也确保了核心技术在战略领域的自主可控。
上海AI实验室的这一突破，不仅验证了超大规模多模态模型在复杂科学问题中的可行性，更为全球科研社区提供了可复现的技术范式。随着模型在更多学科的应用深化，人工智能有望成为继理论推演、实验观测、计算模拟之后的“第四科研范式”的核心载体。
