人人都能用超算?这个AI科研助手随时为你调用超算算力

磐石（壹科学）科研智能服务平台已于2026年6月30日正式上线。平台聚焦AI for Science场景，深度融合模型、数据、工具、知识库、算力资源与智能工作流，为科研人员提供从研究构想到任务执行的全链路支撑，加速科学发现从想法到落地的进程。

今天，我们先看六大功能里的第一项：科研助手。它更像普通科研人进入平台的第一个入口：不用先写代码、配环境、找工具，只要把问题、论文或研究想法交给它，助手就能先帮你读材料、理线索、找资源。

你不需要一上来就写代码、配环境、找工具、查数据集。很多时候，你只要先问一句：这个方向最近有哪些研究？

你可以直接输入科学问题，也可以上传论文、报告、图片、表格等材料，让系统围绕这些材料进行阅读、总结、解释、对比、检索和综合分析。

它适合用在这些科研场景里：

•快速理解一篇论文，提炼研究背景、方法路线、实验结论和核心贡献

•整理研究资料和项目文档，基于知识库进行问答

•解读图表、公式、算法步骤、实验设置和关键段落

•查找文献线索、梳理研究脉络，并辅助科研写作前的信息准备

磐石（壹科学）科研助手页面

进入科研助手后，页面中央就是提问输入框。用户可以直接输入任何科学问题，例如：

“烧结钕铁硼领域最新的研究是什么？”

“高熵合金力学性能预测有哪些常用方法？”

“帮我解释一下这篇论文里的实验设计。”

系统会以对话方式回答，并支持连续追问。科研问题往往不是一次性问完的：你可能先问“这篇文章在说什么”，再追问“它的方法有什么局限”，接着继续比较另一篇论文。科研助手支持这种逐步深入的交流方式，让问题可以自然延展。

科研助手围绕问题生成结构化回答

科研里很多问题并不适合简单的一问一答。比如比较近三年某个方向的主要技术路线、判断几篇论文的证据是否充分、根据资料整理一个可执行方案，都需要先规划，再分析。

科研助手提供“深度思考”能力。面对复杂任务时，系统会先拆解问题，形成执行计划，再逐步完成分析。它可以帮助用户把模糊的大问题拆成更清楚的小问题：需要查哪些资料、比较哪些维度、哪些结论需要证据支撑、下一步可以怎么推进。

科研助手围绕问题生成执行计划

很多课题组和项目团队并不缺资料。真正的问题是：资料太分散了。论文、实验记录、项目文档、技术说明、历史报告常常散落在不同文件夹里。等到要用时，大家又开始重复查找、重复整理。

科研助手支持知识库问答。用户选择知识库后，系统会优先从知识库资料中查找依据，再结合问题生成回答。提问时可以明确限定范围，例如“只基于这个项目资料回答”“只看我上传的这几篇论文”“请按结论、依据、风险三部分输出”。

知识库不再只是“存文件的地方”，而能变成一个可以被提问、被调用、被复用的科研记忆库。

科研助手的另一个重要能力，是和平台资源联动。它可以帮助用户查询平台上的数据集、Skill、MCP/工具以及已有科研龙虾等信息。

科研助手联动相关资源展示可查询的文献、数据集与 Skill

当研究方案已经比较明确时，用户还可以说：“按上面的方案创建一个科研龙虾。”助手会先整理拟创建摘要，包括名称、目标、工作流、拟绑定资源和待确认项。

需要注意的是，这一步生成的是待确认草稿。用户仍然可以继续修改名称、描述、模型、工作空间、模板、资源配额、数据集或 Skill。最终是否正式创建、挂载资源或运行任务，还需要在前端或平台侧确认。

龙虾草稿进入配置确认环节

过去，很多科研人员使用超算往往要经历一长串流程：申请资源、配置环境、准备脚本、提交任务、查看队列、下载结果、再分析。这对普通科研人员并不友好。

而在磐石（壹科学）科研智能服务平台中，科研助手把科学问题、研究方案、平台资源和超算能力连接了起来。用户可以先用自然语言描述研究目标，再由科研助手辅助调研分析、查询数据集和工具、生成执行方案，后续再调用平台资源或超算算力执行这个方案，完成科学研究的完整流程。

因为科研工作的难点，往往不只在最后“算一下”，更多时候，难点在前面：不知道该读哪些文献，不知道论文重点在哪里，不知道多个方案怎么比较，不知道平台上有哪些数据和工具，也不知道一个想法怎样变成可执行任务。

科研助手的价值，正是在这些环节中提供支持。它可以帮你把资料读薄，把问题拆细，把线索串起来，把方案写清楚。

它不会替代科研判断，但可以让科研人员少花一些时间在重复整理和信息搜寻上，把更多精力放回真正重要的问题上。

AI for Science 听起来很大，模型、数据、算力、工具、知识库、智能体，每一个词都可能让人觉得门槛很高。但真正好的科研智能平台，不应该只服务于少数技术专家，它也应该服务于所有科研人。

科研助手的意义就在这里：把复杂能力放到一个更自然的入口里。你可以从一个问题开始，从一篇论文开始，从一张图表开始，从一个不完整的研究想法开始。

然后，助手帮你继续往下走：读资料、查文献、选知识库、找工具、连资源、生成草稿，必要时再连接东方超算这样的高性能计算能力。

从“我有一个问题”，到“我有一个可以继续推进的科研任务”，中间的距离正在被缩短。

这或许就是科研智能服务平台最值得期待的地方：不是让科研变得简单，而是让科研人员更容易抵达复杂问题的核心。