深勢科技推出「玻爾·科學空間」，AI代理協助全流程科研
為何重要
這標誌著「AI for Science」從單一模型訓練進入全流程基礎設施整合階段，能有效解決科研資料分散、實驗驗證耗時等痛點。對於高度依賴研究週期的藥物與材料產業，此平臺若能成熟落地，將大幅縮短研發閉環，成為提升產業創新效率的關鍵基礎設施。深勢科技在這一領域的產品化進展，也顯示了中國深科技公司轉向高門檻基礎研究的趨勢。
深勢科技正式發布專為科研人員設計的桌面端環境「玻爾·科學空間」，旨在將從文獻調研到論文產出的全流程搬入 AI 協作環境中。該平臺串聯雲端與本地資源，內建 BioMaster、PharmMaster 等學科專家，支援資料獲取、模型執行與實驗驗證。系統透過 SciX 框架整合了超過 2 億篇文獻與 5 萬餘個計算工具，並具備高容錯率的任務自動化能力。