上观天文，下测地理，入海探珊瑚……近日，中国科学院多个研究机构与阿里云公布了在大模型领域深度合作的最新进展，他们基于通义千问联合打造了多个大模型，以人工智能助力科学研究，在天文观测、深空探测、能源管理、海洋保护等领域取得系列突破，探索出AI for Science（科学智能）的新范式。

　　此前，中国科学院国家天文台发布的天文大模型“星语3.0”和太阳物理大模型“金乌”，让天文观测迈入智能化时代。据介绍，“星语3.0”目前已接入国家天文台兴隆观测站望远镜阵列Mini“司天”，可实现自主控制望远镜进行观测、分析观测结果，并给出下一步观测建议。金乌·太阳大模型能回答太阳物理问题，分析太阳图像，并预测太阳耀斑。

　　“全新升级的星语大模型正在向智能体方向发展，将吸收更多天文细分领域知识，融合现有科研模型、算法和成果。”国家天文台人工智能小组核心成员李瑀旸表示，星语大模型将降低天文学家在跨方向交流和工作时的门槛，提高科研效率，让天文学家将注意力更多集中在天文发现上。

　　在深空观测领域，中国科学院地球化学研究所与阿里云联合研发的国际首个“月球科学多模态专业大模型”，则大大加速海量数据的处理，帮助科研工作者挖掘新的科学发现。

　　对此，中国科学院院士、中国月球探测工程首任首席科学家欧阳自远曾表示，随着人类深空探测活动的快速推进，探测数据呈井喷式增长。科学大数据已然成为推动科技创新的强大引擎。目前在数据管理方面，我国已经取得先发优势。在数据应用方面，我国必须充分发挥现有的人工智能技术优势。

　　在青藏高原，中国科学院青藏高原研究所联合阿里云打造了水能粮大模型“洛书”。中科院青藏高原研究所助理研究员夏萃慧介绍，基于科学建模与通义千问QwQ-32B深度融合，“洛书”可精准溯源和预测复杂地形区域的径流量，为清洁能源发电提供科学决策支持，助力调节供水、发电与粮食生产需求的动态平衡，可应用于多个能源场景。

　　据介绍，相比传统预测方法，“洛书”的准确率提升近20%，为解决气候变化下水资源与能源供给的波动性问题提供了创新方案。当前“洛书”已在多所水电站完成全流程测试验证，具备提供决策辅助的能力。未来“洛书”还将与智能体、具身智能观测和空天地一体化动态数据中心深度融合，为中国生态保护与可持续发展提供科技支撑。

　　在海洋研究领域，中国科学院南海海洋研究所杨红强研究员团队基于通义千问开发了“瑶华”珊瑚礁多模态大模型。该模型通过深度学习技术，实现了对珊瑚种类、覆盖率及底质组成的智能识别与健康评估。目前，“瑶华”已在11万张照片对43个珊瑚属的识别任务中取得突破性进展，实现了对珊瑚覆盖度及其时空分布特征的精确量化。此外，该模型能够整合生物多样性指标、物种丰度和功能群组成等多维度信息，为珊瑚礁生态系统的动态监测和健康评估提供强有力技术支持。

　　杨红强介绍，通过将珊瑚礁研究与人工智能深度融合，“瑶华”有望推动珊瑚礁研究范式的转变，从传统的经验驱动迈向数据驱动，进而为脆弱的珊瑚礁生态系统的保护与管理开辟创新的路径。

　　“下一步，我们将进一步挖掘‘瑶华’的数据整合与多模态分析潜力，将其应用从基础的图像和视频识别，拓展至更深层次的气候预测与全球变化模拟。”杨红强表示，大模型有可能将珊瑚礁从被动的“环境记录载体”转变为积极的“全球变化模拟器”，从而为应对气候变化提供革新性的决策维度。