之江实验室的两项人工智能（AI）科学大模型 GeoGPT 和 OneAstronomy 近日在 2025 年 " 人工智能造福人类全球峰会 " 上亮相，引发专家关注。两个模型展示了 AI 在地学科学研究、海洋生态监测与保护以及宇宙探索中的应用效果。

科学大模型赋予科研 " 超能力 "

据之江实验室介绍，GeoGPT 是一个开源、非营利的地学领域 AI 模型。它融合了深时地球数据与智能算法，包含深度检索和分析理解、文献阅读和数据抽取、地质图问答和生成、知识图谱提取与构建等一系列科研工具，以及智能体开发平台。例如，GeoGPT 基于微藻物种分类算法，能够准确识别有害藻类，分析藻类分布规律，并对赤潮爆发的时间、位置和规模作出预警，其监测效率较人工提升 1000 倍。

据悉，截至目前，GeoGPT 已吸引来自 135 个国家的 4 万余名地球科学研究者注册使用，并入选今年峰会期间发布的《人工智能造福人类创新实践案例集》，获得国际电信联盟颁发的优秀创新实践案例奖。

中国工程院院士、之江实验室主任王坚在峰会现场领奖

同样入选创新实践案例集的还有之江实验室联合中国科学院国家天文台研发的天文科学计算大模型 OneAstronomy。这一大模型及系列天文科学计算模型在处理分析复杂天文数据、推动理解宇宙起源上展现出巨大潜力。

例如，天文科学计算模型之一恒星光谱模型 SpecCLIP 已经从郭守敬望远镜 1000 多万条中低分辨率光谱和盖亚空间天文台 2 亿多条超低分辨率光谱数据中发现了 8000 多颗贫金属星候选体，而此前人类发现的贫金属星一共仅有 50 多颗。通过研究这些贫金属星，天文学家能够推断早期银河系的样貌。

发力基础模型，改变提问方法

" 基础模型是人工智能的皇冠，是人工智能发展的技术底座。" 在打造领域科学大模型的同时，之江实验室正在科学基础模型领域发力——打造 021 LSM 大科学模型。中国工程院院士、之江实验室主任王坚认为，推动 " 人工智能 + 科学 "，在基础模型上取得突破十分关键。

据介绍，021 LSM 采用 MoE 混合训练框架，注重科学知识的丰富性和推理能力的提升，旨在实现深度科学推理与自主知识发现，为科学问题的解决提供全新的技术框架。当前，021 LSM 使用了 15T Tokens 的训练数据，包含了 STEM（科学、技术、工程、数学）174 个专业领域，参数规模达到 236B（2360 亿）。

" 人工智能已经成为一个方法论、一种‘通用语言’，科学、技术、工程的创新都绕不开它。" 王坚表示，" 不要把人工智能当成一个简单的工具，它不仅改变科学研究的方法，甚至改变你提问题的方法。"