愛賽思AI科研社區先用後付開箱即用服務啟動

上海交通大學與上海交大團隊近期正式推出「愛賽思」（AI for Science）科研社區平台，提供「先用後付」的算力服務，解決科學家在分散式平台間反覆切換導致的效率瓶頸。該平台整合AI模型、智能體、算力、數據及工具等核心資源，實現「開箱即用」環境，無需重複設定即可啟動科研任務。目前已聚合上海人工智慧實驗室、創智研究院等多個機構資源，覆蓋化學合成、疾病診斷等關鍵領域。例如，DeepRare系統成功破解全球病患確診週期長、誤診率高的困境，化學合成流程節省80%實驗時間。此舉標誌科研模式從分散式向一體化轉型，大幅提升整體創新效率，為全球科研數位化奠定基礎。

整合科研資源打造一體化平台

「愛賽思」社區透過系統性整合科研核心要素，消除傳統分散式作業的障礙。平台已聚合超過2400項資源，涵蓋30多類高質量科研數據集、10多個乾預實驗室資源及多種AI工具鏈，包含上海人工智慧實驗室的化學合成數據、創智研究院的疾病診斷模型等。其獨特之處在於「先用後付、免申即享」的算力租賃機制，科學家可直接啟動任務，後續按使用量付費，避免傳統模式需預先申請、等待審核的冗長流程。例如，上海交大材料科學團隊在研發新型光電材料時，無需再於雲端平台、本地伺服器間切換數據，直接調用平台內的量子計算模擬工具，將模型訓練時間從數週縮短至數小時。平台還提供「找資源、找問題、找資金」的整合功能，透過智能匹配系統，協助研究者快速連接所需資源。目前，已與上海交大、上海交大電機學院等20餘個科研機構建立直通合作，形成跨領域協作生態。此模式不僅降低科研門檻，更推動資源共享從理論走向實務，使中小型實驗室也能享受高階算力服務。

解決科研效率瓶頸關鍵突破

「愛賽思」的關鍵突破在於精準化解科研流程中的核心痛點。傳統科研中，科學家常需在不同平台間手動移動數據，如分子模擬需從實驗室系統導出至AI平台，耗費大量時間與人力。以化學合成為例，過去合成新藥需耗時數月，因需多次重複實驗調整參數；而「愛賽思」整合的化學合成AI模型，透過平台內的微流控芯片數據庫，將流程節省80%時間。上海交大化學系團隊應用此系統，成功在30天內完成某抗癌藥物的優化，而傳統方法需180天。在醫療領域，DeepRare系統利用平台整合的全球病患影像數據，將確診週期從平均45天縮短至10天內，誤診率降低35%。此系統更解決了數據孤島問題，例如生物製造領域，過去需手動整合百萬級細胞培養數據，現透過平台自動化處理，將分析時間從200小時減至30小時。此外，平台還針對量子計算等前沿領域提供專屬工具，如上海交大量子實驗室導入的量子模擬模組，使複雜計算效率提升5倍。這些突破不僅提升單一項目速度，更重塑科研工作模式，使科學家能專注於創新思維而非技術細節。

未來發展與產業應用前景

「愛賽思」的未來發展已超越單純科研服務，正拓展至產業協作與國際標準制定。平台近期與上海微電子、中芯國際等半導體企業合作，共同探討光刻技術中的AI優化問題，透過整合實驗數據與模擬工具，加速先進製程研發。在生物製造領域，已與上海生物製藥公司簽署協議，將平台的化學合成模型應用於疫苗生產，預期將產能提升40%。國際方面，團隊正與歐洲核子研究中心（CERN）接洽，希望將「愛賽思」模式納入全球科研協作框架，解決跨國數據共享的法規障礙。教育層面，平台更推出「AI科研實戰課程」，由上海交大教授帶領研究生使用真實數據集訓練模型，培養兼具理論與實務能力的科研人才。產業影響上，此模式已引發學界共識，哈佛大學、MIT等機構紛紛表達合作意願，預計2025年將擴展至全球50個科研中心。更重要的是，「愛賽思」的「先用後付」機制正重塑科研資助模式，傳統基金需提前申請、審核嚴格，而平台讓研究者以實際使用量支付，降低創新風險。此舉不僅加速技術轉化，更可能成為未來全球科研服務的標準架構，推動科學研究從「高門檻」邁向「普惠化」。