“好想法”變成“好成果”，中間隔著多少道坎？文獻檢索、數據清洗、代碼排錯、實驗調參、報告排版……數據顯示，科研人員80%的時間困在重復勞動裏，真正用於創新思考的不足20%。

　　一隻“龍蝦”正試圖改變這一局面。近日從武漢人工智能研究院獲悉，由其打造的全國首個科研領域專屬AI智慧體“紫東太初·科研龍蝦”ScienceClaw，自3月底發佈以來，已在全國千余家單位推廣使用，服務超萬名科研人員。

　　圖像可視化、基因點圖生成、化合物成藥性模擬……這些曾經讓“科研黨”頭疼的操作，ScienceClaw手到擒來。它內置了包括AlphaFold、ESMfold在內的3000余項科研工具，覆蓋生命科學、化學、材料、天文、地球環境等八大學科。

　　更便捷的是，ScienceClaw已接入微信ClawBot插件。科研人員通過簡單配置，就能在微信端直接調用1900余項工具。

　　近期使用案例中，一名從事生物醫藥研究的用戶曾用它設計蛋白實驗，輸入需求後，系統不僅分析實驗邏輯、列出時間線，還給出具體試劑用量，用戶可直接上手操作。更關鍵的是，在具備條件的實驗室裏，它還能連接自動化設備，自動完成實驗全過程，全天不間斷優化，且無需人工在儀器旁協助。

　　“以前光查文獻、寫方案就要大半天，現在它就像給我配了一整個實驗室團隊。”這名用戶在回訪中向武漢人工智能研究院的服務人員感嘆。

　　實測數據顯示，原本耗費數小時的文獻綜述整理、數據處理與圖表生成、化合物初步模擬等工作，均可在數分鐘內完成。

　　更讓研究人員安心的是，所有數據可保存在本地，每一步操作都可追溯。傳統智慧體運行的“黑箱操作”被徹底打破，使得生成過程可隨時調整、校驗。

　　相比國外同類工具，ScienceClaw最大的底氣來自自主可控。武漢人工智能研究院院長王金橋介紹，該産品構建了“框架—模型—應用”完全國産化技術體系，深度適配華為、曙光、寒武紀等國産算力硬體，訓練效率提升20%、推理成本降低50%。

　　目前，ScienceClaw已與武漢大學、華中科技大學、中國科學院病毒所等多所高校和科研機構合作，在疫苗研製、水文地質、天文觀測、EDA設計、材料冶金等領域産出超百項跨學科成果。

　　基於紫東太初大模型，武漢人工智能研究院已形成60余項AI+行業應用，帶動産值數億元，孵化20余家AI企業。今年，研究院計劃加速拓展跨領域交叉協同，構築高品質行業數據要素樣板，全面推動AI+標杆場景落地開花，持續賦能湖北優勢産業能級躍升。（湖北日報全媒記者 馬文俊 通訊員 李一帆）