兩大AI科學大模型同日開源，中國引領AI for Science進入2.0時代

2026年2月初，中國AI開源社區迎來里程碑式突破。上海人工智能實驗室與清華大學聯合生數科技，幾乎同期開源了兩款重量級科學大模型——“書生-S1-Pro”與“Motus”。前者是全球參數規模最大的開源科學多模態模型，后者則是首個統一五種具身智能范式的世界模型。這兩大模型的發布，標志著AI for Science（科學智能）正式從輔助科研的“工具革命”1.0階段，邁入以“革命性工具”驅動原始科學發現的2.0時代。

“書生-S1-Pro”：萬億參數的科學智能“超級大腦”

2月4日，上海人工智能實驗室正式開源了基于“通專融合”技術架構SAGE打造的萬億參數科學多模態大模型Intern-S1-Pro（書生）。其總參數量達到驚人的1萬億（1T），刷新了全球開源科學模型的規模紀錄。

該模型采用混合專家架構（MoE），內部相當于有512位各領域“頂尖專家”。面對具體科學問題時，系統會精準調用最合適的8位“專家”參與決策，每次推理僅激活約220億參數，實現了高性能與高效率的平衡。

其底層技術創新尤為關鍵。研究團隊引入了傅里葉位置編碼（FoPE）并重構了時序編碼器，賦予AI“雙重視角”——既能像觀察“粒子”一樣捕捉微觀細節，又能像分析“波”一樣把握宏觀規律與頻率。這使得模型能統一處理從寥寥數個到百萬級采樣的各類科學信號，分析對象從天文學、地理學拓展至生理信號、生物聲學等領域，實現了感知能力的重大躍遷。

在性能上，“書生-S1-Pro”已構建橫跨化學、材料、生命、地球、物理五大核心學科的全譜系能力矩陣。在國際數學奧林匹克（IMO-Answer-Bench）和物理奧林匹克（IPhO2025）權威基準測試中，展現出競賽金牌級別的解題能力。更重要的是，該模型驗證了從原創模型架構到國產算力基座（如昇騰生態）的自主技術完整鏈路，為構建開放共享的科學智能基礎設施奠定了堅實基礎。

“Motus”：大一統世界模型，實現機器人“看-想-動”閉環

幾乎在同一時間，生數科技聯合清華大學開源了大一統世界模型——Motus。該項目由清華大學計算機系TSAIL實驗室的碩士生畢弘喆和博士生譚恒楷領銜，在具身智能領域實現了范式級的突破。

Motus的最大亮點在于，它在一個統一的Mixture-of-Transformer（MoT）架構內，首次整合了視覺-語言-動作（VLA）、世界模型、視頻生成、逆動力學、視頻-動作聯合預測這五種關鍵的具身智能范式，實現了“感知—想象—決策—執行”的端到端完美閉環。

針對機器人領域長期存在的真機數據稀缺、成本高昂的瓶頸，Motus創新性地提出了“潛動作”（Latent Action）范式。研究團隊利用光流技術提取互聯網海量視頻中像素級的運動軌跡，通過Delta Action機制將這些像素變化“翻譯”成機器人的通用動作趨勢，從而將大量無標簽的互聯網視頻轉化為有效的訓練數據。

這一突破帶來了驚人的性能提升。在RoboTwin 2.0仿真環境的50項任務評測中，Motus取得了約88%的平均成功率，相比國際頂尖的VLA模型Pi-0.5，成功率提升了35-40個百分點，數據效率更是對手的13.55倍。在真實機器人測試中，無論是疊衣服、解孔明棋還是完成Cloudflare人機驗證等復雜任務，Motus都展現出了接近人類的預判和執行能力。

開源引領，共筑未來科研基礎設施

兩大模型的同時開源，釋放出明確的信號：中國AI力量正從技術追趕轉向前沿引領，并通過開源開放的方式，主動降低全球科研門檻，與學術界和產業界共同打造面向未來的科學智能生態。

“書生-S1-Pro”為深度理解物理世界規律、驅動跨學科科學發現提供了系統性的開源基座。而Motus則為具身智能的規模化擴展和統一智能體形態演進提供了關鍵的技術路徑。它們分別從“認知”與“行動”兩個維度，推動了AI for Science向2.0時代的縱深發展。

隨著此類基礎模型的持續開源與迭代，一個更開放、高效且自主可控的科學人工智能基礎設施正在加速形成，有望在生物制藥、新材料研發、高端制造、深空探測等諸多領域催生革命性的科研范式變革。