浙大发布“求是引擎”：十余小时完成独立科研闭环，发起 72 小时自主科研挑战

9 月 22 日，浙江大学在 2026 云栖大会上展示面向前沿科研的“求是引擎”。该引擎依托算力底座与大模型算法，已在光学实验平台完成验证：十余小时内独立完成文献调研、方案设计、数据分析与多轮迭代，形成可验证的研究结果，把过去需要研究人员在实验室耗费数年的试错推演过程，压缩到云端数小时。

同场，浙江大学联合阿里云发起国内首个 AI 自主科研挑战：让 AI 连续 72 小时自主研究 1694 年由牛顿提出的“吻接数问题”，验证 AI 能否完成从选题到结论的完整科研过程。大会现场还展示了 AI 在遥感卫星影像实时分析等“AI for Science”场景的进展。

【AICOR 点评】科研是检验 Agent 能力上限的最佳试金石：目标模糊、路径未知、结果可验证。求是引擎把“数年试错”压缩到“十余小时”，真正的启示在工作方式——AI 不是替科学家读文献，而是接管了“提出假设—设计实验—分析—迭代”的完整循环。这套逻辑迁移到企业研发部门同样成立：谁先把研发流程拆成 AI 可执行的闭环，谁就能在同等人力下获得数倍试错速度。科研级的自主性要求，也正是企业级 Agent 下一代能力的目标函数。