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AI for good, AI for Science.
在传统科研领域，人力与经验的局限始终如影随形。而“AI for Science”正逐渐改变科学研究的模式，以科学数据为基石、以强大算力为支撑，借助人工智能技术，开展计算密集度高且能够实现高效迭代的科学探索活动，开启了高效迭代的科学探索新征程，为攻克复杂科研难题带来无限可能。
2024年12月，上海市人民政府办公厅印发了《关于人工智能“模塑申城”的实施方案》的通知，明确提出在 “科学智能” 方向，鼓励利用人工智能方法在优势学科领域开展交叉研究，加速基础科研成果涌现，推动创新企业联合科研机构打造科学智能行业应用示范基地。
2025年1月，上海人工智能实验室（上海AI实验室）正式启动“AI4S攀登者行动计划”，致力于构建科学工作者与AI工作者携手共进、协同创新，锚定重大科学问题攻坚、关键技术突破、产业标杆打造三大目标，全力推动 AI for Science 在新材料、新工艺等领域落地，加速科研价值向现实生产力转化。
随着 “AI for Science” 科研范式革新，一系列亟待解答的关键问题浮出水面：传统科研工作流与基础设施将如何转型？AI 算法在不同专业领域的适配性如何突破？当下科研环境中，哪些算法更具潜力？学科知识与 AI 操作技能融合培养又面临哪些挑战？这些问题，既是行业发展的痛点，也是创新突破的着力点。
和鲸科技深耕人工智能与数据科学十年，以推动 AI for Science 科研范式改革为使命，依托旗下数据科学协同平台 ModelWhale，开启了全方位的创新实践。近年来更是联合众多科研组织与机构，全面推进 AI for Science 在垂直领域创新应用，为赋能国家创新体系建设添砖加瓦。
在复合型人才培养方面，浙江大学地球科学学院与和鲸科技共同发起了“深时数字地球”（Deep-time Digital Earth，DDE）系列工作坊。基于 ModelWhale，通过专业、友好、可复现的地学 Python 应用案例 + 实战培训，帮助近 1200 名参与者切实提高使用数据技能解决真实科研问题的能力。本次工作坊依托 Deep-time.org 及 ModelWhale 平台，紧密围绕地学前沿问题，搭配开箱即用的云端分析环境与充足算力资源，让参与者真正实现学以致用，掌握用数据技能解决真实科研问题的 “金钥匙”。工作坊共分五期，主题涵盖《动手分析矿物综合数据》、《黄土高原沟壑覆盖度评估》、《如何预测非洲纳米比亚矿产资源》、《重建古大气二氧化碳浓度》及《更好地估算中国 PM2.5 空间分布》。
在推动科学研究范式变革方面，浙江省资源与环境信息系统重点实验室（以下简称“实验室）与和鲸科技签订合作框架协议，以助推“数据+算力+模型+科研场景”的地球科学研究范式变革，孕育地球科学基础理论的重大突破，推进地球科学领域以数据为驱动的跨学科研究的共同发展为宗旨，达成全面战略合作关系。科研项目合作上，双方基于大规模高质量地质数据，探索通用大模型与地学知识、模型的深度融合，共同搭建地学大模型平台能力支撑体系；教学合作中，依托 ModelWhale 开展人工智能教学实训，构建 “以实践为导向、以教促研、以研助教” 的新型学科建设模式；科研生态合作领域，凭借和鲸社区近百万用户资源，合力打造地学在线协同科研系统 MyDDE，探索从数据采集、研究分析到成果落地的全链条交叉共创模式，为地球科学研究注入全新活力。
在科研工作流升级层面，和鲸科技与上海人工智能实验室达成深度合作，携手推进科研创新。其中，上海人工智能实验室旗下的开源工具 MinerU 是一款开源智能文档解析工具，专注于将 PDF、网页、电子书等多模态内容转换为结构化数据（如 Markdown、JSON），支持 AI 训练、知识管理、RAG（检索增强生成）等场景 。ModelWhale 现已全面接入 MinerU，您可至文末点击开通试用，即可轻松获取应用。
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ModelWhale 平台的强大功能，更为科学智能创新提供了坚实后盾。ModelWhale 集成了各领域丰富的科学分析工具资源，其开放性、无缝衔接性与智能特性，助力科研团队高效构建标准化、流程化的科学分析工作流。在医疗领域，帮助研究人员快速处理海量病例数据，挖掘疾病治疗新方案；在气象研究中，加速气象数据处理与模型预测，提升灾害预警精准度；在地质勘探方面，辅助分析复杂地质数据，提高矿产资源勘探效率…… 通过与新一代图像、文本、生成式大模型等 AI 技术结合，ModelWhale 成功破解了传统科研中数据处理繁琐、重复性工作耗时、数据分析能力不足等难题，助力科研工作者在复杂科学问题中洞察关键信息，加速科学智能进程。
和鲸 ModelWhale 已面向科研机构、高校及专业领域企业及个人打造专属科学智能应用，也欢迎您前往和鲸科技官网，点击立即体验，或者联系和鲸工作人员。