“现在的AI只会‘抄作业’，我们要做能‘自主探索’的智能助手。”7月24日，在2026年西太湖（常州）科学智能·生物医药专场路演对接会上，长三角通用决策智能研究所所长汪军直言不讳。
作为深耕人工智能多年的科学家，汪军带领团队研发出了大发现模型（LDM）。简单说，就是一款能像资深科学家一样，主动做实验、找新材料、研发新药的人工智能系统，目前已经在化工、生物医药等行业落地试用。
这款全新AI模型“智”在何处，到底有什么“本事”？
汪军拿近代科学发展给大家打比方：几百年前，培根定下一套科研路子——先大胆猜想，再动手做实验，通过一次次验证修正想法，最后得出新知识。如今的化学家、生物学家搞研究，全靠这套方法。但是，我们平时用的传统AI，短板特别明显：它只会利用现有的论文、资料解决问题，好比只会抄课本习题答案，遇到完全没见过的新问题，一点新思路都想不出来，没法真正搞创新。
汪军解释，人认识世界分三层境界：第一层，现成知识直接拿来用；第二层，清楚自己哪里不懂，主动查资料、做实验补齐；最难的是第三层，自己不知道还有哪些未知领域。传统AI就卡在这一步，寸步难行。而他研发的LDM，核心“本事”就是敢往完全陌生的领域摸索，主动发掘人类从没发现过的物质、配方。
汪军梳理了人工智能这几年的变化：早年的AI，给几道例题就能照猫画虎完成同类工作，但是稍微换个全新题型就失灵；2024年的推理AI，能分步拆解复杂难题，像是学生一步步演算数学大题，可所有思路依旧离不开现成数据；全新LDM，则相当于从“做题学生”变成“自主研究员”。
“这套AI有项厉害的本事，就是遇到复杂科研任务，它能自己琢磨、生成几百套全新操作办法，多轮试错后，搞定原本毫无头绪的难题。”汪军说，现在全球不少大企业、实验室都在研发同类科研AI，投入资金动辄几十亿元。但目前，他们团队的系统同台比拼时表现更亮眼，试错优化后的准确率提升十分明显。
“这款AI已经实实在在帮企业搞研发了。”汪军介绍，“AI科研助手”已经交付多家企业、研究所日常使用。
他举例说，在研发新材料催化剂时，以前全靠科研人员凭经验试配方，耗时几个月。这套AI自主做完900多组模拟实验后，找出了一组业内专家都想不到的优质原料配比，大大缩短了研发周期；在蛋白优化研发上，AI反复迭代200多轮，优化后的蛋白作用效果比普通AI生成式模型提升两成，每一步优化思路都能完整记录，科研人员能看懂它的“思考全过程”；在新型小分子药物研发上，AI以现有药品资料为起点，自主设计全新药物分子，给医生、化学家提供了大量全新研发方向。
作为扎根长三角的研发带头人，汪军表示，研究所专门盯着AI赋能制造业、生物医药这条赛道打造的这套可视化AI系统，普通科研人员上手就能用，写论文、模拟实验、数据分析全都能迅速完成，省去大量重复劳动。下一步，团队将继续打磨这套智能系统，把应用拓展到新能源、精密制造等更多行业，让创新更快落地。
