1月19日，上海技术物理研究所举办第669期学术沙龙，聚焦“人工智能赋能偏微分方程计算与理论物理”主题。北京大学数学科学学院吴秉阳博士、上海交通大学人工智能学院苗庭嘉博士应邀作专题报告。中国科学院院士匡定波、孙胜利出席活动，各部门科研骨干与研究生代表等40余人参与交流研讨。
PhysMaster：自主探索物理规律的“AI科学家”
苗庭嘉博士在题为《PhysMaster：面向理论与计算物理的自主AI物理学家》的报告中，系统介绍了其团队开发的AI系统PhysMaster。该系统通过构建多层物理知识库与计算工具库，以多智能体协作机制实现复杂物理任务的自主探索，已在高能物理、凝聚态物理等多个领域形成研究闭环，显著提升物理规律发现与工程计算的效率。
PDEMaster：实现“所想即所得”的仿真智能体
吴秉阳博士分享的《PDEMaster：面向偏微分方程的“硅基科学家”原型》，展示了大语言模型与科学计算深度融合的最新进展。PDEMaster支持用户通过自然语言描述物理问题，自主完成偏微分方程构建、求解代码生成与错误修正，最终以多模态图表、三维动画等形式呈现结果，并提供完整可复现的计算代码，推动仿真研究迈向智能化、低门槛的新阶段。
现场研讨：AI4S-Agent体如何重塑科研范式
在交流环节，与会人员围绕AI4S-Agent的应用前景展开热烈讨论。工程三室徐文君副研究员表示，AI智能体可大幅压缩从建模到求解的时间跨度，将传统长达数年的工作量缩短至数天，并显著优化重复性工作流程。五室饶俊民博士后谈到，AI正在推动科研范式从“人工实现”转向“问题驱动”，降低交叉学科研究门槛，使科学家更专注于科学问题本身。红外科学与技术全国重点实验室彭沛淞副研究员则认为，AI已从辅助工具演进为自主研究伙伴，正在深刻改变理论构建、计算验证与结果分析的科研全链条。
院士展望：推动AI智能体与红外光电深度融合
孙胜利院士在总结中表示，随着观测数据精度不断提升，从海量数据中挖掘物理规律已成为重要挑战。人工智能技术为规律发现提供了新路径，相关成果令人鼓舞。他鼓励全所科研人员主动学习与应用AI工具，深化数据理解，拓展物理世界的认知边界。
匡定波院士建议，上海技物所应紧密跟踪人工智能发展前沿，探索其与红外光电主责主业的有效结合，通过技术交叉融合实现创新突破，服务国家战略科技需求。
本次沙龙通过理论与实例相结合的深度研讨，生动呈现了AI4S- Agent在计算物理与工程应用中的广阔前景，为后续所内外合作奠定了坚实基础。
苗庭嘉博士作《PhysMaster：面向理论与计算物理的自主AI物理学家》报告
吴秉阳博士分享《PDEMaster：面向偏微分方程的“硅基科学家”原型》
供稿：杨天杭
编辑：虞慧娴
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