2026 年 8 月 29 日
人工智能正在加速科学发现的步伐。但科研现场的真实瓶颈，从来不只是"模型够不够聪明"——而是把几十个数据库、分析工具与脚本环境拼在一起的人力。过去一年，我们在结构生物学、基因组学与药物发现领域不断创作 AI For Science 工具，把这套流程做成了产品。
今天，我们正式推出 Axiom Science——一款面向严肃科研的 AI 工作平台。它把研究人员最常用的技能与数据源预装成开箱即用的环境：你用自然语言描述任务，它自己选择技能与数据源，在沙箱里多步执行，并把每个结论落回真实证据。
科研工作往往十分繁琐。研究者需要在 PubMed、ClinicalTrials.gov、ChEMBL、GTEx 等几十个数据源之间往返，每个都有自己的查询方式；还要在 Python、R 与集群终端之间搬运数据。Axiom Science 把这些分散的工具整合进一个统一的对话式研究环境：检索文献、执行多步分析、生成出版级图表与双栏论文，每个产物都带版本链，可下载、可复现。
我们认为，AI 给出答案的方式，应该让"核对"变得容易。交付之前，另一位"审稿人"会独立复核答案里的每一个数值与引用——与工具的真实输出逐项比对；发现矛盾会公开标注，并触发自动修正，修正稿替换原文、原稿留档。你也随时可以点开任何一条引用，回到它出自的那篇文献。
它生成的每一张图，都附带生成这张图的完整代码与环境说明；3D 蛋白结构、知识图谱、双栏论文 PDF——所有产物形成版本链。几周之后，你仍然可以重新验证和复现；也可以用一句自然语言要求它"换成深色主题""放大坐标轴"，它会自动修改代码重绘。
大型分析不再需要你盯着集群。它自己制定执行计划，调用 GPU 或远程算力前先征求你的意见；你的本地机器也可以作为算力节点接入——分析规模可以从一个 GPU 扩展到整个集群，而流程始终由你审批。
第一天即可使用。科学知识分散在数百个专业资源里：UniProt、PDB、Ensembl、Reactome、ClinVar、ChEMBL、GEO——每个都有自己的查询语言。Axiom Science 内置 30+ 权威数据源与 41 个专用技能，你用一句话提问，它来查证、整合并交付。
今天，我们面向个人研究者、团队与实验室开放 Axiom Science，并将继续收集反馈完善这个平台。