谷歌正式推出了名为Gemini for Science的全新AI科研工具套件,旨在通过生成式与推理型人工智能技术优化从假设提出到文献查阅的完整科研流程,助力研究人员提升效率。
在今年的Google I/O 2026大会上,Google正式推出了一组名为Gemini for Science的实验性AI工具,旨在帮助科研人员优化从提出假设到查阅文献的完整科研流程。该套件定位为利用生成式和推理型人工智能提升科学发现效率的新尝试,目前已开始逐步向科研机构和企业用户开放申请通道。
Gemini for Science目前包含三个核心功能:假设生成、计算发现以及文献洞察。假设生成工具通过检索和分析数百万篇科学论文,辅助研究人员在科研初期构思新的理论设想或提出具有挑战性的问题,生成的结论会附带可点击引用以便进行严格核查,Google声称这些结论“经过深入验证,并配有可点击引用,以确保绝对严谨”。在形成科研假设之后,研究人员可以借助计算发现工具对假设进行大规模验证。Google将该功能描述为“一种具备代理能力的搜索引擎”,能够自动生成成千上万项测试和实验方案,大幅压缩原本需要手工设计和筛选的工作时间,从而加快理论筛选与实验设计的迭代周期。
文献洞察功能则聚焦于科研过程中的文献综述和知识获取环节,通过对大量科学文献的自动梳理,为研究人员生成更易于理解的报告和概要。除了文本报告外,该工具还可以输出信息图、音频或视频形式的概览内容,帮助研究者更快速地把握前沿进展和相关背景知识,降低阅读复杂科研资料的门槛。作为Gemini for Science计划的一部分,Google还同步推出了Science Skills工具,用于整合生命科学领域的专业数据库和工具资源。官方介绍称,Science Skills能够从30余个主要生命科学数据库和工具中挖掘洞见,让原本复杂且高度手动的科研工作流程缩短为“几分钟内即可完成”,而非过去需要耗费数小时甚至更久。
在开放方式上,Google表示从即日起逐步向外界开放Gemini for Science的早期试用资格,感兴趣的科研人员可以通过Google Labs网站填写表格申请访问权限。此外,Google还计划通过Google Cloud面向企业级组织提供这些AI科研工具,以期在更大范围内推动AI在科研和产业研发中的应用落地。





