在人工智能領域的最新進展中，一項名為ScienceBoard的創新項目正悄然改變科學研究的方式。該項目由香港大學、上海人工智能實驗室、復旦大學、北京大學以及耶魯大學的研究人員共同推進，旨在構建一個面向科學任務、真實交互、自動評估的多模態智能體評測環境。

近年來，隨著大型語言模型（LLMs）和視覺語言模型（VLMs）的迅猛發展，AI在諸多領域如自然語言處理、編程、圖像理解等方面取得了顯著成就。然而，在科學研究這一關鍵領域，AI的角色轉變尤為引人注目。從最初的數據分析助手，到如今能夠主動參與科研工作的智能體，這一變化標志著AI正成為科研人員的得力伙伴。

ScienceBoard項目的提出，正是為了應對這一轉變所帶來的新挑戰。傳統的AI助手多局限于語言理解和生成，而現代科研任務則要求智能體能夠操作復雜的科研軟件，理解科學概念，以及在不同模態的信息間進行有效推理。然而，現有的多模態智能體系統大多針對網頁、電商、編程等通用任務，難以滿足科研工作的實際需求。

為了填補這一空白，ScienceBoard項目團隊構建了一個基于Ubuntu虛擬機的多模態科學探索環境。該環境集成了多個開源科研軟件，覆蓋了生物化學、天文模擬、地理信息系統等多個科學領域，并提供了圖形用戶界面（GUI）和命令行界面（CLI）雙模態操作接口。ScienceBoard還配備了一套自動初始化機制和可擴展的任務評估函數，確保評測的可復現性和準確性。

ScienceBoard的核心在于其系統化、具挑戰性的科研任務集合。這些任務不僅覆蓋了多種科研軟件，還充分考慮了任務的多樣性、復雜度和可執行性。為了確保任務的真實性和復雜性，項目團隊采用了人工設計加程序驗證的混合標注流程，確保每個任務都基于真實軟件手冊構思，并通過多輪交叉驗證確保其合理性和可評估性。

在ScienceBoard評測基準上，項目團隊對當前代表性的商業模型、開源模型以及GUI基座模型所構建的智能體進行了評估。結果顯示，即便是當今最強的多模態大模型，在真實科研工作流中的表現也遠未成熟。例如，GPT-4o和Claude 3.5等商業大模型在整體任務成功率上僅達到約15%。這一結果揭示了科學工作流的復雜性，以及當前模型在執行策略上的不足。

進一步的分析實驗還表明，許多失敗的智能體實際上“知道要做什么”，但在執行過程中卻“做不好”。以GPT-4o為代表的模型在任務規劃上展現了強大的理解能力，但在面對真實界面時，常因點擊不準或路徑偏差而執行失敗。這一現象表明，當前模型在理解和執行之間仍存在明顯的斷層。

為了應對這一挑戰，項目團隊嘗試將規劃（Planning）與執行（Action）解耦，構建模塊化智能體系統。由GPT-4o等模型負責生成高階計劃，再由各類開源VLM或GUI Action Model執行具體操作。實驗結果顯示，這種模塊化設計顯著提升了成功率，尤其在界面復雜、操作鏈條長的科研軟件任務中表現更為突出。

ScienceBoard項目的成功實施，不僅為科學研究的智能化探索提供了一個可復現、可衡量、可擴展的起點，還為未來智能體系統的發展指明了方向。隨著技術的不斷進步和應用的不斷拓展，AI在科學研究中的角色將更加多樣化和深入，為人類的知識積累和創新發展注入新的活力。