2026年7月20日，上海科学智能研究院正式发布开放科学多模态基础模型神珍（MKB）。该模型参数规模约110亿，可通过统一架构同时处理DNA、RNA、蛋白质、小分子、地球系统与医学影像六类异质科学数据，打破过往不同科学场景需部署专用模型的壁垒，同时具备数据理解与内容生成能力，大幅降低交叉学科研究的技术门槛。
对于从事交叉领域研究的科研人员来说，过去切换不同场景的AI工具一直是件麻烦事：分析基因序列要调用专门的生物信息大模型，预测极端天气要换用气象专用算法，阅片识别病灶又得部署医学影像AI，不同工具之间数据标准不统一、能力无法复用，无形中消耗了大量不必要的研发成本。
科学智能赛道发展至今，蛋白质结构预测、小分子药物研发、气象预报、医学影像分析等细分领域，已经跑出了不少性能出众的专用模型。但这类模型普遍存在清晰的能力边界：处理基因序列的模型读不懂分子空间结构，专攻图像解析的模型无法捕捉气象时序演化规律，不同场景的模型底层逻辑互不兼容，也很难支撑跨学科的复合研究需求。
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