中国石油大学（北京）副教授周天航带领团队构建了名为“Cyber Academia-Chemical Engineering”的AI科研系统，打造了一个可自主演化的“赛博学术小镇”，旨在推动人工智能在化工领域的深度应用。该系统模拟真实科研团队，集成分子设计、中试放大、工程验证、实验研发、理论机制、工艺安全和质量控制七类专家智能体，实现跨学科协作与自主科研演化。 传统AI多局限于解决已知问题，而该系统突破性地实现了从“被动响应”到“主动探索”的转变。它不仅能自主发现潜在科学问题，还能设计完整研发路径，涵盖理论分析、实验验证与工艺优化，形成闭环科研流程。研究团队特别关注“暗知识”——即隐藏在科学数据中未被人类察觉的隐性关联，期望通过多智能体持续交互，挖掘出突破性发现。 为应对AI“幻觉”问题，团队构建了三重知识增强机制：为每个专家配备领域专属知识库，结合检索增强生成、领域自适应微调与知识图谱技术，显著提升专家响应的准确性与专业深度，对话质量平均提升10%至15%。 此外，跨领域协作仍存在语义鸿沟，如分子设计与工艺安全专家间易产生理解偏差。为此，团队引入“协作智能体”（CA），基于本体工程建立统一知识框架，实现概念对齐与高效沟通，有效弥合专业壁垒，推动多智能体在统一语义下动态调整协作策略。 该系统不仅是一次技术突破，更标志着科研范式向“自主演化、协同创新”演进。研究团队来自传统工科院校，负责人徐春明院士长期深耕石油石化领域，团队还依托实际产业孵化了中海储能公司，开发了铁铬液流电池垂类大模型FlowBD与“分子—电网工业智能体”。未来，该系统将落地于中海储能的产业场景，验证其在真实工业环境中的应用价值。