自主Agent時代群雄逐鹿，紫東太初何以走出一條中國特色AGI之路？｜甲子光年

通往AGI的“中國路線圖”。

作者｜光雨

編輯｜栗子

2026年一開年，OpenClaw就把AI圈攪熱了，掀起了全民AI“養蝦”熱潮，大家突然發現，AI不再只是對話框里那個只會聊天的助手，它還能自己上網查資料、寫代碼、調用工具、整理報告，一句話，AI開始“干活”了。

當AI從“聽說問答”走向“做事干活”的自主Agent時代，意味著能力邊界的根本性突破，一場新的生產力革命已經啟動，群雄逐鹿，海外巨頭在拼算力和生態，開源社區在拼速度和迭代，全球AI競賽的牌桌越來越擁擠，各方都在尋找自己的差異化路徑。

在此背景下，中科紫東太初以自研紫東太初ScienceClaw為突破口，從AI4S（AI for Science）賽道切入，正在走出一條中國特色AGI發展之路。

接下來讓我們一起看看，中科紫東太初究竟有何獨到之處，能在激烈的AI競爭中脫穎而出。

1.何為中科紫東太初？

中科紫東太初成立于2024年，是依托中國科學院自動化研究所孵化的多模態大模型產業化公司，同時也是名副其實的AI大模型“國家隊”。

據悉，其取名“紫東太初”，有著深刻寓意，一是象征紫氣東來、混沌初開，代表AI從專用邁向了通用，從感知智能邁向了認知智能；二是“紫東”與中國科學院自動化研究所的諧音相通，代表著自動化所自身的意義和使命。

很多人可能不知道，紫東太初團隊是中國最早開始大模型研究的團隊之一，其以1984年成立的模式識別國家重點實驗室為基礎，積累了大量的圖像、文本、語音、視頻等國際前沿技術和人才。也正是得益于中國科學院自動化研究所在多模態數據領域的多年積累，團隊一開始就選擇了多模態大模型這條更為艱難的路。

2021年7月，團隊率先發布了全球首個中文千億參數圖文音（視覺-文本-語音）多模態大模型紫東太初1.0。實現了圖像、文本、語音三模態數據間的“統一表示”與“相互生成，在多模態研發路徑上走在了世界前列。

這一前瞻性布局，在當時并未被廣泛關注。當2022年ChatGPT引爆了新一輪AI革命時，站在聚光燈下的是語言類大模型，此后國內AI大模型如雨后春筍般涌現，打響了“百模大戰”，其中絕大多數是語言類大模型，或者圖像、語音類單模態大模型。

直到2023年OpenAI發布GPT-4、谷歌推出原生多模態Gemini 1.0，多模態才逐漸成為行業共識，2025年更是迎來“全模態爆發元年”，行業開始全面追求讓模型能夠直接在底層架構中統一處理文本、圖像、音頻甚至3D點云等多種信息，實現真正的端到端實時感知與理解。

憑借深厚積累與先發優勢，紫東太初多模態大模型成為首批通過中央網信辦備案的AI大模型之一，截至2025年已完成4次迭代，實現了從“純文本思考”“簡單操作帶圖思考”到“細粒度多模態語義思考”的躍遷，邁向多模態深度推理的新階段。

來源：中科紫東太初

2025年9月發布的紫東太初4.0，成為全球首個“深度推理+多模態”大模型，該模型采用行業領先的原生多模態統一架構，獨創“多角色模擬數據增強”“批判式多輪反思學習”等核心技術，實現“邊看、邊識、邊思”的類人認知能力，更一舉創造了16項SOTA紀錄。

更具戰略意義的是，紫東太初大模型是基于全棧國產化軟硬件打造，已與華為、曙光、寒武紀等構建“芯片-框架-模型-應用”全棧國產化體系，不僅實現訓練效率提升20%，推理成本降低50%，更是擺脫了對國外算力與框架的依賴，為AI向千行萬業滲透奠定了堅實基礎。

乘著AI的東風，中科紫東太初匯聚政、產、學、研、用多方優勢，通過自主創新，打造AI創新鏈和產業鏈閉環，逐步獲得市場認可與資本青睞。去年5月，公司完成數億元首輪融資，其產品已成功落地科學智能、具身智能、低空經濟等關鍵賽道，用場景化解決方案替代通用型技術輸出，構建起“技術-場景-數據”的正向循環。

如今，OpenClaw推動自主Agent時代加速到來，中科紫東太初也順勢而為，以自研的紫東太初ScienceClaw開啟了助力行業高質量發展的新征程。

但問題也隨之而來：為何要放棄開源OpenClaw的成熟路徑，從頭再造一個紫東太初ScienceClaw？答案，藏在AI4S的時代機遇與行業痛點中。

2.為何要從頭再造一個紫東太初ScienceClaw？
為什么是AI4S？

AI4S已成為全球科技競爭焦點，2025年下半年以來，美國、歐盟、日本等紛紛將其提升至國家戰略層面，我國也把AI4S及相關概念納入“十五五”規劃與2026年政府工作報告，列為科技自立自強與發展新質生產力的關鍵路徑。

市場數據也印證了AI4S的巨大潛力，QYResearch數據顯示，2025年全球AI4S市場規模已達45.38億美元，預計2032年將突破262億美元，年復合增長率高達28.9%。

但機遇背后，痛點同樣突出。OpenClaw等通用開源Agent專業性不足，難以理解科研“行話”，無法穿透科研領域的專業術語與復雜工作流；國外主流AI工具數據默認存儲于境外服務器，存在數據泄露與斷供風險；不少AI工具部署復雜、對技術團隊要求高，普通實驗室和中小企業難以落地；更關鍵的是，多數Agent常以“黑箱”方式直接輸出結果，推理過程不可見、不可追溯，結論可靠性無法驗證，科研人員始終不敢放心使用。

真正決定AI能不能進入嚴肅場景的，往往不是“能力上限”，而是“信任下限”，當前市場恰恰缺少專業、安全、透明可信的科研Agent，紫東太初ScienceClaw正是瞄準這一核心缺口，順勢破局而生。

紫東太初ScienceClaw有何不同？

為破解行業痛點，紫東太初ScienceClaw堅持核心技術自主研發，摒棄OpenClaw的舊有架構，從底層進行全面重新設計，自研了面向科研的主從Agent框架與多Agent工廠體系，擺脫開源架構的通用化限制和安全風險，用全棧自主可控的硬實力，打破了國外AI工具的壟斷。

來源：「甲子光年」截圖

具體來看，紫東太初ScienceClaw具有以下三大核心能力：

• 專業力：8大學科覆蓋、3000+科研工具與技能，懂“行話”、懂“流程”，可以拆解專業任務，按照科研的邏輯、流程去自動執行。開箱即用，告別環境配置，只要接入飛書、企業微信這些主流辦公平臺，就能直接使用。

• 安全力：構建了七層縱深防御體系，包括網絡與傳輸安全、身份認證與授權、輸入安全、Agent執行安全、沙箱與隔離、數據安全、審計與可觀測，覆蓋從網絡入口到Agent執行的全鏈路，為Agent安全運行保駕護航。由于所有數據都在國內自主搭建的服務器上流轉，涉及國家重點科研項目也可放心使用。

• 可信力：全鏈路可追溯、可接管、可復現，拒絕黑盒，推理過程透明，可以隨時隨地驗證AI的判斷邏輯，適配科研嚴謹性，把判斷權和自主性交還科研人員，陪伴其成長。

據悉，紫東太初ScienceClaw圍繞論文調研、科研問答、科學構思、自動實驗四大能力，構建了覆蓋“查、問、想、做”的科研閉環。不僅提升文獻獲取與知識理解效率，更能輔助研究設計、假設生成與實驗執行，推動Agent從處理雜活，真正走向參與科研主流程。因其針對國內科研場景做了大量訓練，也會比國外工具更懂中國科研人的需求。

在“不止思考、更重行動”的新范式下，紫東太初ScienceClaw正加速從內容生成型智能體，躍升為融合環境感知、任務理解、智能規劃與真實執行的干濕結合型具身智能中樞。依托視覺、聽覺、觸覺、空間感知與環境狀態感知等多維能力接入，ScienceClaw能夠深入復雜場景，完成語義理解、任務拆解、記憶管理、工具調度與多智能體協同編排，推動會話指令高效轉化為可落地、可執行、可反饋的行動閉環。進一步結合VLA模型、數字孿生與機器人控制能力，ScienceClaw打通從虛擬推演到現實操作的關鍵鏈路，在實驗操作、樣品搬運、環境感知、結果反饋等場景中實現精準執行與持續優化。

動圖來源：中科紫東太初

與此同時，圍繞干濕實驗深度融合，系統既能支撐文獻理解、方案設計、數據分析等“干實驗”環節，也能深入設備聯動、流程執行與實驗反饋等“濕實驗”場景，推動科研流程從分散協作走向一體化智能閉環。它不僅更會“思考”，更真正具備“看得見、調得動、做得成”的能力，正在推動AI從輔助分析走向現實世界操作，形成面向科研與產業場景的新質生產力。

來源：中科紫東太初

憑借專業、安全、可信三大核心能力，紫東太初ScienceClaw極大增強了系統層面的可控性和可信度，它早已超越普通AI科研工具的范疇，成為能與科研人員并肩成長的“科研超級助手”。在科研這個關乎國家核心競爭力的領域，我們終于有了自主靠譜的“智能助手”。

3.紫氣東來，走出一條中國特色AGI之路
深耕AI4S，卻不止于AI4S

背靠中國科學院自動化研究所的深厚積淀，中科紫東太初在AI4S領域的積累得以厚積薄發，這也正是紫東太初ScienceClaw能夠成功誕生、精準抓住AI時代機遇的核心底氣。

但中科紫東太初的目光，并未停留在AI4S這一城一池。紫東太初ScienceClaw只是一個起點，一個通往更廣闊天地的支點。

當前市場上同類AI4S產品大多是“通用優先、科研補充”，先打造通用能力，再嘗試向科研場景延伸。紫東太初ScienceClaw則是選擇了“科研優先、通用延展”的另一條路，以科研場景為核心打磨產品深度，同時保持通用場景的延展能力，形成了差異化的競爭優勢。

中科紫東太初的思路十分明確清晰，與其在通用賽道的紅海里與巨頭血拼，不如先在科研這個“高壁壘、高剛需”的垂直場景進行技術深耕，建立根據地，再穩步向其他領域延展。畢竟，通用賽道是巨頭拼算力的游戲，科研賽道是拼“懂行”和“信任”的精細活兒。

對中科紫東太初而言，是把科研當成AI能力的“高壓試驗場”和“信任背書”。在這里把內功練好，把“專業、安全、可信”的口碑立住，將來帶著過硬的產品技術、實用的方法論和信任狀進入其他場景也就水到渠成。

通往AGI的“中國路線圖”

全球AI競爭激烈，風高浪急。整體來看，中科紫東太初以體系化布局錨定AGI方向，走出了一條兼具技術高度與產業深度的中國特色發展之路。

路線圖的最底層，是紫東太初多模態大模型，作為全球首個“深度推理+多模態”的國產大模型，具備“邊看、邊識、邊思”的類人認知能力，是整個AGI布局的堅實底座，且仍在持續演進、不斷突破。

中間層，是紫東太初ScienceClaw這樣的自主Agent系統，負責把模型的思考能力變成能落地的執行動作。讓AI通過場景深入千萬產業，既有專業上的強大，也有可控、可信的靠譜。

此外，中科紫東太初在具身智能這一AGI關鍵方向持續加速技術攻關與平臺能力建設，依托紫東太初具身大模型，以“具身大腦+具身小腦”的協同機制，打造“一腦多形”具身智能訓練平臺與多模態具身智能訓練場，目前已訓練超過300個原子技能、適配超50個機器人本體，為技術研發、模型訓練、場景驗證提供全流程支撐，將機器人訓練部署周期從數月縮短至數周，有力推動了具身智能技術從實驗室走向產業端。

具身智能訓練場，來源：中科紫東太初

目前已全面推進全國布局，具身智能訓練場覆蓋北京、武漢、佛山、青島、貴州等重點城市，進一步打通機器人從研發訓練、場景驗證到產業應用的全鏈條關鍵鏈路，聯合伙伴打造“AI+”垂直應用場景，集聚上下游企業，共同探索具身智能產業化發展。

具身智能訓練場，來源：中科紫東太初

可以說，模型是AGI的“大腦”，Agent是“神經網絡”，具身智能是“身體”，這三者共同構成了中科紫東太初完整的AGI技術路線圖。更難得的是，這條路線圖并非空中樓閣，每一步都踩在實實在在的產業場景中，實現了技術創新與場景落地的同頻共振。

與此同時，中科紫東太初通過全棧國產體系構建起自主可控能力，即便在極限施壓的競爭環境下，仍然能保證那條通往AGI的算力管道始終暢通，也不會像某些“套殼”AI工具那樣，隨時面臨被斷供的風險。為國家科技自強筑牢根基。

縱觀行業發展，中科紫東太初從來不是一個跟隨者，在大模型未進入公眾視野前，沒有隨波逐流，前瞻性選擇做最難的多模態大模型。在全球自主Agent群雄逐鹿的當下，也沒有盲目跟跑，而是從AI4S剛需賽道切入，用專業、安全、透明建立信任，用科研深度建立壁壘，用全棧自主打下根基。

這或許就是“中國特色”的真正落腳點：技術上有仰望星空的野心，落地上有深耕場景的耐心，底層有把命脈攥在自己手里的清醒。

未來，中科紫東太初將繼續秉持“技術深耕+場景落地”的戰略思路，以多模態大模型為底座，以紫東太初ScienceClaw系列產品為核心，打通“科研-產業”轉化鏈路，聯合產學研用共建生態，助力科技自強的國家戰略落地生根。

這固然不是一條好走的路，卻無疑是一條能走得更遠、更扎實的路，一條屬于中國的、務實的AGI發展之路。

（封面圖來源：中科紫東太初）