有没有工具？
科学智能能力从稀缺走向丰富，更多任务开始拥有可用模型、软件和服务。
科研 AI 的关键问题正在改变
当模型、软件、Agent、API 与科研服务快速增长，稀缺的不再只是工具本身，而是找到适配能力并让它们共同完成科研任务的路径。
应该使用什么？
科研人员需要依据领域、任务、数据与约束发现并比较真正适合的科学工具。
怎样组合起来？
复杂科研任务需要多个工具按正确顺序协同，并保留过程、来源与验证结果。
一个不变的产品原点
科星不是通用 AI 工具列表，而是面向科学家的科学智能工具平台：从科研问题出发，建立人与科学能力之间可理解、可选择、可组合的连接。
01
Scientist
提出问题、约束与科研目标
↔
ScienceStar
02
Scientific Intelligence
模型、工具、数据、Agent 与 Workflow
Scientific Problem
→
Scientific Task
→
AI Capability
→
Scientific Tool
→
Workflow
工具导航是科星的冷启动入口，而不是终局。
从入口走向科学智能基础设施
科星沿着“发现能力—使用能力—组合能力”逐层演进，每一层都建立在上一层可靠工具描述与真实科研使用数据之上。
科学智能工具门户
让科研人员找到、理解和比较面向不同科学问题的模型、工具、数据与服务。
解决：有什么、在哪里、用哪个？科学智能工作台
把文献、数据、模型、代码和科学软件带入同一科研上下文，支持连续任务执行。
解决：怎样在真实研究中使用？科学智能操作系统
理解科研目标，组织工具、模型与数据形成可追踪、可验证、可复用的科学工作流。
解决：怎样组合能力完成科研任务？两种模式，一张科学工具图谱
Explore 帮助科研人员发现能力，Orchestrate 帮助科研人员组织能力；二者通过统一的科学任务与工具关系连接。
EXPLORE
发现科学智能
从科研问题出发，按学科、科研任务与 AI 能力检索、比较并理解可用工具。
Search → Recommend → Compare → Understand
ORCHESTRATE
编排科学智能
理解目标并分解任务，选择和调用工具，组织结果与验证记录，逐步形成可复用 Workflow。
Understand → Plan → Route → Execute → Verify
长期价值来自三者闭环
工具清单容易复制，真正持续积累的是工具能力结构、科研需求理解以及在真实任务中形成的组合与验证经验。
Scientific Tool Graph
描述工具解决什么任务、适用于什么领域、依赖哪些模型和数据，以及能够与哪些能力组合。
回答：有什么？Scientist Profile
理解科研领域、研究问题、数据模态、方法偏好与当前任务上下文，形成个性化能力匹配。
回答：谁需要什么？Tool Orchestration
把工具选择、调用顺序、数据流、版本、参数、来源与验证过程组织为可靠科研工作流。
回答：怎样真正用起来？
Tool Graph
×
Scientist Profile
×
Tool Orchestration
LONG-TERM MISSION · 长期使命
让科学智能触手可及
科星希望成为科学家进入 AI for Science 世界的入口：理解科研任务，发现合适能力，组合可信工具，帮助更多研究者把科学问题转化为可执行、可验证的研究过程。
Make Scientific Intelligence Accessible to Every Scientist.
Scientific AI Portal
→
Scientific AI Workspace
→
Scientific Intelligence OS