腾讯 WorkBuddy 补齐 AI4S 版图：为什么选了中科闻歌？

当 AI 智能体（Agent）加速驶向产业落地，巨头之间的竞赛焦点已从比拼大模型参数，转向对垂直场景与生态版图的争夺。

磐石 ScienceOra正式接入腾讯 WorkBuddy

【资料图】

10 月 26 日，中科闻歌旗下的科研 AI 应用“磐石 ScienceOra”正式接入腾讯 WorkBuddy ，上线 30 余项科研专家智能体及 Skills，覆盖文献研究、实验设计、建模仿真等科研核心环节。

在腾讯加速吸纳生态伙伴的背后，这场合作折射出清晰的商业分工逻辑：在专业门槛极高的科研 AI（AI4S）赛道，腾讯需要具备硬核积累的垂直伙伴来补齐场景拼图；而刚登陆港股的中科闻歌，则需要借助巨头平台将技术落地到真实研发流程中。

这场双向选择，正映射出 AI4S 赛道从技术探索走向产业分工的临界点。

腾讯的算盘：用专业生态搭构建平台壁垒

今年9月，腾讯WorkBuddy开放平台正式上线，首批引入超100家生态伙伴，意图将其打造为连接通用能力与垂直场景的智能体基础设施。

腾讯的思路十分明确：在通用大模型难以通吃所有细分领域的现实下，做大平台的关键在于——能否快速引入具备极强行业壁垒的专业伙伴

科研场景（AI4S）正是典型的“高壁垒、硬核需求”领域。与常规的日常办公或通用问答不同，科学研究天然具备高严谨度、多步骤推理、专业工具链依赖等特征。AI仅靠“答疑解惑”或“生成文本”根本无法打入科研核心流程，它必须深度嵌入文献比较、数据验证、分子建模、材料表征等复杂工作流。

这意味着，AI4S的竞争已演变为“科学数据 + 专业工具 + 领域知识 + 工作流融合”的综合比拼。对腾讯而言，自研全套科研智能体的时间成本与专业门槛极高，引入具备国资科研背景与技术深耕的企业，是其迅速补齐科研场景短板、强化 WorkBuddy 平台壁垒的最佳路径。

中科闻歌的底牌：科学基础模型与“决策AI”的技术复利

腾讯选择了中科闻歌，而中科闻歌的筹码在于其深厚的中科院科研“血统”与决策智能积累。

作为由中国科学院自动化研究所科学家团队创立、并于2026年6月成功登陆港交所（1956.HK）的AI企业，中科闻歌在AI4S领域的布局并非简单的“上层应用包装”。

在中国科学院统一部署研发的“磐石·科学基础大模型”体系中，中科闻歌作为产业化平台，主攻基础大模型训练及文献、创新评价智能体。这意味着其在底层模型与科学推理层面，本身就参与了科研基础设施的搭建。

更关键的技术差异在于其决策AI（Decision AI）路线。

当前的生成式AI长于文本检索与内容辅助，但在多因素、高不确定性的科学实验与研发决策中，往往面临“幻觉”与推理链条断裂的痛点。科研人员需要的不仅是获取知识，更是基于多方证据进行方案对比、风险研判与路径决策。

ScienceOra首批上线WorkBuddy的科研专家及技能

据了解，ScienceOra接入WorkBuddy的智能体矩阵中，已涵盖药物成药性研判、材料性能多维评估等硬核场景。例如在材料科学领域，AI需结合材料表征与文献数据，辅助研判性能、成本与安全性的平衡方案；在药物研发中，AI则需协助制定分子建模与仿真验证路径。

将决策AI的能力从传统的政企决策延伸至科学研发，正是中科闻歌试图在通用科研助手之外，建立差异化技术壁垒的核心逻辑。

从技术落子到商业验证：AI4S进入“分工时代”

从产业演进的角度看，ScienceOra与WorkBuddy的结合，标志着AI4S正加速走向明确的“分工时代”。

生态巨头（腾讯）：提供底层智能体基础设施、海量流量入口与分发渠道；

垂直头部（中科闻歌）：输出专业领域的数据、模型、工具链与场景理解。

对中科闻歌而言，借助腾讯WorkBuddy的开放生态，其科研AI能力获得了高频的触达和获客通道，得以顺畅延伸至高校、科研机构及企业R&D部门，解决了垂直AI应用普遍面临的“找客户、找入口”难题。

然而，从商业视角审视，接入巨头生态只是完成了第一步，规模化商业闭环仍面临硬考。

科研AI的最终买单者（科研院所与医药、材料巨头）对结果的准确性与可靠性要求极高。如何将生态带来的流量转化为高粘度的订阅或客单价支付？如何在辅助决策的过程中持续证明AI的实操价值而非仅仅作为“效率工具”？这些依然是中科闻歌乃至整个AI4S行业在后半场必须回答的问题。

这场结盟的本质，是垂直AI企业向生态巨头借力分发。中科闻歌能否借此打破AI4S“有技术无商业”的魔咒，将成为后续市场检验其资本价值的关键。

AI竞赛的下半场，谁能真正解决复杂场景中的真实问题，谁才能在潮水退去后站稳脚跟。

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