智東西
作者 王涵
編輯 漠影

智東西7月18日消息，7月11日，北京市科委中關村管委會、北京市發展改革委、北京市經濟和信息化局等多部門聯合發布《北京市加快人工智能賦能科學研究高質量發展行動計劃（2025-2027年）》（以下簡稱《行動計劃》）。

《行動計劃》明確了科學智能發展將以前沿技術研發和深度應用為主線，從關鍵技術突破、基礎設施建設、行業應用推廣以及創新生態構建4大方面著手，一共推出了17項具體舉措。

在此之前，北京市就已先后發布多個行動計劃，包括《北京市科技賦能文化領域創新發展行動計劃（2025-2027年）》《北京市加快推動“人工智能+醫藥健康”創新發展行動計劃（2025-2027年）》《北京市加快推動“人工智能+新材料”創新發展行動計劃（2025-2027年）》《北京具身智能科技創新與產業培育行動計劃（2025-2027年）》等政策，加快推進人工智能在文化、醫藥、新材料、具身智能等各領域的深度應用，積極探索科學智能的規模化產業化落地路徑。

中國科學院院士、北京科學智能研究院學術委員會主任鄂維南提到：“學科界限很有可能在未來五年、十年消失。人工智能時代的到來，已經讓學科界限變得不重要了。”

北京海淀區作為高新技術企業聚集地，目前已設立200億元科技成長基金，構建“子母基金聯動”的投資矩陣，還推出“人工智能人才特區20條”，打造了多個人工智能創新街區和AI社區，吸引全球人才到北京市海淀區發展。

這次北京市發布的《行動計劃》，讓未來三年北京“AI for Science”的發展藍圖更加明晰明了。

《北京市加快人工智能賦能科學研究高質量發展行動計劃（2025-2027年）》政策原文鏈接：

https://kw.beijing.gov.cn/zwgk/zcwj/202507/t20250711_4146595.html

一、3年建10+科學數據庫，構筑全球科學智能高地

《行動計劃》提出，到2027年，北京將推動產業建成科學基礎大模型，建設不少于10個高質量科學數據庫，服務輻射到不少于1000萬用戶，推動AI在不少于5個領域開展深度應用，形成8個以上標桿應用案例，搭建起共性服務創新平臺，向社會引進培育一批復合型創新人才，并且還要構建起多渠道投融資服務體系，加強國際交流與合作，營造開源開放生態，推動形成具有國際競爭力的產業集群，具體如下：

主要目標包括：

1、開展前沿科學問題攻關：加強科學計算與多尺度建模等基礎理論方法研究，建立科學基礎大模型，研發新一代科學計算智能模擬軟件工具，構建科學基礎大模型和學科領域模型的模型協作體系。

2、完善共性基礎設施建設：系統搭建科學智能基礎設施，建設不少于10個高質量科學數據庫，全面支撐人工智能在多個科學研究領域應用，服務不少于1000萬用戶，加速原始科技創新突破。

3、加速智能科研范式變革：推動科學智能在基礎研究、醫藥健康、新材料、科學儀器、工業智能化等不少于5個領域開展深度應用，形成8個以上標桿應用案例，實現重點場景全流程智能科研范式賦能。

4、促進產業生態加速發展：搭建共性服務創新平臺，引進培育一批復合型創新人才，構建多渠道投融資服務體系，加強國際交流與合作，營造開源開放生態，推動形成具有國際競爭力的產業集群。

圍繞主要目標，有四大重點任務：

1、強化關鍵技術攻關 ：開展科學智能的基礎理論研究，加快構建多學科通用的科學基礎大模型，研發新一代科學計算智能模擬軟件工具；

2、夯實基礎設施建設：構建開放共享的科學數據平臺，搭建軟硬件協同與高度整合的算力平臺，建設智能化干濕閉環實驗系統；

3、加速領域應用落地：推動AI加速基礎科學研究，推動AI技術賦能醫藥健康產業創新，推動AI技術加速新材料研發，推動AI賦能高端科學儀器創新，探索AI技術加速工業智能化升級；

4、營造良好創新生態：搭建科學智能公共服務創新平臺，大力吸引和培育創新人才，構建多渠道投融資服務體系，打造科學智能產業集群，推動國際合作交流，構建開源開放生態體系。

二、成果初顯：北京已誕生多個“全球首個”

AI for Science作為加速科學研究的新型范式，已在全球范圍內形成共識。中國科學院院士、北京科學智能研究院學術委員會主任鄂維南于2018年首次提出推動發展AI for Science，北京市從4年前就開始著手布局。

2021年，北京市以鄂維南院士為核心，成立了全球首個專注AI for Science領域的新型研發機構——北京科學智能研究院，布局AI for Science的“四梁N柱”。

鄂維南院士介紹道：“北京科學智能研究院是國際上第一個以AI for Science命名、專注于AI for Science研究的新型研究機構。其定位不是跟科學家爭資源、爭平臺的，而是來賦能他們的、集中精力推動科研和研發的、整體的智能化轉型。”

隨著近年來的快速發展，北京已產出全球首個覆蓋90多種元素的大原子模型DPA、全球首個覆蓋“讀文獻-做計算-做實驗-多學科協同”的AI科研平臺——玻爾科研空間站等一批重大原創成果，涌現出深勢科技、百圖生科等一批創新型企業和潛在獨角獸企業。

1、玻爾科研空間站：全球首個“讀-算-驗-協”一體化AI科研平臺

作為全球首個覆蓋“讀文獻-做計算-做實驗-多學科協同”的AI科研平臺，玻爾科研空間站解決科研人員在文獻檢索與管理、跨學科知識發現及實驗計算融合等環節中的關鍵痛點，讓科研人員能將更多精力投入真正的科研突破中。

目前該平臺已在北京大學、浙江大學、上海交通大學、中國科學技術大學等全國40余所高校院所，以及寧德時代、廣汽埃安、云南白藥、聯合利華等40多家企業上線應用，用戶數已達近百萬人。

▲玻爾科研空間站主頁（來源：玻爾科研空間站）

目前市科委、中關村管委會正在組織組織面向200多家高校院所和近100家央國企進行推介，推動能成為未來全球AI4S（AI for Science）時代下的云科研入口。

中國科學院院士、北京大學常務副校長張錦表示，目前北京大學已邁入全球科研智能化轉型的先鋒行列，玻爾科學導航上線北大普惠賦能北大師生，干濕閉環的實驗室全面加速前沿科研探索。

2、DPA大原子模型，構建人類微觀世界的基座模型

理解原子性質及其相互作用，是探索材料、生命體等物理世界的核心問題之一，傳統方法耗時耗力。人工智能技術則顯著提升了模擬的效率和精度。

▲DPA大原子模型原理（來源：北京科學智能研究院）

大原子模型DPA就是用于解決這一難題，它由30多家單位聯合共建，旨在構建人類微觀世界的基座模型，加速材料、能源、生物制藥等領域研發過程。

目前大原子模型DPA在穩定性和預測性能等方面已達到世界領先水平，在合金、動態催化、分子反應、藥物小分子、固態電池、半導體、高溫超導等領域應用，平均節省90%的數據計算成本，使研究人員能用更少的數據達到更高的精度。

3、Uni-Lab-OS智能實驗室操作系統，打造“AI 科學家”

現在，實驗室正處于從“工具集合”進化為“具身智能體”的時代，深勢科技推出Uni-Lab-OS智能實驗室操作系統，可有效解決傳統實驗室手工操作效率低下，設備彼此孤立，數據難以互通共享等痛點問題，推動實現自主設計實驗的“AI 科學家”，為科研人員節省更多的時間和精力。

▲Uni-Lab-OS智能實驗室操作系統首頁（來源：玻爾科研空間站）

這一成果打通了AI for Science各項基礎設施，實現數據、知識、模型與儀器的鏈接，助力傳統實驗室向自動化智能化躍遷升級，越來越多的實驗室將升級為智能研發的預演場。

4、DeepFlame：AI仿真火箭“心臟”，大幅縮減研發周期

由北京科學智能研究院發布的智能仿真應用軟件——DeepFlame， 依托人工智能驅動的“超級大腦”，可實現火箭發動機的全流程數值模擬，助力火箭“心臟”的塑形，為航天裝備研發提供自主可控的數字化底座。

▲DeepFlame論文（來源：計算機工程與科學）

“火箭發動機的研發如果能借助工業仿真軟件，模擬流體力學、燃燒、傳熱等一系列物理過程，實際試車次數至少可以減少50%。”相關負責人介紹道，一款算得準、算得快的仿真軟件，能大幅降低研發成本，并縮短研發周期。

通過DeepFlame軟件，火箭發動機工作時會遭遇的極度高溫、高壓環境一目了然。發動機主燃燒室點火后，哪個結構存在隱患，哪個設計還有進步優化空間，DeepFlame都可以給出答案。

結語：北京為全國AI產業深度融合擘畫新藍圖

除政策支持外，北京還持續打造中關村論壇、科學智能峰會、青少年科學智能大賽等具有全球影響力的品牌賽事活動；推動在基礎科學研究、醫藥健康、新材料、高端科學儀器、工業智能化等領域率先落地。

鄂維南院士認為，北京作為AI for Science策源地，在率先打造科學研究新范式上是有基礎和優勢的。北京已經全面布局AI for Science基礎設施，并且取得了顯著的成效。這一次行動計劃的發布將有力推動北京AI for Science創新發展，力爭在科研范式革命中走在最前沿。