智東西（公眾號：zhidxcom）
作者 | 王涵
編輯 | 漠影
智東(dong)西7月18日(ri)消(xiao)息，7月11日(ri)，北(bei)京(jing)(jing)市科委(wei)中關村管委(wei)會、北(bei)京(jing)(jing)市發展(zhan)改革委(wei)、北(bei)京(jing)(jing)市經濟和信(xin)息化局等(deng)多部(bu)門(men)聯(lian)合(he)發布《北(bei)京(jing)(jing)市加快人工(gong)智能賦(fu)能科學研究高質量發展(zhan)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(tan)索(suo)科(ke)學(xue)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(ren)工(gong)智能時代的到(dao)來(lai)，已經讓學科界限變(bian)得(de)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(ge)人工智能(neng)創新街區和AI社(she)區，吸引全球(qiu)人才(cai)到(dao)北京(jing)市(shi)海淀區發展。
這次北京(jing)(jing)市發(fa)(fa)布(bu)的《行(xing)動(dong)計劃》，讓未來三年北京(jing)(jing)“AI for Science”的發(fa)(fa)展藍圖更加(jia)明晰明了。
《北京市加(jia)快人工智(zhi)能賦能科學研究高質(zhi)量(liang)發展行動計劃（2025-2027年）》政策原文鏈接：
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(tai)，推動形成具(ju)有(you)國際競爭力的產(chan)業集群(qun)，具(ju)體(ti)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(yan)發(fa)新(xin)一代科學計(ji)算智(zhi)能(neng)模擬軟件工(gong)具，構(gou)建科學基礎大模型和(he)學科領域模型的模型協(xie)作(zuo)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(yuan)始科技創新突(tu)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(liu)程(cheng)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(dong)形成具有(you)國際競爭力的產業集(ji)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(wei)加速科學(xue)研究的新型范(fan)式(shi)，已在全球范(fan)圍(wei)內形(xing)成共(gong)識(shi)。中國(guo)科學(xue)院院士、北京科學(xue)智能研究院學(xue)術委員會主任鄂(e)維南于2018年(nian)首次提出推動(dong)發展AI for Science，北京市從4年(nian)前(qian)就開始著手(shou)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(si)梁N柱”。
鄂維南院士介紹道：“北(bei)京科(ke)學智能研究(jiu)院是(shi)國際上(shang)第一(yi)個以AI for Science命名、專(zhuan)注于AI for Science研究(jiu)的(de)(de)新型(xing)研究(jiu)機構。其定位不是(shi)跟科(ke)學家爭資(zi)源、爭平臺(tai)的(de)(de)，而是(shi)來賦能他們的(de)(de)、集中精力(li)推動科(ke)研和研發的(de)(de)、整體的(de)(de)智能化轉型(xing)。”
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(gai)“讀(du)文獻-做(zuo)(zuo)計算-做(zuo)(zuo)實驗-多學科(ke)(ke)協(xie)同”的AI科(ke)(ke)研平(ping)臺——玻爾科(ke)(ke)研空(kong)間站等一(yi)批(pi)重(zhong)大原創成果，涌現出深勢科(ke)(ke)技、百圖生(sheng)科(ke)(ke)等一(yi)批(pi)創新型企業(ye)和潛在獨(du)角獸企業(ye)。
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(fu)蓋“讀文(wen)獻-做計算-做實驗(yan)-多學科(ke)(ke)(ke)協同(tong)”的(de)AI科(ke)(ke)(ke)研平臺，玻爾科(ke)(ke)(ke)研空間站(zhan)解決科(ke)(ke)(ke)研人(ren)員在文(wen)獻檢索(suo)與管理、跨學科(ke)(ke)(ke)知識發現(xian)及實驗(yan)計算融合等環(huan)節(jie)中的(de)關(guan)鍵(jian)痛點，讓科(ke)(ke)(ke)研人(ren)員能將更多精力投入真正的(de)科(ke)(ke)(ke)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(lai)源(yuan)：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(jin)行推介，推動(dong)能成為未來全球(qiu)AI4S（AI for Science）時(shi)代(dai)下的云科研入口。
中國科學院(yuan)院(yuan)士、北(bei)京大學常(chang)務(wu)副(fu)校長張錦表示，目(mu)前(qian)北(bei)京大學已邁入全球科研智能(neng)化(hua)轉型的(de)(de)先鋒(feng)行列，玻爾科學導航(hang)上線北(bei)大普惠賦(fu)能(neng)北(bei)大師生，干濕(shi)閉環的(de)(de)實驗室全面加速前(qian)沿科研探索(suo)。
2、DPA大原子模型，構建人類微觀世界的基座模型
理解原(yuan)子性質及其相(xiang)互作用，是探索(suo)材料、生命體等物(wu)理世界的(de)核心(xin)問(wen)題之一，傳統方(fang)法(fa)耗(hao)時(shi)耗(hao)力(li)。人工智(zhi)能技術(shu)則(ze)顯著提升了模擬(ni)的(de)效(xiao)率和精度。
▲DPA大原子模型(xing)原理（來源：北(bei)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(shao)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(tui)(tui)出Uni-Lab-OS智能實(shi)(shi)驗室操(cao)作系(xi)統，可有效解(jie)決傳(chuan)統實(shi)(shi)驗室手工(gong)操(cao)作效率低下，設備彼此孤(gu)立，數據難以(yi)互通(tong)共享等(deng)痛(tong)點問題，推(tui)(tui)動(dong)實(shi)(shi)現自(zi)主設計實(shi)(shi)驗的(de)“AI 科學家”，為科研人員節省更多的(de)時間和精力。
▲Uni-Lab-OS智能實驗(yan)室(shi)操作系(xi)統(tong)首頁（來源：玻(bo)爾科研空間(jian)站）
這一成果打(da)通(tong)了AI for Science各項基礎設施，實現數據、知識(shi)、模型與(yu)儀器的鏈(lian)接，助(zhu)力傳統(tong)實驗室向自動化智(zhi)能化躍遷升(sheng)級，越來(lai)越多的實驗室將升(sheng)級為智(zhi)能研發的預演(yan)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(suan)機工程與科(ke)學）
“火箭發(fa)(fa)動機的(de)研發(fa)(fa)如果(guo)能(neng)借助工業(ye)仿真軟(ruan)件，模擬(ni)流體力學(xue)、燃燒(shao)、傳(chuan)熱(re)等一(yi)系(xi)列物理(li)過程，實際試車次(ci)數(shu)至少可(ke)以減少50%。”相關負責人介紹道，一(yi)款算(suan)得準、算(suan)得快的(de)仿真軟(ruan)件，能(neng)大(da)幅(fu)降(jiang)低研發(fa)(fa)成本，并縮短研發(fa)(fa)周期。
通過DeepFlame軟件，火箭發動機(ji)工作時會遭遇的極度高溫、高壓(ya)環境一(yi)目了然。發動機(ji)主燃燒室點火后(hou)，哪(na)個結構存在隱患(huan)，哪(na)個設(she)計(ji)還(huan)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(zhi)持外(wai)，北京還持續打造中關村(cun)論壇(tan)、科(ke)學(xue)智(zhi)(zhi)能峰會、青(qing)少年科(ke)學(xue)智(zhi)(zhi)能大賽等具有全球(qiu)影響(xiang)力的品牌賽事(shi)活動(dong)；推動(dong)在基礎科(ke)學(xue)研(yan)究、醫藥健康、新(xin)材料、高端(duan)科(ke)學(xue)儀(yi)器(qi)、工業智(zhi)(zhi)能化等領(ling)域率(lv)先(xian)落地(di)。
鄂維南(nan)院士(shi)認為，北京作為AI for Science策源地，在率先打造科學研究新(xin)范式(shi)(shi)上是有基礎和優勢的(de)。北京已經全面(mian)布(bu)局AI for Science基礎設施，并且取得了顯(xian)著的(de)成效。這一次行動計(ji)劃的(de)發布(bu)將有力(li)推(tui)動北京AI for Science創新(xin)發展，力(li)爭(zheng)在科研范式(shi)(shi)革命中走在最前(qian)沿。
