北京發布科學智能行動計劃 到2027年建成科學基礎大模型 服務不少于1000萬用戶

來源：高校人工智能與大數據創新聯盟

近日，北京發布人工智能賦能科學研究(AI for Science，以下簡稱科學智能)”行動計劃，計劃到2027年建成科學基礎大模型，服務不少于1000萬用戶。

科學智能作為加速科學研究的新型范式，已在全球范圍內形成共識，將對未來科學技術和產業發展帶來深遠的影響。為搶抓科學智能戰略發展機遇，推動人工智能與科學研究深度融合，加快建設具有全球影響力的人工智能創新策源地，2025年7月11日，北京市科學技術委員會、中關村科技園區管理委員會、北京市發展和改革委員會、北京市經濟和信息化局、北京市海淀區人民政府制定并對外發布本行動計劃。

一、發展目標

到2027年，立足北京人工智能科技創新優勢，發揮人工智能強大賦能作用，加快開辟科學研究新路徑，率先實現新舊科研范式更迭。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。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。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。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。

二、重點任務

（一）強化關鍵技術攻關

1.開展科學智能的基礎理論研究

探索基于人工智能的薛定諤方程求解方法、電子結構計算方法、湍流問題求解方法等基礎理論研究。研究通過人工智能預測原子、分子等結構和性質，開展流體、電磁等仿真設計求解方法以及實驗表征反演理論與自動化控制方法研究，實現多尺度建模理論突破。

2.加快構建多學科通用的科學基礎大模型

建立基于生成式人工智能的科學基礎大模型，實現對多類別、高維度科學數據的統一表征、建模、分析和生成，助力科研人員快速迭代模型算法，加速科學發現。基于科學基礎大模型，研發面向垂直領域的科學智能體和專業模型，構建模型交互迭代、持續演進的模型協作體系。

3.研發新一代科學計算智能模擬軟件工具

研發可識別分子結構、化學方程式、圖表等多模態科學信息的數據采集與標注工具，高效率、高精度的實驗表征與反演工具，以及適用于科學智能計算特點的任務調度、框架、編譯等工具。

（二）夯實基礎設施建設

4.構建開放共享的科學數據平臺

推動高質量科學數據資源匯聚，打造高質量科學文獻數據庫，以及計算模擬、實驗數據相結合的科學數據庫；研發能夠全方位理解、分析科學數據的多模態科學知識大模型；構建重點領域科學數據庫，以及開放共享的科學數據平臺，輔助科學決策，提升科研效率。強化科學數據標準化建設，建立科學數據治理技術體系，發揮“北京數據基礎制度先行區”優勢，發展和應用區塊鏈等技術，引導數據可信流通交易。

5.搭建軟硬件協同與高度整合的算力平臺

研究面向分子動力學、密度泛函等計算方法下的軟硬件協同設計方案，組織研制針對大規模并行計算、高精度等需求的專用計算芯片。加強高性能計算中心和云計算服務平臺的統籌和建設，提升面向科學智能領域供給能力。搭建異構算力統一調度平臺，滿足科學智能多元化計算和靈活的資源分配需求，降低算力使用成本。

6.建設智能化干濕閉環實驗系統

研發自迭代的實驗室儀器與數據采集軟件，開發自動化接入、調度及控制的實驗室操作系統，實現計算精確指導實驗，實驗高效反饋計算的新研發模式。開發面向通用實驗場景的反應裝置及檢測設備，配置實驗機器人，建設智能無人實驗室，搭建全自動高通量小試線、中試線，實現算法驗證與產品小規模批量生產。

（三）加速領域應用落地

7.推動AI加速基礎科學研究

研究通過AI技術自動挖掘科學數據的內蘊機理與潛在關聯關系，助力數學、物理、化學等基礎學科研究人員高效精準的挖掘事物本質和發現新的科學規律，提升科學研究的認知深度和研究效率。研究通過基礎科學模型與大模型的深度融合，賦能復雜數學問題求解，支撐數學定理的自動化證明與數學猜想的提出，解決定理、引理及相關知識的自動生成與難題解析。研究通過AI技術增強計算機模擬等方法，模擬和預測天文、地理等基礎學科的科學現象，推動數據、算法、實驗的協同，促進理論模型的構建和實驗設計的優化，加速新規律和新現象的自主發現進程。探索通過AI技術加速量子科技領域基礎科學研究，助力量子線路優化、量子糾錯算法等關鍵技術實現突破。

8. 推動AI技術賦能醫藥健康產業創新

實施“人工智能+醫藥健康”創新發展行動計劃。研究適用于解析生命本質規律及疾病復雜機制的基礎理論和算法，構建醫藥領域專家級科學數據庫，探索醫藥研發新范式。開發支撐多任務、多屬性的藥物研發模型，增強靶點發現、藥物設計、臨床試驗的效能水平，提升藥物有效性和安全性的預測評估能力。研發AI輔助診療、數字療法、醫用機器人等產品，推動醫療器械智能化發展。加速AI技術在藥械生產制造全過程的賦能應用，實現藥械產品的智能化評測、自動化生產，貫通藥械智能化研發和生產。

9.推動AI技術加速新材料研發

實施“人工智能+新材料”創新發展行動計劃。研究適用于材料多尺度問題的基礎理論和算法，開發適用于小樣本和高維數據的機器學習方法，構建材料領域專家級科學數據庫，加快材料科學理論突破和前沿新材料發現。面向材料發現-設計-制備-表征-測試-服役全流程，研發材料智能設計方法，實現組分、配方、結構的設計與篩選，合成和制備工藝的多目標優化。加速AI技術在新材料生產制造全過程的賦能應用，實現自動化生產線的精準操控，開發系列工藝包，輔助材料制造工藝優化改進，貫通材料智能化研發和生產。

10.推動AI賦能高端科學儀器創新

鼓勵人工智能技術賦能科學儀器發展，集中攻關自動化智能化電子顯微鏡、譜學儀器及高性能探測器等關鍵設備，推進儀器接口互通、通訊協議統一和數據開放，實現不同科學儀器間的數據交換、協同作業和智能決策，提升科學儀器高通量篩選、表征、分析和數據處理能力。鼓勵高校、科研院所、新型研發機構與企業聯合，研發具有新型表征和智能控制的高端科學儀器設備，加速科學儀器的全流程自動化、智能化和高通量改造升級。通過示范工程和試點應用，推動新型儀器設備在科研和工業領域的廣泛應用，提升國產儀器在國際市場的競爭力。

11.探索AI技術加速工業智能化升級

研發流體力學、多物理場耦合等工業仿真軟件，提高模擬精度，全面評估和優化復雜系統的性能，提升航空航天、汽車、消費電子等領域產品制造水平。研究利用AI技術和多尺度模擬技術優化能源化工產品加工工藝，實現高通量篩選和智能化設計，提升轉化質量和效率，降低工業生產成本。以AI技術加速燃燒等離子體長時間、高參數、穩態運行約束和輸運等物理和仿真技術研究，推動物理裝置與數字孿生聚變堆的映射技術研究，加快數字聚變堆開發建設。開發面向工業領域的垂類大模型，探索AI技術賦能工業生產、控制系統升級改造，提升軟件生態遷移效率。

（四）營造良好創新生態

12.搭建科學智能公共服務創新平臺

依托重點領域科技創新企業，協同科研和產業創新主體，共同推出面向產業應用的體系化成果，打造集科研協作、賽事平臺、算力支持與教學實訓于一體的科研協作云平臺，形成開放共享的服務能力，優化科研流程，提高科研效率，加快科學研究產業化落地。

13.大力吸引和培育創新人才

持續實施人才引進專項措施，著力引進一批高水平研究團隊。完善本土人才培養體系和服務保障機制，創新人才培養模式，強化產學研協同育人，構建科技創新與產業創新深度融合的重要載體，加速培育產業技術創新人才。鼓勵高等學校、科研機構加強交叉學科專業設置，培養一批既懂AI技術又懂應用的復合型人才。

14.構建多渠道投融資服務體系

協同國家級人工智能產業基金，北京市產業引導基金等，市場化基金，企業等加大對科學智能領域的投資力度。構建多元科技金融服務體系，引導銀行、擔保、保險等金融機構開展面向科學智能的產品和服務創新，通過投保貸聯動等模式，加大融資服務力度。推動人工智能企業利用多層次資本市場發展壯大，服務企業掛牌或上市。

15.打造科學智能產業集群

優化科學智能產業空間布局，結合全市人工智能應用“一區一品”發展布局，鼓勵優勢區根據主導產業定位，明確科學智能發展方向，支撐相關產業創新主體集聚發展，打造一批引領性強、配套設施完善、集聚度高的高端產業載體。加強區域間信息交流與供需合作對接，打通前沿技術成果轉化、創業孵化和產業化服務支撐鏈條，形成特色鮮明、優勢互補的區域發展格局。

16.推動國際合作交流

加強國內外學術交流與合作，組織開展科學智能峰會、中關村論壇科學智能平行論壇等具有國際影響力的學術會議。鼓勵籌辦科學智能相關賽事活動，推動人工智能在科學研究中的創新應用，鼓勵國內外優勢團隊參與，充分鏈接理論與實踐，發掘潛力突出的創新團隊和成果，推動成果落地轉化。

17.構建開源開放生態體系

建設科學智能開源社區，廣泛吸引全球科研人員參與共建及成果共享；支持高等學校、科研機構和企業開展深入合作，凝聚學術界與產業界資源，加快推進科學智能數據、算法、工具軟件、科學儀器設備、智能實驗室等開放共享。

三、保障措施

強化資源統籌，深化跨部門協同機制，積極承擔國家級重點任務，主動融入國家戰略體系，匯聚產學研用各方資源。創新組織機制，探索新型項目組織方式，推動創新主體圍繞科學智能前沿技術及產業應用開展協同創新。加強供需對接，定期舉辦線上或線下供需對接會，持續開展科學智能新技術、新產品推廣與應用，打造標桿示范。強化決策支撐，依托人工智能戰略咨詢專家委員會，為重大科研攻關方向遴選與技術路線論證提供權威決策支撐。

本行動計劃自印發之日起施行，有效期至2027年12月31日。本行動計劃實施期間如遇國家和北京市相關政策調整，按照國家和北京市最新政策規定執行。（來源：國際科技創新中心）

全國高校人工智能與大數據創新聯盟

全國高校人工智能與大數據創新聯盟（簡稱:高校聯盟）是由清華大學、浙江大學、中南大學、東北大學、上海工程技術大學、重慶郵電大學、東北林業大學、佛山科學技術學院、曲阜師范大學、黑龍江大學、海豚大數據科技等全國54家高校、企業共同發起，于2018年5月26日在北京中國科技會堂正式成立。迄今為止，聯盟發展會員300多家, 覆蓋全國20多個省市。聯盟由一批積極投身于“人工智能、大數據、區塊鏈”教育事業的高校、科研機構、企事業單位和個人自愿組成的公益性、全國性學術交流服務平臺。中國工程院原常務副院長、中國工程院院士潘云鶴、中國科學院院士陳國良、中國工程院院士李伯虎擔任聯盟名譽理事長，中國工程院院士譚建榮擔任聯盟理事長。聯盟工作接受工信部、國家網信辦等政府部門行政管理和業務指導。聯盟主要工作是推進產教融合、校企合作、協同育人。(加盟微信13651193492)

華算人工智能研究院

華算人工智能研究院全稱是“山西省華算人工智能研究院有限公司”，是經山西轉型綜合改革示范區管理委員會批準，于2023年10月在太原成立的第一批專業研究人工智能、賦能數字經濟產業發展的獨立法人組織。華算人工智能研究院依托全國高校人工智能與大數據創新聯盟專家委員會及理事會資源，按照山西省委省政府、山西轉型綜合改革示范區管理委員會發展人工智能、數字經濟的系列文件精神和工作計劃，將研究院打造成為山西省發展人工智能、數字經濟的示范應用推廣平臺，同時面向全國開展人工智能業務。華算人工智能研究院名譽院長由中國工程院院士李伯虎擔任。研究院內設AI產業學院共建中心、實訓實習就業中心、實驗室建設中心、專家智庫等6個職能部門。歡迎加入華算人工智能研究院專家智庫，共同賦能高校AI人才培養及產教融合事業發展。

高校區塊鏈專委會

全國高校人工智能與大數據創新聯盟區塊鏈專委會（簡稱:高校區塊鏈專委會），是由北京大學、浙江大學、武漢大學、西南財經大學、北京交通大學、鄭州大學、貴州大學、桂林電子科技大學、山西農業大學、佛山科學技術學院、陜西師范大學、中國網安、海豚大數據科技等全國40多家高校、企業和機構共同發起，于2019年12月7日在廣東省佛山市正式成立。目前發展高校及企業會員70多家。中國工程院院士、浙江大學教授陳純擔任高校區塊鏈專委會名譽顧問；福州大學教授蔡維德、中國計算機學會區塊鏈專委會主任斯雪明教授、中國人民銀行數字貨幣研究所副所長狄剛擔任高校區塊鏈專委會名譽主任；北京大學信息科學技術學院區塊鏈中心主任陳鐘教授擔任高校區塊鏈專委會主任。高校區塊鏈專委會主要工作是促進高校區塊鏈教育，為高校區塊鏈專業建設及學科發展提供專家咨詢服務。

高校元宇宙專委會

全國高校人工智能與大數據創新聯盟元宇宙專業委員會（簡稱:高校元宇宙專委會），是由清華大學、湖南大學、浙江大學、四川大學、汕頭大學、河北金融學院、保定市元宇宙協會、英偉達中國、海爾衣聯網研究院、海豚大數據科技(天津)有限公司等全國20多所高校、企業和機構共同發起，于2022年11月5日在北京正式成立。中國工程院院士、計算機軟件與虛擬現實領域專家趙沁平擔任高校元宇宙專委會名譽顧問；中國工程院院士、北京航空航天大學電氣與自動化學院名譽院長、中國航天科工集團有限公司科技委高級顧問李伯虎擔任高校元宇宙專委會名譽主任；清華大學信息國研中心可信軟件和大數據部常務副主任邢春曉擔任高校元宇宙專委會主任委員。目前已發展高校及企業會員30多家。高校元宇宙專委會主要工作是促進高校元宇宙教育、加強校企合作、推動元宇宙專業建設及學科發展，為元宇宙教育教學提供專家咨詢服務。

高校數字經濟專委會

全國高校人工智能與大數據創新聯盟數字經濟專業委員會（簡稱:高校數字經濟專委會），是由華算人工智能研究院、清華大學、北京大學、中國人民大學、中國社會科學院信息化研究中心、四川大學、北京外國語大學、北京科技大學、北京工業大學、北京語言大學、北京化工大學、北京聯合大學、北京物資學院、北京印刷學院、西藏民族大學、河北金融學院、重慶財經學院、蘇州城市學院、北京中關村軟件園、百度、海豚大數據科技等全國60多家高校、企業和機構共同發起，于2024年1月12日在北京正式成立。清華大學經濟管理學院教授姜旭平、北京大學信息管理系教授賴茂生、中國社會科學院信息化研究中心主任姜奇平、中國科學院大學經濟與管理學院教授呂本富擔任高校數字經濟專委會主任委員。高校數字經濟專委會主要工作是促進高校數字經濟專業建設及學科發展，推動產學研合作，為高校數字經濟專業教育教學提供專家咨詢服務。

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