7月11日，北京《北京市加快人工智慧赋能科学研究高质量推动举措计划（2025-2027年）》（以下简称《举措计划》）正式发布。已产这是出批成果将来三年，北京市推动AI for Science（科学智慧）的科学路线图，也是智慧重全国首个面向科学智慧的专项地方法规。

北京超前布局厚植科学智慧推动根基

AI for Science作为加速科学研究的北京xm外汇平台账号注册新型范式，已在全球规模内形成共识，已产目前成为新一轮技术革命的出批成果关键促进力量。2018年，科学中国科学院院士、智慧重北京科学智慧研究院学术委员会主任鄂维南第一次倡导促进推动AI for Science。北京北京始终紧盯人工智慧推动前沿，已产将科学智慧作为产业布局新赛道。出批成果2021年，科学北京市超前布局，智慧重以鄂维南院士为核心，成立了全球首个专注AI for Science领域的新型研发机构——北京科学智慧研究院，布局AI for Science的“四梁N柱”。

据市科委、中关村管委会副主任刘卫华介绍，近年来，北京在科学智慧领域已经具备了良好的根本，已产出全球首个涵盖90多种元素的大原子模型DPA、全球首个涵盖“读文献-做计算-做实验-多学科协同”的xm外汇平台佣金AI科研平台——玻尔科研空间站等一批重大首发成果，涌现出深势技术、百图生科等一批创新型公司和潜在独角兽公司；连续打造中关村论坛、科学智慧峰会、青少年科学智慧大赛等具有全球作用力的品牌赛事活动；促进在根本科学研究、医药卫生、新资料、高端科学仪器、工业智慧化等领域率先落地。

促进科学智慧 在不少于5个领域开展深度软件

此次发布《举措计划》，旨在促进人工智慧与科学研究深度融合，开展前沿科学难题攻关，完善共性根本设施建设，加速智慧科研范式变革。

刘卫华表示，《举措计划》聚焦根本理论突破与多学科融合，构建科学根本大模型和新一代科学计算智慧模拟软件软件，搭建算力和科学数据平台，建设智慧化干湿闭环实验室，助力攻关重大科学难题。

力争到2027年，发挥人工智慧强大赋能作用，加快开辟科学研究新路径，率先实现新旧科研范式更迭。XM外汇平台平台搭建科学智慧根本设施，建设不少于10个高质量科学数据库，服务不少于1000万读者。促进科学智慧在根本研究、医药卫生、新资料、科学仪器、工业智慧化等不少于5个领域开展深度软件，形成8个以上标杆软件案例，实现核心场景全流程智慧科研范式赋能。搭建共性服务创新平台，引进培育一批复合型创新人才。

“市发改委连续围绕算力、数据、算法和场景等要素保养，统筹加大法规拥护力度，促进科学智慧引领推动”。据市发改委二级巡视员张德明介绍，下一步，市推动变革委将强化科学智慧整体规划、平台布局。强化技术攻关，加快构建通专融合、协同演进的科学智慧模型体系，瞄准科学前沿与重大工程需求，围绕资料、生命等核心学科打造专业模型，集成一批具备数据解读理解、科研计划生成、流程自动决策等水平的科学智慧体群。强化算力、数据等要素保养，建设一批国际领先的科学智慧专业数据集。强化软件牵引，促进科学智慧在固态电池、半导体、催化剂等先进资料制备、药物研发和靶点发现、生物育种等领域创新突破。

将围绕具身智慧等挖掘科学智慧软件场景

市经信局副局长姜洪朝表示，人工智慧赋能科学创新是促进科研加速的有效软件，正有力促进生物医药，集成电路、自动驾驶、智慧装备、新资料等一系列领域的科研创新突破。

“总体看来，科学智慧在工业领域的软件仍处于起步阶段，在模型通用性、数据质量、软件场景和复合型人才等方面存在挑战。”姜洪朝表示，下一步，市经信局将拥护科学智慧迭代替换。加快开展领域数据采集、汇聚、清洗、标注等工作，形成一批高质量数据集。突破工业领域专用科学智慧大模型、工业知识陈述、小样本学习等关键技术瓶颈。

并且，围绕具身智慧、新资源新资料、生物医药等北京优势领域和将来产业布局，深入挖掘具有高价值、可复制的科学智慧软件场景，推动大模型在工业领域实行一批具有引领性的科学智慧示范项目。

中关村科学城管委会副主任、海淀区副区长唐超介绍，海淀区将夯实科学智慧推动根本。拥护科学研究、模型算法、实验方法、计算架构等一系列先进科研要素开发和软件，打造全栈科研创新支撑体系。

鄂维南表示，《举措计划》将有力促进北京在AI for Science领域的创新推动。作为AI for Science的策源地，北京在率先打造科学研究新范式方面有根本、有优势，已整体布局科研根本设施，并取得了显著成效。

成果1 玻尔科研空间站

全球AI for Science时代的云科研通道

在科学智慧领域，北京已产出一批重大首发成果。

在科学研究中，无论哪个学科方向，都少不了查阅文献、倡导假设、模拟计算、实验验证等步骤，玻尔科研空间站就是一个帮助科研人员做这些事的平台。作为全球首个涵盖“读文献-做计算-做实验-多学科协同”的AI科研平台，玻尔科研空间站目前平台性处理科研人员在文献检索与运维、跨学科知识发现及实验计算融合等环节中的关键痛点，让科研人员能将更多精力投入真正的科研突破中，加速科学研究向自动化、智慧化与高效化迈进。

目前，玻尔科研空间站已在北京大学、浙江大学、上海出行大学、中国科学技术大学等全国40余所高校院所，以及宁德时代、广汽埃安、云南白药、联合利华等40多家公司上线软件，读者数达90万人。市科委、中关村管委会目前机构面向200多家高校院所和近100家央国企进行推介，促进其能成为将来全球AI4S时代下的云科研通道。

成果2 大原子模型DPA

构建人类微观世界的基座模型

世间万物都由原子构成，物质的原子组合和架构作用其性质和作用，要理解包括资料、生命体在内的物理世界，核心难题之一就是要理解原子性质和原子之间的相互作用。

过往要摸清这一流程通常需要耗费较长的时间和较高的成本。如今借助人工智慧技术，模拟效率和精度都得到了大幅提高。大原子模型DPA就用于处理这一难题，它由30多家机构联合共建，旨在构建人类微观世界的基座模型，加速资料、资源、生物制药等领域研发流程。

目前，大原子模型DPA在平稳性和预测性能等方面已达到世界领先水平，在合金、动态催化、分子反应、药物小分子、固态电池、半导体、高温超导等领域软件，平均节省90%的数据计算成本，使研究人员能用更少的数据达到更高的精度。

成果3Un i-Lab-OS智慧实验室流程平台

打造“AI科学家”

深夜的实验室里，机械臂与AGV小车高精度协同流程，AI根据实时数据动态变更实验计划，自动产出和解读的实验数据悄然反哺算法模型——这已不是科幻影片的场景。

实验室正处于从“软件集合”进化为“具身智慧体”的时代，在Uni- Lab- OS智慧实验室流程平台的驱动下，可有效处理旧有实验室手工流程效率低下、终端彼此孤立、数据难以互通共享等痛点，促进实现自主设计实验的“AI科学家”，为科研人员节省更多的时间和精力。

这一成果打通了AI for Science各项根本设施，实现数据、知识、模型与仪器的连接，助力旧有实验室向自动化智慧化跃迁替换，越来越多的实验室将替换为智慧研发的预演场。

成果4 Deep Flam e

助力火箭“心脏”塑形

由北京科学智慧研究院发布的智慧仿真软件软件——Deep⁃Flame，依托人工智慧驱动的“超级大脑”，可实现火箭发动机的全流程数值模拟，助力火箭“心脏”的塑形，为航天装备研发供给自主可控的数字化底座。

“火箭发动机的研发如果能借助工业仿真软件，模拟流体力学、燃烧、传热等一系列物理流程，实际试车次数至少可以下降50%。”某公司有关主管人介绍，一款算得准、算得快的仿真软件能大幅降低研发成本，缩短研发周期。通过DeepFlame软件，火箭发动机工作时会遭遇的极度高温、高压生态一目了然。

发动机主燃烧室点火后，每一寸架构经历的极端考验都跃然眼前，哪个架构存在隐患、哪个设计还有进步优化空间，DeepFlame都可以给出答案。