先说一个核心判断：AI赋能科学研究，正从概念阶段加速迈向实质性的政策落地。这正是当前备受关注的“AI for Science”，简称AI4S。

近日，北京市正式发布了一份聚焦AI4S的关键文件——《北京市加快推进人工智能赋能科学研究实施方案（2026—2028年）》。该方案围绕自主实验室建设、标杆场景应用、科学模型构建、科学数据供给以及创新生态营造等多个维度，系统性地规划了一条“科学智能”领域的创新发展路径。

近年来，北京在科技领域的综合实力有目共睹。国际科技创新中心的建设不断深化，在AI技术资源、顶尖科研机构以及重大科技基础设施等方面已形成显著优势。可以说，在科学智能这一前沿领域，北京已具备率先实现科研范式变革的基础条件。此次发布的《实施方案》，其核心目标就是将已有的基础优势转化为实实在在的突破——加速科研领域的创新进程，并推动科技创新与产业升级的深度融合。

北京市科委、中关村管委会副主任刘卫华在媒体采访中介绍，该方案立足于北京在教育、科技、人才一体化发展方面的叠加优势，构建了“模型—数据—智能体—自主实验室—场景—生态”这一全链条推进体系。方案的核心愿景十分明确：即打造一个具有全球影响力的科学智能创新中枢。

目标：2028年实现重大原创突破，建成科学智能创新中枢

方案明确提出，到2028年，北京要在AI赋能科学研究的基础理论与关键技术上取得重大原创性突破，最终建成一个能够辐射全球的科学智能创新中枢。

具体来看，这一目标可细分为五个核心方向：

• 自主实验室实现标杆引领，带动科研范式革新。这意味着传统的实验室模式可能将被重新定义。
• 标杆场景加速成果产出，应用赋能取得实质性成效。不再停留于理论探讨，而是强调技术落地与实际效果。
• 科学模型体系对标国际顶尖水平，技术创新实现新突破。所构建的模型必须具有国际竞争力，能够与全球一流水平同台竞技。
• 夯实科学数据基础，提升要素支撑能力。数据不仅要丰富，更要规范化、实用化，实现质量的提升。
• 基本建成创新生态体系，激发发展新活力。推动整个创新生态活跃运转，避免僵化停滞。

这一五年规划，为北京（京津冀）国际科技创新中心的建设描绘了清晰的蓝图。

尤其值得关注的是，方案将自主实验室视为变革传统科研模式的核心载体。与之配套，还将同步建立建设标准、实施分级评估、出台多元资金扶持政策，并布局科研智能体及全流程科研工具集的研发工作。长远来看，目标是打造一个能够自主运行的“AI科学家”体系——这并非简单的自动化升级，而是一种全新的、具备主动探索能力的科研形态。

在应用层面，方案覆盖了基础研究与产业转化两大领域的六大标杆场景，包括：高能物理、量子科技等基础研究，以及新材料、医药健康、生命科学、生物育种等产业方向。由此，一条从基础研究到技术攻关，再到产业应用的全链条被打通，为培育新质生产力提供了清晰的实施路径。

在总体布局上，方案践行“全链支撑”理念，统筹协同自主实验室、模型、数据、应用、生态五大核心要素，形成“设施承载、模型驱动、数据支撑、场景牵引、生态保障”的闭环发展格局。简而言之，就是确保所有创新要素能够高效流动与循环，从而实现持续的迭代与升级。

对内，方案打通了跨部门、跨区域的协同创新机制，有效整合了国家战略科技力量、新型研发机构、企业等多元主体。对外，则致力于搭建国际学术合作平台，吸引全球范围内的创新资源。这项顶层设计的格局颇为宏大。

方案获业内多位专家学者高度关注与肯定

方案公布后，迅速引发了业内多位重量级专家的密切关注，他们纷纷给出了专业解读与高度评价。

中国科学院院士、北京科学智能研究院学术委员会主任鄂维南直击要点地指出：“科学智能是支撑国家科技强国建设的核心要素，而一体化基础设施建设是实现科研范式变革的根本保障。”他特别强调，过去算力、数据、科研仪器等资源分散且相互割裂，严重制约了原始创新能力的突破。而此次方案统筹规划了模型、数据中心、算力、自主实验室等全链条基础设施，紧密契合国家AI发展战略，有力推动了创新资源的协同联动。这不仅能为多个前沿研究领域提供有力支撑，也为全国的科学智能基础设施建设提供了可借鉴的“北京样板”。

中国科学院院士、北京大学常务副校长张锦则从更深远的角度进行了分析：“科学智能不仅是科学研究范式的深刻变革，更是推动人工智能从学习存量知识迈向创造增量知识的关键路径。”在他看来，北京方案充分发挥了首都地区高校、科研院所及科技企业的集聚优势，围绕自主实验室、场景应用、科学模型、科学数据、创新生态等关键环节，进行了系统性布局与前瞻性谋划。这一套组合拳，为打造全球科学智能创新中枢、促进AI与科学研究深度融合、实现科研体系的“自进化”和创新能力持续跃升，提供了强有力的政策引领与坚实保障。

中国科学院计算机网络信息中心主任周园春则将关注点聚焦于数据这一底层核心要素。他强调：“高质量的AI就绪数据，是科学智能发展的核心生产资料。”如果没有规范化的高质量科研数据，无论是科学大模型体系还是自主实验室，都难以实现持续迭代。方案统筹布局北京科学数据中心，统一数据加工与整编规范体系，高效汇聚了重大科技基础设施等多源科研数据资源——这在系统性破解“科研数据孤岛”和“AI就绪数据缺乏”等关键难题上，堪称至关重要的一步，为全链条的科研智能化创新筑牢了坚实的数据基座。

刘卫华总结指出，下一步，市科委、中关村管委会将牵头抓好政策的落地实施工作，组织优势科研院所、企业及新型研发机构协同攻关，推动各项任务实现清单化、项目化推进，持续完善科学智能创新生态，全力支撑高水平科技自立自强。