经济日报记者 杨学聪 近日，国务院印发《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》指出，加快探索人工智能驱动的新型 科研范式，加速"从0到1"重大科学发现进程。北京作为教育、科技、人才资源富集地，人工智能竞争优 势明显。在人工智能迎来从技术突破向价值落地的关键拐点时，北京如何围绕创新、转化、产业、服务 等关键环节，打造新质生产力发展的重要发动机？ 提到科学智能，不能不提北京科学智能研究院。这是全球首个专注于AI4S领域研究与发展的新型 研发机构。该院于2021年9月成立，将人工智能技术与科学研究结合，加速不同学科的融合和突破，以 构建"平台科研+垂直整合"模式为指导，加速构建下一代科研范式下的基础设施。"研究院以'解放科学 家、赋能新工业'为使命，围绕变革传统科学计算研究范式开展关键技术攻关，加速开源生态建设。力 争在重大科学问题研究方面取得重大突破，诞生一批原始创新成果，让北京成为全球科学智能的发起 人、先锋队、引领者。"北京科学智能研究院院长李鑫宇告诉记者。 想向上生长，先要向下扎根。北京科学智能研究院着手布局科学智能的"四梁N柱"建设。"四梁"是 平台系统——即基本原理与数据驱动的模型算法与软件，高效率、高 ...

在高校、科研院所、创新企业云集的北京，经济日报记者深入调查采访发现，当地积极布局、率先 探索AI4S科研创新路径，近年来已形成一批具有示范意义的创新成果，成为发展新质生产力的生动实 践。 瞄准前沿 搭建基础设施 提起搞科研，很多人脑海中会浮现实验室里的瓶瓶罐罐、连轴转的研究人员、大量快速更新的文 献。这是以往科学研究的常态，却也面临难言的尴尬——有了基本原理却难以实际应用，理论研究与实 际问题差距不小，许多问题只能通过经验和试错解决；"作坊模式"让科研效率亟待提高；实验手段，数 据收集、处理、分析手段有限…… 2024年，诺贝尔化学奖表彰人工智能破解蛋白质结构的密码，成为突围的重要里程碑。基本原理驱 动、数据驱动的科研模式在人工智能助力下走向大幅升级与融合。AI4S作为加速科学研究的新范式， 已是全球共识，正在成为新一轮科技革命的重要推动力量，也正由概念导入期进入应用落地期。 提到科学智能，不能不提北京科学智能研究院。这是全球首个专注于AI4S领域研究与发展的新型 研发机构。该院于2021年9月成立，将人工智能技术与科学研究结合，加速不同学科的融合和突破，以 构建"平台科研+垂直整合"模式为指导，加速构建下一 ...

值得一提的是，北京并不急于用一把尺子衡量成败，而是让"乔木""灌木""苔藓"各得其所。不仅有 算力、数据、资本、政策的叠加，更有对"长远"二字的耐心——愿意给一颗种子时间，给一次失败包 容，给一个青年团队时间去长成参天大树。 在这里，顶尖团队做0到1的原始突破，中小企业做场景落地，政府则是默默耕耘的"园丁"，疏通阻 碍创新的底层"梗阻"，却不喧宾夺主。在这片土壤中，问题从来不是判决书，而是下一次"追肥"的配 方。 如今在北京，科学智能作为人工智能与基础科学深度融合的前沿领域，正推动形成工业研发新范 式，加快具身智能、新能源新材料等领域关键技术创新，初步呈现出产业化应用潜力。这座城市，正在 用首都的站位、全球化的视野、十年磨一剑的耐心，孕育下一批能够改变人类命运的"前沿之花"，探索 更多连接未来的可能。(本文来源：经济日报 作者：杨学聪) 走进中关村科学城，空气里仿佛都弥漫着"0"和"1"的味道。在北京科学智能生态加速演进之际，一 条完整产业链在这里悄悄闭环。科学智能这株"未来之花"把根须扎进北京这片科技创新"高原"最肥沃的 土壤，拔节、孕蕾、绽放。 北京这片科创沃土拥有让众多创新主体接踵而至的"土壤配方"。具 ...

张江AI小镇产业生态 - 张江AI小镇由多个产业载体组成 包括张江人工智能岛 模力社区和上海科技投资大厦 形成约1平方公里的AI产业集聚区 [2] - 模力社区聚焦具身智能 科学智能和应用智能三大方向 以场景闭环推动AI落地 已吸引近200家上下游企业入驻 [4] - 张江人工智能岛汇集IBM 阿里巴巴等头部企业及科研院所 2024年园区营业收入超135亿元 2025年吸引开普勒机器人 商飞时代等名企入驻 [8] 产业集群与场景应用 - 浦东新区拥有1500家规上工业企业 800余家集成电路企业 3900多家生物医药企业及1200余个持牌金融机构 为AI技术提供多元落地场景 [8] - 联仁健康医疗大数据覆盖超3600家医院 存储超2100亿条健康医疗数据 与本地AI企业合作赋能新药研发 [4][5] - 模力社区2025年上半年举办33场精准对接活动 推动AI技术向千行百业落地 并通过30多场投融资路演促成资本与项目对接 [9] 资本支持与产业基金 - 陆家嘴集团在陆创空间L HUB引入15家头部投资机构和基金 包括集成电路 生物医药和人工智能产业基金 提供全生命周期资本支持 [9] - 形成"技术研发—产业应用—资本反哺"的正向循环 强化产业投资机构集聚效应 [9] 产业规模与发展规划 - 2024年浦东人工智能产业规模达1637亿元 约占上海市40% 集聚垂类模型企业200余家 28个大模型完成备案 [12] - 浦东集聚具身智能产业链企业超70家 落地全国首个人形机器人创新中心 智元 傅利叶等企业发布整机产品 [12] - "十四五"期间以"要素支撑 融合赋能"为重点 建设模力社区等园区 "十五五"期间将进一步强化产业规模与核心竞争力 [12][13]

产业规模与增长 - 2024年浦东三大先导产业（集成电路、生物医药、人工智能）规模达8323亿元，占全市46%，近三年年均复合增长11.7% [1] - 人工智能产业规模1637亿元，约占全市40% [1] 产业集群与生态建设 - 浦东推动智算集群、模型算法、高质量语料、软硬件协同创新发展，推出模力社区、张江机器人谷等重点园区 [1][2] - 集聚垂类模型上下游企业超200家、具身智能产业链相关企业超70家 [2] - 28款大模型产品已完成备案，落地全国首个国家地方共建的人形机器人创新中心 [2] - 人工智能岛园区自2019年成立以来聚集85家AI相关企业，覆盖人工智能、大模型、大数据、智能芯片和云计算5个赛道 [2] - 模力社区自2024年8月30日运营以来吸引近200家上下游相关企业，聚焦具身智能、科学智能、应用智能3大方向 [3] 技术应用与创新成果 - 联仁健康建立近300项行业标准的知识图谱，训练医疗大模型和200多个精专模型 [1] - 合理用药监测AI在30家复旦百强医院投入使用，将处方错误率降低40% [1] - 智元、傅利叶、开普勒、卓益得、擎朗等人形机器人整机产品接续发布并快速迭代 [2] 发展模式与战略重点 - 模力社区采用"创业者服务创业者"的独特生态模式，不以产值和税收衡量企业产出，而是通过技术开发扶持实现高效创新发展 [3] - 差异化聚焦垂类模型和应用层面，依托浦东在飞机、汽车、轮船制造及集成电路、生物医药的产业基础实现场景落地 [3] - 未来重点聚焦知识产权全球布局、数据安全与验证平台搭建 [4]

科学智能的战略地位 - 科学智能（AI4S）被列为世界人工智能大会十大核心方向之一，拥有专属论坛和交叉议题 [3] - AlphaFold的成功证明科学智能已从概念走向现实，正在重塑科学研究的根基 [3] - 复旦大学与上海科学智能研究院联合主办"星河启智·科学智能开放合作论坛"，汇聚全球顶尖科学家探讨开放协作与产业实践 [4][5] 科学智能2.0时代的定义 - 科学智能2.0时代以领域科学家为中心，AI从工具进化为理解科学家意图的"合作伙伴" [9] - 需要构建由人类科学家、开放数据、全球协作和AI科学家组成的"超级科学发现系统" [7] - 当前业界仍停留在"工具思维"，需要转向"生态思维"以实现人机深度协作 [7][39] 全球顶尖科学家的前沿观点 - 图灵奖得主Joseph Sifakis指出当前AI在可靠性、安全性和语义控制方面存在根本性挑战 [16] - 诺贝尔物理学奖得主Giorgio Parisi认为AI缺乏基础理论框架，如同热力学诞生前的蒸汽机 [17][19] - 王坚院士强调计算是科学革命的核心，AI正在打破科研专业壁垒实现"科研平权" [22] 科学智能发展的两大支柱 - "底座论"：需要构建强大的算力基础设施和开放平台作为发展基础 [22][27] - "场景论"：AI需要与具体科学难题深度结合，如抗体设计、材料科学等领域 [25][26] - 基础设施与精准应用场景共同构成科学智能发展的完整生态 [27] 开放科学全球合作倡议 - 倡议旨在打破"数据鸿沟"，构建全球科学生态系统 [30][32] - 四大核心举措：开放基础设施、启动大科学计划、培养全球人才、创造科学新时代 [34] - 由多位诺贝尔奖、图灵奖得主等国际顶尖科学家共同发起 [32] 科学智能对教育科研的变革 - 大学需要重塑教育形态和科研范式，构建创新生态让学生带动老师 [39] - 基础学科教育是培养AI人才的根本，需要依托大型开放科研平台 [39] - 香港高校提出用区块链解决知识产权、纳米出版替代传统论文等激进构想 [43] 产业落地与技术路径 - 产业界面临AI模型与实验验证通量不匹配的痛点 [45] - 自动化实验室可加速"设计-构建-测试-学习"闭环，产生高质量数据 [45] - 学术界关注将物理规律等先验知识融入模型，提升学习与泛化能力 [46] 星河启智开放平台 - 平台集开放数据、共享模型、融合算力和智能体广场于一体 [53] - 典型案例包括早期中华文明多模态大模型和医疗领域的"观心大模型" [56][61] - 平台旨在降低科学家探索门槛，聚焦高价值科学问题 [54] 产学研用一体化发展 - 与中国南方电网、镁伽科技等企业签约，连接学术、产业和基础设施 [64] - 科技伦理审查智能体"一鉴"为生态健康发展提供保障 [66][67] - 以开放平台为基础，高价值问题为牵引，伦理框架为保障的发展路径 [68]

大会规模与参展情况 - 展览面积首次突破7万平方米，吸引800余家企业参展，3000余项前沿展品亮相，规模创历届之最 [1] - 展品涵盖40余款大模型、50余款AI终端产品、60余款智能机器人，其中100余款重磅新品为全球首发或中国首秀 [1] 产业生态与数据支撑 - 上海成立全国首个专业化语料运营平台，成品语料超1800TB，累计开放4200亿Token文本和1TB视频图文数据 [2] - 徐汇"模速空间"集聚500余家AI+企业，浦东"模力社区"集聚近200家AI企业，聚焦具身智能和垂类应用 [2] 经济贡献与增长数据 - 上海规上人工智能产业一季度规模超1180亿元，同比增长29%，利润增长65%，成为经济增长新引擎 [2] - 人工智能与实体经济深度融合，赋能千行百业，成为产业升级和经济转型的主要动力 [3] 技术突破与应用案例 - "磐石·科学基础大模型"依托1.7亿篇文献构建知识地基，将文献调研时间从3-5天缩短至20分钟 [3] - 自动驾驶平台"萝卜快跑"已提供超1100万次全球出行服务 [3] - 量子计算原型机"祖冲之三号"处理速度比超级计算机快千万亿倍 [5] 创新支持与产学研结合 - 200余个初创项目直面百家投资机构，算力、语料等功能性子基金提供全周期支持 [3] - 上海推动14所高校成立人工智能研究院，19所高校开设人工智能相关专业 [5] - 青年优秀论文奖投稿作者平均年龄29岁，博士及在读群体占比达79.4% [5] 国际合作与全球影响 - 大会吸引70多个国家和地区1500余位嘉宾，包括12位图灵奖/诺贝尔奖得主和80余位中外院士 [6] - 中国倡议成立世界人工智能合作组织，发布《人工智能全球治理行动计划》 [6] - 《中国智·惠世界（2025）》案例集展示AI在救灾、教育、农业等领域的全球合作成果 [6]

AI发展现状与挑战 - AI正处于快速演化的关键阶段，大模型、具身智能与科学智能深度融合构成"知识飞轮"，可能使AI学习与再生能力超过人类[1] - AI发展面临结构性挑战：算力瓶颈、数据枯竭、评测滞后[1] - 传统依赖算法堆叠和数据量的发展路径已难以拓展AI边界[2] 数据与算力瓶颈 - 数据短缺制约大模型发展，多模态输入、合成数据生成等方式面临质量、成本和验证机制挑战[2] - AI系统面临智能水平提升与推理能效下降的矛盾，需关注单位能耗下有效Token数量[2] - 大模型训练成本激增：最新一代训练耗资约100亿美元，需20万张GPU卡支持，预计2035年突破1亿张卡[8] - 算力依赖呈指数级增长，传统电子芯片架构优化受限于晶体管物理天花板[8] 评测体系与原创能力 - 现有模型评测体系易被"对症"优化，需引入任务导向、动态更新与专家混合评估机制[2] - AI缺乏因果建模能力，科学建模需要简约假设和逻辑自洽的因果体系[3] - AI在10%原创性突破问题方面力有不逮，重大理论提出无法仅靠数据堆积[5][6] - 部分大模型已具备因果性文本结构识别能力，但语义层面理解尚不明确[3] 技术突破路径 - 提升AI系统性能的两条路径：保持能效水平提升智能水平，或通过软硬件协同优化提高单位能耗推理能力[8] - 光计算可突破能效瓶颈，需算法层面推动低精度模型优化，并利用光介质提升芯片间通信带宽[8] - 下一代AI系统需实时感知物理环境，与传感器和执行器深度融合[8] - 未来AI可能由100万个机器人在物理世界实现全域智能协同，形成新进化路径[9] 行业应用与趋势 - AI for Science在具体子任务中表现出色，尤其在"从类比中发现新结构"方面潜力巨大[7] - 机器人行业与AI融合加速，人形机器人量产爆发引发价格战，但上市公司业绩普遍承压[11][12] - 具身智能成为研究热点，微纳感知、仿生技术等推动机器人创新发展[11][12]

赛事概况 - 第三届世界科学智能大赛于7月25日至26日在上海举行 由上海科学智能研究院与复旦大学联合主办 在上海市科学技术委员会等多个市级部门指导下开展[1] - 赛事吸引全球近30个国家地区近1.6万名选手报名 最终30支队伍进入总决赛 决出一等奖5项 二等奖10项 三等奖15项[1][3] 赛道设置 - 设立航空安全 材料设计 合成生物 创新药 新能源五大赛道 全部聚焦高价值产业场景中的关键科学问题[3] - 赛题及相关数据集全部来自真实产业场景 包括航空结冰气象要素预报 新能源发电功率预测等具体应用方向[3] - 新启动"Physical AI赛道" 聚焦空间智能 推理模型 群体智能等核心技术难题 推动AI技术实体应用[3] 产业合作 - 近40家企业组成大赛生态企业联盟 为选手提供面试绿通机会[3] - 大赛优秀模型将部署在星河启智科学智能开放平台 供全球用户使用[4] - 星河启智平台由上智院联合复旦大学 无限光年共同打造 提供覆盖12个学科的200多个科学模型 建成4万多个共12PB科学数据[5] 开放生态 - 大赛开放大量产业场景真实数据 包括发电站功率数据 气象数据 分子构象数据等 并提供算力和工具链支持[4] - 平台已吸引120多个入驻实验团队 AlphaFold蛋白质结构数据库吸引超过200万研究者使用[4][5] 青少年参与 - 本届大赛专门开辟中学组比赛 吸引上海16区146所中学331支队伍参与 选手平均年龄约14周岁[5] - 中学组以3人团队形式围绕"新能源发电功率预测"主题展开角逐 与第五届长三角青少年人工智能奥林匹克挑战赛联动[5][6] 行业影响 - 人工智能正从"辅助者"进化为科学探索的"共创者" 全链路深度赋能科研[4] - 未来将继续依托上智院平台 联动星河启智平台 围绕科学智能主题推出更多前沿赛事 打造系列化多元化赛事体系[7]

核心政策支持 - 上海发布人工智能12条政策 涵盖算力成本降低 大模型应用扩大 技术创新等12个方面[2][3] - 政策涉及具体资金支持 包括发放6亿元算力券 3亿元模型券 1亿元语料券等直接补贴措施[3][8] - 对租用智能算力主体给予最高30%租金补贴 市区协同提供最多1年最高100%租金补贴[4] - 对自主智能算力设施部署项目给予最高10%建设支持[4] - 支持人工智能关键技术创新的项目按总投资给予最高30%最高5000万元支持[9] - 支持参与国家重大项目的创新主体 给予最高5000万元配套支持[9] 算力资源建设 - 上海智能算力规模已达10万P 算力调度平台接入多方算力资源 上架总算力超1.8万P[6] - 算力调度平台2.0实现多平台一站式登录和多任务监测 支持可视化数据分析[7] - 平台分三阶段建设：算力超市 算力纳管 算力融合 最终形成调度-交易-补贴三位一体体系[6][7] - 平台可承担国家及本市算力补贴全流程闭环管理 实现政策精准触达[7] - 2023年上海提出10万卡以上超大规模智算投入 2025年智算规模目标突破10万P[7] 模型与语料发展 - 对调用第三方大模型API或私有化部署的主体给予核定合同额最高50%最高500万元补贴[8] - 对购买非关联方语料进行研发应用的主体给予核定合同额最高30%最高500万元采购补贴[8] - 库帕思公司发布语料工具链平台2.0 完成403个功能模块 涵盖数据采集 清洗 标注等核心功能[9] - 目标到2025年底形成50个行业开放语料库示范应用 建设3-5个大模型创新加速孵化器[8] 科研与创新支持 - 组织实施科学智能百团百项工程 2年内支持不少于100个团队100个项目[10] - 对优质科研项目按核定总投资给予最高70%最高5000万元支持[10] - 支持战略性领军人才组建新型研发机构 给予3-5年最高5亿元连续性支持[10] - 支持产业创新服务平台建设 按总投资给予最高50%最高2000万元支持[10] 产品推广与场景应用 - 对具身智能机器人等产品销售或租用达到一定规模的按核定合同额5%给予最高500万元奖励[10] - 对人工智能软件产品首版次应用示范按核定合同金额给予最高30%最高2000万元支持[10] - 支持打造可复制推广的典型场景 对标杆示范场景按总投资给予最高20%最高1000万元支持[11] - 加快人工智能与制造业 服务业深度融合 开展产业创新融合示范应用[11] 产业生态建设 - 建设人工智能小镇 推动高密度低成本产业集聚区建设[11] - 向创新型企业发放最高100万元算力券 100万元模型券 100万元语料券补贴[11] - 对人工智能人才创业团队给予6个月至3年不等房租减免或一次性开办费[11] - 对高层次人才给予长期稳定的事业发展和人员保障经费支持 实施人才+项目+产业协同机制[11] - 对人工智能优质企业相关人才给予最高30万元个人奖励 落实市级人才租房补贴政策[11] 投融资与开源生态 - 发挥国家人工智能产业投资基金 市级先导产业母基金引导作用 投早投小投长期[12] - 支持优质企业发展风险投资基金 推动设立算力 语料 大模型等专题子基金[12] - 对建设成效明显的开源社区及下载量高性能优的开源产品给予最高500万元奖励[12] - 鼓励企业融入全球开源生态 推动人工智能国际合作与开放共享[12] 产业发展目标 - 2025年一季度上海规上人工智能产业规模超1180亿元 同比增长29% 利润增长65%[3] - 目标到2025年底构筑涵盖算力 语料 模型 应用的世界级人工智能产业生态[13] - 政策布局全面覆盖算力软硬件基础保障 生态模型体系建设 技术创新和场景应用[12]