国企改革深化提升行动进展 - 截至一季度末各中央企业及地方国企改革深化提升行动重点任务平均完成率超80% [1] - 国资委要求将高质量完成深化提升行动作为2024年国企改革重中之重 [1] - 改革重点包括提升科技创新供给质量、建设现代化产业体系、推动协同创新及健全创新激励机制 [1] 科技创新与AI应用 - 中央企业已建立97个原创技术策源地2022-2024年研发投入连续三年突破万亿元 [3] - 国资委启动"AI+"专项行动中央企业在工业制造能源电力等超500个场景布局AI应用降本增效显著 [5] - 提出运用AI数据分析模拟预测能力推动科研范式向"数据密集-智能涌现-人机协同"转变 [4] - 要求健全原始创新制度安排分类优化企业科技创新体系 [3] 战新产业与未来产业布局 - 2024年一季度中央企业战略性新兴产业投资同比增长6.6%固定资产投资达8513亿元 [7] - 华润集团2024年战新产业投资743亿元同比增78.1%营收1497亿元建设润鹏等集成电路项目 [7] - 东风汽车完成新能源全产业链布局覆盖电池电驱电控等核心部件 [7] - 强调避免"内卷式"竞争需基于企业战略定位选择战新业主攻方向 [6] 创新激励机制 - 中国电子科技集团实施中长期激励覆盖超5万人百余家子企业推行员工持股 [8] - 中国建材科技领军人才薪酬不低于领导班子水平优化科技人员考核周期 [8] - 中钨高新实施限制性股票激励后2024年全员劳动生产率增15.10%赛迪信息利润总额增184.40% [9] - 提出建立长周期精准化激励机制以价值增量为基础匹配激励工具 [8] 传统产业转型升级 - 要求深入应用AI工业互联网5G等技术推动传统产业高端化智能化绿色化转型 [6] - 边远地区可通过数字技术应用形成后发优势 [6]

国有企业改革深化提升行动 - 国务院国资委在广东省深圳市召开国有企业改革深化提升行动2025年第二次专题推进会 [1] - 会议要求把高质量完成深化提升行动作为今年国企改革的重中之重 [1] 科技创新与产业体系建设 - 会议强调要在提升科技创新供给质量上下功夫 [1] - 要求在建设现代化产业体系上勇担当 [1] - 提出在协同创新和成果转化应用上动真章 [1] - 要求在健全创新评价激励机制上求突破 [1] 人工智能与科研范式变革 - 会议提出积极推动人工智能引领国有企业科研范式变革 [1] - 要求打造和开放战略性高价值应用场景 [1]

人工智能引领科研范式变革 - 人工智能具有溢出带动性很强的"头雁"效应，正在以前所未有的深度和广度重塑科学研究的基本逻辑与方法体系 [1] - 科研范式经历了三次重大变革：经验范式、理论范式、计算范式，人工智能推动科学研究从传统的以假设驱动转向基于海量数据驱动 [2] - 人工智能大模型快速发展，推动人工智能全面融入科学、技术和工程研究，形成"数据密集—智能涌现—人机协同"的三元认知方法论 [3][4] 人工智能科研范式的典型特征 - 以智能挖掘替代假设检验，如AlphaFold成功预测了几乎2亿种蛋白质结构，展现人工智能在推动科学创新方面的重要作用 [3] - 以多元知识耦合激发智能涌现，如华为云盘古大模型在30多个行业、400多个场景中落地，协助产业研发创新的智能升级 [3] - 人工智能逐步从"辅助工具"转变为"科研主体"，形成人机协同的科研组织模式，如文物虚拟修复技术提升文物复原效率 [3] 人工智能科研范式的核心突破 - 从方法论视角看，人工智能突破传统科研受限于人力、时间及数据维度的瓶颈，显著缩短研发周期 [4] - 从科研组织方式看，人工智能推动科研组织从"孤岛式创新"向"分布式智能网络"变革，形成人机协同的全新科研团队 [5] - 从价值体系看，人工智能推动科技与人文融合发展，拓展了科学研究的人文价值 [6] 我国在人工智能驱动科研范式变革的实践路径 - 充分发挥制度优势，形成模块化的科研组织攻关能力，如建设"模速空间"人工智能大模型专业孵化和加速平台，已入驻100余家人工智能大模型企业 [7] - 充分利用应用场景丰富的优势，将其转化为人工智能数据增强优势，为人工智能技术发展提供了天然"试验场" [7] - 将中华文化与人工智能的模型思维进行整合，如借助人工智能图谱技术实现中医理论体系的数字化建构 [7] 人工智能科研发展的未来方向 - 打造国家科研算力中枢网，以"东数西算"工程为基础，统筹推动建设人工智能驱动的科研创新联合体 [9] - 建立人机协同的科研体制，在国家级科研项目中探索引入人工智能科学家岗位，推进科研活动中的人机协同 [10] - 发起开放合作的国际科研联盟，以"数字丝绸之路"为载体，构建逐步开放的国际科研数据公开平台 [11] - 提升人工智能科研治理能力，加快制定科研领域人工智能通用技术的国家标准，完善应对人工智能科研风险的技术监测体系 [12]

文章核心观点 人工智能引领科研范式变革，“机器化学家”作为代表能加速科技创新突破，“小来”和“小临”两代“机器化学家”诞生并不断升级，未来计划建造大楼提升研发效率，让人类科学家投身创造性思考 [2][12] 分组1：“小来”的诞生 - 传统化学研究范式依赖“试错法”，新物质创制周期长、成本高，实验效率低、数据分散 [3] - 2013年江俊与同事探讨用大数据革新化学研究，团队花三年整理百万条化学数据，将专家研究经验“灌”进计算机 [3][6] - 2020年自动化专家加入，2021年“机器化学家”“小来”诞生，日均能完成2000次精准操作，抵得上五六名科研人员工作量 [6] - “小来”在火星制氧催化剂研究中，6周从376万种配方组合找到最优解，成果发表于《自然·合成》 [7] 分组2：从“小来”到“小临” - 去年第二代“机器化学家”“小临”诞生，比“小来”多一条机械臂，接入多个生成式大模型，能自行设计实验并智能优化 [8] - “小临”帮方天成博士团队研发吸能材料，7个月找到最优解，传统方法需十年 [11] - “小临”能主动从失败中学习，分析数据锁定关键变量 [11] 分组3：“小来”和“小临”的未来计划 - 团队计划未来几年建造“机器化学家大楼”，容纳上百台机器人、上千个智能工作站，日均实验量可达百万次 [12] - 新一代“机器化学家”将配备红外和拉曼探头，能“看见”“闻出”化学物质变化，还能云端共享数据 [12]