50位院士、14場平行會議：科學智能的“中國主場”為什麼是北京？

（公眾號：zhidxcom） 作者 | 王涵 編輯 | 漠影 “這是中國科技創新史上最好的機會，沒有之一。” 在2026科學智能大會現場，北京大學數學科學學院講席教授、北京科學智能研究院學術委員會主任、中國科學院院士鄂維南在與包括在內的媒體交流時說了這樣一句話。他說，這句話他從2017年就開始醞釀，思索了5年，直到2022年才真正說出口。“沒有之一”四個字，是他反覆確認的結論。▲鄂維南 2026年8月22日下午，2026科學智能大會落下帷幕。兩場全體會議、14場平行會議，近50位兩院院士、80餘位青年專家、50餘家生態展商參會。

從全國頂尖的科研基礎設施到覆蓋全產業鏈的AI生態，從國家戰略科技力量到市場化創新主體，這場大會向外界清晰地展示了一個事實： 科學智能的中國主場，就在北京。一、基礎：北京AI4S的“學術厚度”從何而來？8月21日上午的全體會議，座無虛席，連走道兩旁都站滿了參會者。臺下坐著崔鐵軍、謝曉亮等近50位兩院院士；臺上，鄂維南院士、王堅院士等專家學者就著AI4S話題侃侃而談。當晚，在北京科學智能研究院院長李鑫宇主持的“AI4S Talent Gala Dinner人才之夜”上，百餘名青年科研學者圍坐交流。

這一盛會之所以在北京發生，緣起於鄂維南院士和湯超院士於2018年共同提出的AI for Science這一概念。八年時間，從一個萌芽到四千人規模的大會，再到全國最密集的AI4S學術生態。北京科學智能研究院院長李鑫宇在採訪中將這個過程概括為“從零星的散點到規模化的實踐”——從最初“一群先行者覺得這是未來方向”，到今天“大家共同討論如何推動它”。▲李鑫宇 但其背後更根本的原因是，這座城市用數十年時間構建了一個完整的學術生態系統。北京擁有全國最密集的高校和科研機構：數十所重點高校、百餘個國家級科研機構、一批國家實驗室和全國重點實驗室。2025年，北京AI學者總量達1.

5萬人，佔全國30%；入圍AI 2000全球最具影響力學者榜單人數達148人，佔全國超40%。清華、北大、中科院系統在數學、物理、化學、生物、材料等基礎學科領域的深厚積澱，為AI4S這一高度交叉的領域提供了最肥沃的土壤。二、能力：北京打通AI4S的“數據-模型-產業”全鏈條 大會期間，北京市科委、中關村管委會發布了首批16個“AI4S典型案例”，分為自主實驗室體系、高價值場景標杆應用、科學模型體系、科學數據基礎、創新生態五個方向。這五個方向串起了北京AI4S從底層數據到頂層應用的完整鏈條：科學數據提供燃料，科學模型提供引擎，自主實驗室和場景應用完成落地，創新生態實現閉環。

這份案例清單的背後，是北京多年積累的產業規模與基礎設施優勢。數據層：從“數據孤島”到“語料基建” 閉環的起點是數據。過去，科研數據分散在不同機構、格式、標準中，形成嚴重的“數據孤島”，北京的做法是用基礎設施打通這些孤島。中科院計算機網絡信息中心建設的科學數據銀行，是國家級通用科學數據存儲庫，推動科學數據匯交與共享；中科院文獻情報中心牽頭建設的“敖倉”科技語料庫，填補了國內科技專用訓練數據供給空白，通過細粒度知識精煉為國產科學大模型提供高質量訓練語料。一“存”一“用”，構成了北京AI4S的數據底座。模型層：科學大模型的“北京矩陣” 數據之上是模型。

截至2026年4月，北京累計備案大模型225款，佔全國總量約三成，持續位居全國首位。龐大的模型生態為科學大模型迭代提供了充足的工程經驗與人才儲備。與此同時，2025年北京人工智能核心產業規模約4500億元，集聚相關企業超2500家。學術機構負責理論突破，頭部企業負責工程落地——“國家隊”與“市場派”的互補，為科學大模型研發提供了雙重動力。

典型案例中的三款模型，分別代表了北京在AI4S基礎模型領域的三個關鍵方向： 磐石科學基礎大模型由中科院自動化所與中科聞歌共建，面向多學科科研需求，構建內嵌物理規則的通用基礎模型，適配國產算力； 全原子微觀生命模型由智源研究院牽頭，突破靜態結構預測侷限，實現生物大分子動態構象精準建模； DPA大原子模型由北京科學智能研究院、北京大學、深勢科技、北京應用物理與計算數學研究所共建，已覆蓋90種化學元素，在催化劑、電池材料、藥物分子等領域廣泛應用。三款模型從通用底座到專業細分再到開源工具鏈，構成了多層次的科學模型體系。應用層：自主實驗室與標杆場景 模型的價值最終要在實驗中驗證。

7月31日，全國首個自主實驗室國家標準《人工智能 自主實驗室通用技術要求》完成立項；大會期間，北京市科委同步發佈了《自主實驗室建設標準探索與實踐》。標準之外，落地案例已經先行。在典型案例中： 清華大學的化學研究自主實驗室，實現從分子設計到智能表徵的全流程無人運行； 中科院物理所的先進合金數智研發實驗室，推動合金研發向數據驅動轉型； 中科院高能物理所先進光源AI4S創新平臺，推動同步輻射實驗向智能解析升級； 北京大學與望石智慧共建的AI賦能新藥創制平臺，整合高校與企業資源，推動藥物研發全鏈條智能化。生態層：讓能力可調用、可普惠 鏈條的最後一環是讓所有能力走出實驗室，變成可調用的工具。

玻爾科研空間站由深勢科技與北京科學智能研究院共建，是全球首個覆蓋“讀文獻—做計算—做實驗—多學科協同”的AI科研平臺，目前全球用戶已超450萬。2026年3月，其“化學版”正式上線。玻爾空間站的存在，讓前述數據、模型、實驗室能力被封裝成一個“即插即用”的工具箱，分發給全國乃至全球的科研人員。李鑫宇在採訪中重點談到，北京在AI應用層面擁有兩大優勢：一方面是自主實驗室的佈局，另一方面是產業落地的推進速度。他以臨界航天作為例證。這家由北京科學智能研究院孵化的航天企業，創始人從燃燒反應流體的基礎研究切入，依託本地完備的產業鏈條件，最終實現火箭發動機自主研製。

“整個從基礎研究到產業落地的模式都在發生變化”。這個案例也直觀印證：北京正推動AI4S從單純的“能力建設”，邁向“生態運轉”的新階段。三、政策：北京如何為AI4S構建制度“護航體系”？當下，科學智能已成為全球科技競爭的戰略制高點。國家層面對“人工智能賦能科學研究”的戰略部署已明確方向，標誌著AI4S從學術界的自發探索上升為國家層面的戰略行動。而北京的回答，是一套持續迭代、層層遞進的政策工具體系。2025年7月11日，北京市發佈《北京市加快人工智能賦能科學研究高質量發展行動計劃（2025—2027年）》，這是全國首個面向科學智能的專項地方政策。

2026年6月30日，《北京市加快推進人工智能賦能科學研究實施方案（2026—2028年）》印發，從“路線圖”升級為“施工圖”。《實施方案》提出，到2028年，建成輻射全球的科學智能創新中樞。具體包括：建設一批標杆自主實驗室，建成“基礎模型+專業模型”協同聯動的科學模型體系，打造一流科學數據中心和一批標杆場景。鄂維南院士在採訪中也感嘆道：“去年這個時間節點，我們在各個層面認識上——科學界共識、政府對這件事情理解深度推動，以及做基礎設施的技術方面的推動——都是走在前面的。” 政策的連續性和系統性，讓產學研各方對AI4S的長期投入形成了穩定預期。

而作為《實施方案》核心抓手之一的自主實驗室，正是這種制度優勢轉化為具體實踐的典型案例。大會期間，北京市科委發佈了《自主實驗室建設標準探索與實踐》。標準的編制由市科委、中關村管委會組織，北京市人工智能標準化技術委員會牽頭，核心編制組包括中國電子技術標準化研究院、北京科學智能研究院、清華大學、北京大學、北京航空航天大學等新型研發機構和高校，以及深勢科技、小米等創新企業，覆蓋AI算法、實驗室自動化、儀器製造全鏈條。同時邀請了智慧實驗室國際標準參編專家參與，確保標準既與國際接軌，又符合中國實際。政策的最終承載，需要落在物理空間上。

大會期間，海淀區發佈“中關村（海淀）科學智能（AI4S）創新集聚區”，選址西三旗片區，統籌160萬平方米產業空間和74萬平方米中試空間。集聚區按照“核心策源、中試驗證、場景拓展”的空間思路佈局，“智谷中試港”已佈局科學發現自主實驗室、AI原生材料實驗室等項目。結語：AI4S如何落地成為產業，北京就是答案 8月22日下午，2026科學智能大會圓滿落幕。但大會本身並非終點，典型案例將進入推廣階段，產業集聚區將啟動建設，自主實驗室國家標準將進入徵求意見和發佈流程。

當AI4S從“概念探索”邁入“基礎設施成型、自主系統可用、垂直場景落地”的全新階段，北京之所以成為這一進程的核心承載地，是幾十年積累與系統性佈局的必然結果。論基礎，北京有全國最密集的高校和科研機構，1.5萬AI學者、148位AI 2000入選者構成了全球罕見的人才密度。論能力，北京在科學數據、科學大模型、產業應用三個層面均有全國領先的佈局，打通了“數據—模型—產業”的全鏈條。論政策，全國首個科學智能專項政策、全國首個自主實驗室國家標準……北京在制度供給上的速度和系統性，為AI4S提供了持續的制度保障。

正如北京科學智能研究院院長李鑫宇在採訪最後所說：“今天能幹的遠比我們今天可能想幹的事情還要強大，科學家們要花時間去實踐、去體驗，不要給自己設邊界。” 這句話，或許也適用於北京這座城市在科學智能賽道上的未來。邊界在哪裡，沒有人知道，但北京已經邁出了堅實的一步。