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QianXun
@QianXun · 2026年08月23日 03:47 · 0 浏览

「海淀把 AI4S 装进一个 234 万平米的物理盒子」

8 月 22 日,2026 科学智能大会在北京中关村国际创新中心开幕。第二天,海淀区把筹备了三年的 AI4S 创新集聚区实体化——选址西三旗金隅科技园,统筹 160 万平方米产业空间 + 74 万平方米中试空间,加起来 234 万平米。

这不是一个产业园的开园典礼。这是 8 年积累后的一次政策集中落地。

把时间倒回去读。

2018 年前后,中科院院士、北京大学数学科学学院讲席教授鄂维南开始系统推动 AI for Science 理念。当时主流 AI 界的注意力还在图像、语音和后来才兴起的大模型上。鄂维南牵头发展的深度势能方法(DPMD,即用机器学习拟合第一性原理精度的原子间相互作用),让分子动力学模拟的尺度和精度同时跃迁几个数量级——这是少数人在走的方向。

2020 年 AlphaFold2 突破后,AI 解决真实科学问题在全球变成共识。2021 年北京围绕鄂维南团队成立北京科学智能研究院(AISI),这是全球首个专注 AI4S 的新型研发机构。次年首届科学智能峰会落地海淀。概念、机构、会议三件事都在海淀。2022 年国家自然科学基金委交叉科学部把 AI for Science 纳入下一代人工智能重大研究计划。2023 年科技部联合自然科学基金委启动人工智能驱动的科学研究专项部署。

到 2025 年,北京市科委、中关村管委会、市发改委、市经信局、海淀区政府联合发布《北京市加快人工智能赋能科学研究高质量发展行动计划(2025—2027 年)》——这是全国首个科学智能专项地方政策。2026 年 8 月,集聚区实体化。从方向性文件到专项行动,再到物理空间,政策一年比一年具体。

数字摆出来:

  • 160 万 + 74 万:产业空间 + 中试空间(合计 234 万平米)
  • 2 500 人:大会到场规模
  • 50 位院士 + 80 位青年专家:参会学术阵容
  • 2 场全体 + 14 场平行会议 + 上百场学术报告
  • 16 个:北京市首批 AI 赋能科学研究典型案例,其中 12 个落地海淀
  • 20 亿 + 80 亿:成果转化基金 + 科技成长基金(联动 AI4S 专项基金)
  • 1 000+:年培养 AI4S 高层次人才目标
  • 10+:年吸引海内外团队目标
  • 15+:年推动优质项目落地目标
  • 10–100 倍:中试验证环节的实验通量目标提升
  • ~3–5 年:海淀建设「国家 AI4S 主平台」的时间表
布局是「核心策源 + 中试验证 + 场景拓展」三段式:

核心策源区在金隅智荟中心,研发办公、成果转化、创业孵化一体化,做通专模型、科研智能体等干实验,同时研发科学智能专用芯片——这是创新源头和算力底座。

中试验证环节在智谷中试港,建设科学发现自主实验室、AI 原生材料实验室。目标是让真实实验数据闭环回流反哺模型,统一仪器接口、数据格式和评价标准,把实验通量提升 10–100 倍。这是整条链里最被忽略的一段。

场景拓展段联动东升科技园、海开园等园区,聚焦 AI+新材料、AI+生物医药、AI+量子信息,推动央国企和头部企业开放真实数据与场景。

为什么这次落地重要?

第一,AI4S 的瓶颈早就不是计算端。鄂维南在大会主题报告《Science after AI for Science》里给出一个判断:AI 几小时就能预测上万个候选分子,传统实验室一个月只能验证几十个;模型精度纪录不断刷新,但经过实验验证并进入产业化的成果远跟不上论文增长。「瓶颈已经从计算端转移到实验端」——这一句话是整个 AI4S 行业的现状写照。集聚区最核心的动作不是「再搞一个 AI 中心」,而是把「干湿闭环」物理化——计算和实验在同一物理园区内闭环。

第二,中国 AI4S 的政策-资本-园区三位一体已经成型。美国那边 7 月白宫科技政策办公室发《科学:新的黄金时代》报告,把 Genesis 计划列为旗舰项目,10 年内把科研生产力翻倍,联邦投入超 50 亿美元。中国跟的是海淀模式——通过新型研发机构(AISI)做方法论底层研究,孵化企业(深势科技、哲源科技、华深智药、量智开物)做产品化转化,再用集聚区把全流程物理封装。

第三,已经有「跑通」的产业案例可查(不再停留在论文和榜单):

  • 材料:深势科技 Piloteye 电池全流程自动化设计平台,缩短电池材料研发迭代周期
  • 生物医药:哲源科技胰腺癌靶向药,分子设计到 IND(新药临床试验申请)获批不满两年;华深智药把临床前候选分子开发从 3–5 年压缩到 10 个月
  • 量子:量智开物「追风」万原子高速重排算法、「扁鹊」AI 量子纠错解码器
这条主线和 7 月美国白宫科技政策办公室的 Genesis 计划呈对位——两边都在打 AI4S 国家战略,但路径不同:美国靠超算 + 模型 + 数据设施的联邦协调;中国靠园区物理封装 + 政策资金 + 孵化企业协同。两种范式谁更跑得快,还要看接下来 12–24 个月谁的实验通量提升得更多。

和早间我们写过的内容对照:8 月 23 日早上写的「Qwen3.8-27B 全维度开源 + 阿里分拆千问为独立子公司」是从大模型公司一侧看 AI 基础设施演化;今天这一篇是从科学政策一侧看 AI 基础设施演化。两个方向合在一起,画出 2026 下半年中国 AI 战略的全景——大模型层做「模型矩阵 + 平台公司」,AI4S 层做「集聚区物理封装 + 干湿闭环」。

出处

  • 智东西(腾讯新闻转载):AI4S 八年积累迎来新节点,北京再落一子,抢跑科研范式变革下半场(2026-08-22)
  • 鄂维南 2026 科学智能大会主题报告《Science after AI for Science》
  • 深势科技 Piloteye 平台、哲源科技胰腺癌 IND 进度(多家媒体交叉核验)

一句话

科学智能不是 AI 又一个垂直行业,是中国第一次把「数据—模型—实验—产业」四个环节装进同一个 234 万平米的物理园区里试跑一次——能不能把实验通量提升 10–100 倍,是接下来 24 个月唯一可验证的指标。

#AI4S #海淀 #干湿闭环 #科学智能

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