携手AI提速 四川细化“施工图”
创始人
2026-04-10 06:32:49
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  • □四川日报全媒体记者 高杲

    架构:“1+3+N”

      ●“1”:研发面向科学研究、具有四川特色的“天府·慧研”科学基础大模型,打造科学领域专用智能体

      ●“3”:打造国产化算力、数据和实验室三大支撑平台

      ●“N”:低空智能、脑机接口、化学智能、材料科学、先进核能、疾病诊断、新药创制、生物育种、生物结构、地球科学、量子科技等多元应用场景

    2026年任务

      ●发布“AI赋能科学研究资源供给清单”“AI赋能科学研究关键问题清单”

      ●探索以社会化方式设立“AI for Science创新基金”等

      成立近一个月,四川省人工智能赋能科学研究联盟的“施工图”正式出炉——4月9日,记者从省科技厅(省人工智能产业链链长办公室)获悉,《四川省人工智能赋能科学研究联盟建设工作方案》(下称《工作方案》)已于近日印发,从建设定位、总体架构、运行机制、组织保障、年度任务等方面细化举措,明确联盟建设的时间表和任务书。

    为何建? 变“单打独斗”为合作共赢

      人工智能赋能科学研究(AI for Science,下称AI4S)并非新鲜事物。早在2020年,科研人员借助AI工具“阿尔法折叠”成功破解蛋白质结构,将预测周期从数十年缩短至数天,攻克了该领域长期悬而未决的科学难题。

      “经过几年发展,AI已渗透到科研创新各个环节。”上海人工智能实验室解决方案与产品中心负责人马乐介绍,从预测蛋白质结构到解决数学奥赛难题,从新材料研发到助力应急救援,AI加快试错进程、降低实验与计算门槛,让科研人员能以更低成本、更高效率的方式探索未知,推动科研效率实现指数级跃升。

      各级政府也在加快布局。中央层面,2023年,科技部会同国家自然科学基金委启动“人工智能驱动的科学研究”专项工作部署,强化统筹指导、系统布局;2025年,国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》,将“人工智能+”科学技术列为6项重点行动之首,把赋能范围拓展至前沿基础研究、产业关键核心技术攻关和哲学社会科学研究创新;“十五五”规划建议也提出“以人工智能引领科研范式变革”,将其纳入新质生产力培育体系。在各地,上海、北京、浙江等地自2025年以来相继出台专项计划。

      一系列政策出台,让AI4S基础设施加快建设,新研究工具链加速涌现,推动人工智能的赋能作用从单一工具变为科研伙伴。但与此同时,算力、数据、模型供给不足,重点场景应用推进不快、创新生态不完善等问题,也限制了AI4S的发展。

      “这需要我们从单打独斗变为合作共赢。”四川省人工智能重大科技专项专家组组长、省人工智能赋能科学研究促进会(筹)会长章毅说,联盟的建设,将系统整合全省科学大模型、自主算力、科学数据及重大场景方面的优势资源,构建“模型驱动、场景验证、闭环迭代”的科研新范式。“我们目的很明确,就是破解要素分散、协作不畅等突出问题,加速推动各领域的科学发现与技术创新。”

    如何建? 聚焦优势领域取得突破

      《工作方案》明确,联盟采用“1+3+N”架构,即以基础模型为核心,算力数据为基石,干湿实验闭环运行,多元场景应用协同推进。

      具体来看,“1”是指研发面向科学研究、具有四川特色的“天府·慧研”科学基础大模型,打造科学领域专用智能体;“3”是指打造国产化算力、数据和实验室三大支撑平台;“N”则涵盖低空智能、脑机接口、化学智能、材料科学、先进核能、疾病诊断、新药创制、生物育种、生物结构、地球科学、量子科技等多元应用场景。

      “既夯实了底座,又指明了方向。”省科学技术发展战略研究院首席专家王楠说,这一架构强化了基础要素供给、深化了场景应用,有助于形成“底座模型突破—科研能力迁移—产业场景落地”的全链条发展格局。

      同时,她也注意到,低空智能、脑机接口、化学智能等领域是四川具有比较优势的方向,不仅聚集了一批优秀科研团队,还积累了价值密度高、应用前景好的高质量科学数据集和领域知识库,能够加快AI4S的落地应用。“这些领域的科研突破,不仅有利于四川在科技竞争中抢占先机,还能在产业发展中形成新优势。”

      在运行机制上,《工作方案》从管理运行、联合攻关、资源共享、运行服务等方面细化举措。比如在联合攻关方面,联盟将组织成员单位按季度梳理提出人工智能相关基础研究、技术攻关和成果转化需求清单,按照三种模式组织实施,鼓励使用联盟模型、数据、算力、干湿实验室等资源开展研究工作;在资源共享方面,将会同各领域省科学数据中心,建立相关领域的数据汇交、共享使用及分级分类管理机制。

      章毅说,当前科研问题呈现非线性、多维度、高不确定性特征,亟需多学科交叉协同、精准实时数据支撑、灵活强大算法赋能。“不同高校、科研院所、企业之间的联合攻关、数据共享、平台共建,将直接影响AI在这些领域的深度应用。”

      《工作方案》还细化了联盟2026年的年度任务,包括发布“AI赋能科学研究资源供给清单”“AI赋能科学研究关键问题清单”两张清单,探索以社会化方式设立“AI for Science创新基金”等。王楠说,这些任务将加快联盟建设,让更多AI4S的研究与应用惠及群众生产生活。

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