近日，在上海舉辦的2026世界人工智能大會(huì)暨人工智能全球治理高級(jí)別會(huì)議（WAIC 2026）上，AI for Science（AI4S，科學(xué)智能）成為最密集出現(xiàn)的詞匯之一。多位受訪專家判斷，科學(xué)智能未來2-3年將進(jìn)入產(chǎn)業(yè)化爆發(fā)期，而數(shù)據(jù)這個(gè)最基礎(chǔ)也最稀缺的要素正在成為各方爭奪的戰(zhàn)略高地。

　　科學(xué)智能改寫科研范式

　　AI4S對科研效率的重塑，正在改寫多個(gè)行業(yè)的成本公式。

　　“設(shè)計(jì)高性能催化劑復(fù)雜又耗時(shí)，通過應(yīng)用中國科學(xué)院發(fā)布的磐石·科學(xué)基礎(chǔ)大模型2.0，催化劑設(shè)計(jì)時(shí)間從幾個(gè)月縮短到30分鐘，而且成功發(fā)現(xiàn)了一種活性提高38%的新型催化劑�！敝袊�科學(xué)院自動(dòng)化研究所研究員徐楠介紹，這種新材料已經(jīng)具備產(chǎn)業(yè)價(jià)值。

　　“原來做一款藥要花10年、投入10億美元，而現(xiàn)在的目標(biāo)是3個(gè)月、300萬美元。”清華大學(xué)教授俞立說，AI正從輔助工具演變?yōu)榭蒲谢�礎(chǔ)設(shè)施的關(guān)鍵組成部分，其目標(biāo)并非取代科學(xué)家，而是將科學(xué)家從重復(fù)勞動(dòng)中解放出來，使之專注于科學(xué)洞察與創(chuàng)造性思考。

　　小米材料CORE團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人俞之奡也表示，AI對材料研發(fā)有很好的輔助作用，材料追求多維度均衡性能，傳統(tǒng)方式很難同步兼顧全部指標(biāo)，但AI可以統(tǒng)一優(yōu)化性能、原材料成本、量產(chǎn)工藝、制造制程，快速篩選、收斂到高潛力研發(fā)方向，持續(xù)迭代優(yōu)化材料配方。小米公司已通過項(xiàng)目驗(yàn)證了AI輔助材料研發(fā)的可行性。

　　越來越多的AI4S新成果讓科研發(fā)現(xiàn)的周期正從“年”向“天”演進(jìn)。

　　“悟界·Brainμ1.0”是全球首個(gè)生成理解統(tǒng)一的多模態(tài)神經(jīng)科學(xué)大模型，它將腦電波、鈣成像、腦磁等異構(gòu)信號(hào)統(tǒng)一編碼，使原本互不相通的神經(jīng)信號(hào)能在同一框架下實(shí)現(xiàn)對齊與理解。據(jù)北京智源人工智能研究院研究員雷博介紹，由該模型支撐的研究首次證實(shí)，記憶可反向調(diào)控睡眠——正向記憶優(yōu)化睡眠質(zhì)量，負(fù)向記憶加劇睡眠碎片化，這為抑郁癥、焦慮癥等睡眠障礙的干預(yù)提供了全新思路。目前，這項(xiàng)研究已發(fā)表于《科學(xué)》期刊。

　　深圳河套學(xué)院聯(lián)合蘇州國家實(shí)驗(yàn)室推出的Owl·靈鑒（AuraID）多智能體系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了從樣品操作到數(shù)據(jù)解析的全流程自動(dòng)化。目前，該系統(tǒng)已覆蓋6類精密儀器，使得晶體結(jié)構(gòu)解析的工作量減少50.6%，微觀形貌分析耗時(shí)從9分鐘縮短至7.5分鐘，AI獨(dú)立完成率從33%提升至80%。深圳河套學(xué)院副院長歐陽萬里表示，科學(xué)表征需要大量專業(yè)知識(shí)和不同儀器協(xié)同，AI讓設(shè)備互聯(lián)互通、協(xié)同優(yōu)化，把科學(xué)家從操作中解放出來，將精力投向科學(xué)洞察。

　　WAIC 2026的科學(xué)前沿論壇上，上海人工智能實(shí)驗(yàn)室發(fā)布了科學(xué)發(fā)現(xiàn)平臺(tái)“書生·端硯”，這一平臺(tái)面向真實(shí)科研任務(wù)，連接科學(xué)大模型、專業(yè)分析工具、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與具身自動(dòng)化設(shè)備，覆蓋了從“假設(shè)提出”到“實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證”的完整科研流程。

　　“未來2-3年，將是AI4S真正賦能產(chǎn)業(yè)的爆發(fā)期，很多新的材料、新的分子、新的藥物會(huì)迸發(fā)出來�！毙扉�判斷。

　　數(shù)據(jù)瓶頸不容小覷

　　然而，在AI4S真正賦能產(chǎn)業(yè)、迎來爆發(fā)式增長的前夜，一個(gè)基礎(chǔ)性問題浮出水面：數(shù)據(jù)。

　　談及制約AI4S下一步發(fā)展的瓶頸時(shí)，徐楠直言，“第一是數(shù)據(jù)，第二是模型架構(gòu)，第三是算力”。

　　科學(xué)數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)有著本質(zhì)區(qū)別。地震波、海洋洋流、大氣影像、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)、晶體數(shù)據(jù)——這些高度專業(yè)化的觀測數(shù)據(jù)分散在不同機(jī)構(gòu)、不同格式、不同標(biāo)準(zhǔn)中，且需要經(jīng)過科學(xué)家的專業(yè)標(biāo)注和加工，才能真正成為AI可學(xué)習(xí)的“科學(xué)語料”。

　　“高質(zhì)量科學(xué)數(shù)據(jù)的生產(chǎn)，高度依賴科研專家。蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)、分子構(gòu)效關(guān)系等關(guān)鍵知識(shí)，需要專家結(jié)合實(shí)驗(yàn)結(jié)果和領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行解析與驗(yàn)證；材料性能等數(shù)據(jù)，也需要通過長期實(shí)驗(yàn)測試和計(jì)算模擬不斷積累。因此，科學(xué)數(shù)據(jù)不同于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，其背后凝聚了大量專業(yè)知識(shí)和科研勞動(dòng)。”徐楠解釋說，“這些數(shù)據(jù)不僅記錄了實(shí)驗(yàn)結(jié)果，更承載了科學(xué)規(guī)律和人類對自然的認(rèn)知，我們稱其為‘科學(xué)奧秘的數(shù)據(jù)’。”

　　在神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)稀缺的問題更為急迫。雷博透露，神經(jīng)科學(xué)可用于模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)“可能不到目標(biāo)數(shù)據(jù)的萬分之三”。他還發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)已被看作是一種戰(zhàn)略資源，“未來開源數(shù)據(jù)獲取會(huì)越來越難，最重要的是要建我們自己的數(shù)據(jù)集，而且得系統(tǒng)地、有目標(biāo)地建�！�

　　面對這一瓶頸，各方正在提前卡位。北京智源人工智能研究院構(gòu)建了BrainToken平臺(tái)，統(tǒng)一預(yù)處理超過20個(gè)平臺(tái)的開源神經(jīng)科學(xué)數(shù)據(jù)。“只分享Token，讓數(shù)據(jù)更容易被AI模型直接使用�！崩撞┱f。

　　上海人工智能實(shí)驗(yàn)室則推出Sciverse科學(xué)智能數(shù)據(jù)庫，提供大規(guī)模、高準(zhǔn)確度、強(qiáng)時(shí)效性的AI Ready數(shù)據(jù)基座支持。

　　由中國科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心牽頭建設(shè)的“敖倉·科技語料庫”也在WAIC 2026期間正式發(fā)布。“敖倉·科技語料庫”是通過精煉大量科學(xué)數(shù)據(jù)、科技論文、發(fā)明專利和科技圖書，形成的讓人工智能“讀懂”的海量數(shù)據(jù)集合。除科研場景外，“敖倉·科技語料庫”還針對商業(yè)航天、低空經(jīng)濟(jì)、智能制造、生物醫(yī)藥等領(lǐng)域開展語料加工服務(wù)，下一步，將支撐元器件選型、超微病理診斷、高速列車外形設(shè)計(jì)等百余個(gè)行業(yè)應(yīng)用。

　　構(gòu)筑堅(jiān)實(shí)算力底座

　　作為人工智能基礎(chǔ)設(shè)施，算力底座的布局同樣至關(guān)重要。

　　華為是這場變局中不可忽視的力量。在WAIC 2026期間，華為科研軍團(tuán)總裁孫鵬飛表示：“AI正在改變世界，科研也不例外。在華為，我們相信真正的進(jìn)步不僅在于技術(shù)突破，更在于負(fù)責(zé)任地用技術(shù)服務(wù)人類。”

　　“基于這個(gè)愿景，華為今年推出了兩個(gè)方案：智算實(shí)驗(yàn)室解決方案回答‘智能底座從哪里來’，智慧科研解決方案回答‘如何更智能地做科研’。兩者結(jié)合，讓科學(xué)家從繁瑣事務(wù)中解放出來，回歸創(chuàng)新本身�！睂O鵬飛說。

　　華為科研軍團(tuán)的智算實(shí)驗(yàn)室解決方案和智慧科研解決方案正在為越來越多的中國AI4S項(xiàng)目提供基礎(chǔ)設(shè)施。書生系列大模型、磐石·科學(xué)基礎(chǔ)大模型、悟界·Brainμ1.0多模態(tài)神經(jīng)科學(xué)大模型、Owl·靈鑒多智能體系統(tǒng)等，都獲得了包含昇騰算力、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)等華為智算實(shí)驗(yàn)室和智慧科研行業(yè)解決方案的支持。

　　“我們與華為在AI算力優(yōu)化方面開展了技術(shù)合作，顯著提升了模型運(yùn)行效率，完成了大量主流AI模型的適配工作，目前幾乎所有模型都能在我們的系統(tǒng)上順暢運(yùn)行�！睔W陽萬里透露。

　　華為與上海人工智能實(shí)驗(yàn)室建立了深度合作關(guān)系，雙方以昇騰超節(jié)點(diǎn)算力為核心，圍繞開源生態(tài)共建、行業(yè)AI賦能等領(lǐng)域展開全面合作。

　　其中，在生態(tài)層面，雙方共建昇騰書生開源生態(tài)，聯(lián)合舉辦大模型實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練營與技術(shù)研討會(huì)，面向高校及產(chǎn)業(yè)界開展技術(shù)賦能，推動(dòng)自主創(chuàng)新AI技術(shù)棧的人才培養(yǎng)與生態(tài)繁榮；在創(chuàng)新應(yīng)用層面，雙方聯(lián)合探索大模型在金融、制造等行業(yè)的AI賦能，以昇騰AI集群為算力底座、書生大模型為智能引擎，共同打造軟硬自研的行業(yè)大模型解決方案，助力重點(diǎn)行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型。

　　業(yè)內(nèi)人士表示，AI4S從實(shí)驗(yàn)室走向產(chǎn)業(yè)化的路徑已然清晰，但這條路并非單點(diǎn)突破就能走通�？茖W(xué)大模型的迭代、高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的構(gòu)建、算力底座的夯實(shí)，三者缺一不可。值得關(guān)注的是，一個(gè)圍繞自主創(chuàng)新技術(shù)棧的AI4S生態(tài)正加速成型，未來當(dāng)數(shù)據(jù)壁壘逐步打通、算力底座持續(xù)夯實(shí)、科學(xué)大模型與自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)深度耦合，新材料的發(fā)現(xiàn)、新藥物的誕生、新機(jī)理的揭示或?qū)⑦M(jìn)入“批量涌現(xiàn)”的新階段。(記者 吳蔚 郭倩)