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AI《赋能基础》：研究北京布局前沿科技新赛道
北京5月22日电(记者陈杭)北京戴纳实验科技股份有限公司(下称戴纳科技)内的丙烯腈检测实验室，AI与机器人“无缝”协作，日均自主检测约1600份高毒性样品、完成实验量近万个，实现科研安全与效率的双赢。
AI加速发展，驱动科研范式智能化变革，为多学科难题提供新解法。中国科学技术信息研究所组织编写的《AIforScience创新图谱2026》显示，近年来中国AIforScience(人工智能赋能科学研究)创新成果总量快速增长，论文年产出量、论文引用量占全球比重均快速提升，材料、能源、航空航天等多个领域已在全球显现优势。
近年来，北京将科学智能作为产业布局新赛道，加快开辟科学研究新路径。2025年7月发布全国首个面向科学智能的专项地方政策，提出到2027年推动AIforScience在基础研究、医药健康等领域开展深度应用。
依托AI+黑灯实验室，科研从“经验归纳”走向“智能演绎”。戴纳科技董事长迟海鹏表示，融合AI垂类大模型、具身智能机器人、大数据技术的“黑灯实验室”，可自主设计实验路径、处理样品、操作实验仪器、出具分析报告，代替人工完成重复性、精细化与危险性实验。
不同于人类先试错后总结，AI基于先验规律，带着“答案”精准规划实验。迟海鹏说，AI具备自学习与自进化智能算法，通过全流程闭环迭代及反馈优化，动态调整研发实验路径，提高实验成功率和效率，在化学实验、生产优化及质量预测等领域发挥重要作用。
尽管AIforScience展现出巨大的变革潜力，但仍存在科研环节“孤岛化”、单一学科视角受限等短板。
北京市科委、中关村管委会表示，北京于2021年支持成立全球首个专注AIforScience领域研究与发展的新型研发机构——北京科学智能研究院，打造智能化科研平台，打通“读文献、设计方案、做干实验、做湿实验、成果应用”科研链路，整合模型、数据、实验设备等核心科研要素，覆盖多学科科研场景。
北京科学智能研究院副院长、北京大学助理教授陈帜表示，依托“设计-仿真-制造-试验”智能自动化研发平台，团队利用多智能体协作，解决传统研发中的多学科壁垒、依赖人工经验、试错成本高等问题，将火箭发动机热试车次数由数十次压缩至个位数，研发周期从数月降至两周。
AI整合算法、算力与数据，推动科研迈向“平台化”。陈帜说，团队串联分散的研发流程，将设计、分析、制造、试验打造为有机整体，促进科研探索更具标准化与可拓展性；通过AI生成式设计与AI驱动燃烧仿真，提高研制速度与质量。目前已在缩比验证机的研发项目上完成闭环验证，将在此基础上探索更高性能动力系统迭代实验。(完)
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