AI4S下半场：北京海淀如何用八年积累构建科研范式变革的策源地

当全球AI竞赛的聚光灯从大模型转向科学智能（AI for Science，简称AI4S），一个关键问题浮现：什么样的土壤才能真正孕育出改变科研范式的力量？2026年8月，北京用一场高规格的科学智能大会和一系列实体化布局，给出了自己的答案——这并非一日之功，而是长达八年的系统性积累，在关键节点上的集中爆发。

从概念到策源地：一场长达八年的长跑

AI4S的起源，可以追溯到2018年前后。彼时，主流AI界正聚焦于图像识别、语音处理等领域的突破，而中科院院士、北京大学讲席教授鄂维南已开始系统性地推动用AI重塑科学研究范式的理念。他不仅是理念的提出者，更是实践的先行者——其团队发展的深度势能方法，利用机器学习拟合第一性原理精度的原子间相互作用，将分子动力学模拟的尺度和精度提升了数个数量级，为AI4S领域奠定了重要的方法论基础。

转折点出现在2020年。DeepMind的AlphaFold2在蛋白质结构预测上取得历史性突破，让全球科学界第一次直观地感受到AI解决真实科学问题的巨大潜力，AI4S由此从少数人的探索转变为全球共识。此后，国内政策层面迅速响应：2022年，国家自然科学基金委将AI for Science纳入重大研究计划；2023年，科技部启动人工智能驱动的科学研究专项部署。

值得注意的是，在全国性布局升温之前，北京海淀区已经悄然先行。2021年，全球首个专注AI for Science的新型研发机构——北京科学智能研究院（AISI）在海淀成立；次年，首届科学智能峰会在此举办。概念、机构、会议，这三件奠定AI4S发展基础的大事，都发生在海淀。这并非偶然，而是源于一种独特的转化方法论：由新型研发机构负责底层方法研究，再由孵化企业完成产品化落地。

解码海淀AI4S生态：稀缺要素的聚集效应

AI4S的竞争逻辑与通用大模型截然不同。后者主要比拼算力和资本，而前者则同时依赖三样稀缺要素：高质量的科学数据、既懂科学又懂AI的交叉人才，以及真实的科学问题与实验条件。算力可以采购，资本可以募集，但这三类要素很难通过短期投入复制，这决定了AI4S不是一条谁都能上的赛道。

用这三个维度衡量，海淀的积累堪称深厚。在创新链资源上，这里聚集了从问题提出到产品落地的完整环节：北京大学、清华大学、中国科学院等高校院所负责提出科学问题；AISI、智源研究院等新型研发机构负责将问题转化为模型；深势科技、百奥几何等企业负责将模型变成产品；国家新材料大数据中心等单位则提供数据支撑。创新链的每个环节都能在海淀找到代表性主体，且物理距离极近，这为跨机构协作提供了天然的便利。

从成果看，海淀已形成从通用到专用的模型体系。通用侧，有中国科学院联合十余家院所发布的国内首个通用科学基础大模型“磐石”；专用侧，有AISI的DPA系列大原子模型（曾登顶材料发现领域国际权威榜单）和智源研究院的OpenComplex模型。应用层面，AI4S已覆盖新材料、生物医药、量子信息等多个领域：深势科技的Piloteye平台缩短了电池材料的研发迭代周期；哲源科技的胰腺癌靶向药从分子设计到IND获批用时不到两年；华深智药将临床前候选分子开发时间从3-5年压缩至10个月。这些进展发生在企业和实验室中，而非停留在论文和榜单上，标志着AI4S的完整链条已在海淀跑通。

直面瓶颈：从计算到实验的范式转移

然而，积累并不意味着科学发现天然就会提速。当前AI4S面临的最直接瓶颈，已从计算端转移到实验端。AI几小时就能预测上万个候选分子，而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，远跟不上论文增长的速度。鄂维南在大会报告中提出的“干湿闭环”——即模型计算与真实实验必须形成循环——正是对这一瓶颈的精准诊断。

这类问题很难由单家机构或企业独自解决，政策由此进场。从2024年的《中关村科学城人工智能全景赋能行动实施方案》，到2025年发布的全国首个科学智能专项地方政策，再到2026年8月中关村（海淀）科学智能（AI4S）创新集聚区的实体化落地，海淀的政策一年比一年具体，从方向性文件到专项行动，再到实体空间，层层递进。

集聚区落地：一场空间与制度的双重创新实验

中关村（海淀）科学智能创新集聚区是这一系列政策中第一个实体化载体，选址西三旗片区，统筹160万平方米产业空间和74万平方米中试空间。其空间组织思路清晰：核心策源区依托金隅智荟中心，提供研发办公、成果转化一体化服务，并研发科学智能专用芯片；中试验证环节链接智谷中试港，建设科学发现自主实验室，目标是将实验通量提升10至100倍，让真实实验数据闭环回流、反哺模型；场景拓展段联动东升科技园等园区，聚焦AI+新材料、AI+生物医药、AI+量子信息，推动央国企开放真实数据与场景。

在资金和人才配套上，海淀区计划联动20亿元成果转化基金、80亿元科技成长基金和市场化资本，每年培养不少于1000名高层次人才，吸引不少于10个海内外团队。这一集聚区的意义在于，将AI4S的全流程在空间上实体化，试图解决从源头创新到中试落地再到产业化推广的衔接问题。

全球竞赛下的中国路径

从全球视野看，AI4S已成为主要国家的战略必争之地。2026年7月，美国白宫科技政策办公室发布《科学：新的黄金时代》报告，将“创世纪计划”列为旗舰项目，整合超算、AI模型与科学数据设施，目标十年内将美国科研生产力翻倍，并宣布超50亿美元联邦投入。国内方面，北京、上海、合肥、深圳等城市相继落子，建科学数据平台、做科学基础模型、抢真实科研场景成为比拼焦点。

在这一背景下，海淀的八年积累和集聚区落地，不仅是北京的一步棋，更代表了中国在AI4S下半场的一种竞争策略：不追求短期算力堆砌，而是通过制度创新和空间重构，打通从数据、人才到真实问题的全链条。正如业内专家所言，AI4S正从概念探索和模型试水，进入基础设施成型、垂直场景落地的阶段。而北京海淀，正试图用自己的方式，在这场科研范式变革中抢跑下半场。

常见问题

什么是AI for Science（AI4S）？

AI for Science是指利用人工智能技术（如机器学习、深度学习）来加速和革新科学研究的方法论，涵盖从数据采集、理论建模到实验验证的全流程。其核心目标是解决传统科研中计算效率低、实验周期长等瓶颈问题。

AI4S与通用大模型的发展有何不同？

AI4S更依赖于高质量的科学数据、交叉学科人才和真实的科学问题，而非单纯拼算力和资本。其发展路径更强调“干湿闭环”（模型计算与真实实验的循环），需要更长的积累周期和更深的领域知识。

北京海淀区在AI4S领域有哪些独特优势？

海淀区聚集了从高校院所（提出科学问题）、新型研发机构（构建模型）到企业（产品化落地）的完整创新链，且物理距离极近。同时，这里已形成从通用到专用的模型体系，并在新材料、生物医药、量子信息等领域有实际应用案例。

中关村（海淀）科学智能创新集聚区的主要功能是什么？

集聚区按照“核心策源、中试验证、场景拓展”的思路组织，分别对应源头创新、中试落地和产业化推广三个环节。其核心目标是解决AI4S产业化中的实验瓶颈，通过建设自主实验室将实验通量提升10至100倍。

AI4S当前面临的最大瓶颈是什么？

当前最大的瓶颈已从计算端转移到实验端。AI模型预测能力大幅提升，但实验验证能力严重滞后，导致大量模型成果无法进入产业化阶段。解决这一问题需要“干湿闭环”的机制建设和基础设施投入。

关于 Bingdada

Bingdada 是一个专注 SEO、GEO（生成式引擎优化）与 AEO（答案引擎优化）的内容平台，由资深内容编辑、SEO 技术工程师与 AI 研究专家组成的团队持续运营。我们追踪搜索引擎与生成式 AI 的最新动态，为读者提供准确、实用、可落地的方法论与行业洞察。

编辑团队：内容策划 · 技术编辑 · AI 研究组
网站：bingdada.com

© 2026 Bingdada. 保留所有权利。