川觀新聞記者 高杲
成立近一個月后，四川省人工智能賦能科學研究聯盟（以下簡稱聯盟）“施工圖”正式出爐。
3月10日，四川省人工智能賦能科學研究聯盟正式啟動，這是活動現場圖。省科技廳供圖
4月9日，記者從四川省科學技術廳（四川省人工智能產業鏈鏈長辦公室）獲悉，《四川省人工智能賦能科學研究聯盟建設工作方案》（以下簡稱《工作方案》）已于近日印發，從建設定位、總體架構、運行機制、組織保障、年度任務等方面細化舉措，明確了聯盟建設的時間表和任務書。
人工智能賦能科學研究（AI for Science，以下簡稱AI4S）并非新鮮事物。早在2020年，科研人員借助AI工具“阿爾法折疊”成功破解蛋白質結構，將預測周期從數十年縮短至數天，攻克了該領域長期懸而未決的科學難題。
“經過幾年發展，AI已滲透到科研創新各個環節?！鄙虾Ｈ斯ぶ悄軐嶒炇医鉀Q方案與產品中心負責人馬樂說，從預測蛋白質結構到解決數學奧賽，從新材料研發到助力應急救援，AI加快試錯進程、降低實驗與計算門檻，讓科研人員以更低成本、更高效率的方式探索未知，推動科研效率實現指數級躍升。
除了科研人員、科研機構探索，各級政府也加快布局。
從全國看，2023年3月，科技部會同自然科學基金委啟動“人工智能驅動的科學研究”專項工作部署，強化統籌指導、系統布局；2025年8月，國務院印發《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》，將“‘人工智能’+科學技術”列為6項重點行動之首，將賦能范圍拓展至前沿基礎研究、產業關鍵核心技術攻關和哲學社會科學研究創新；同年10月，“十五五”規劃建議提出“以人工智能引領科研范式變革”，將其納入新質生產力培育體系。
從各地看，上海、北京、浙江等地已相繼出臺專項計劃。2025年7月，上海推出科學智能“百團百項”計劃，支持不少于100個團隊、100個項目，形成一批前沿原創性成果；幾乎同時，北京印發《北京市加快人工智能賦能科學研究高質量發展行動計劃（2025—2027年）》，明確未來3年規劃；同年8月，浙江明確發布行動計劃，提出到2027年初步建成“人工智能+科學”算力、數據、模型三大底座，構建具有全球影響力的人工智能賦能科學研究高地。
一系列政策出臺，讓AI4S基礎設施加快建設，新研究工具鏈加速涌現，推動人工智能的賦能作用從單一工具變為科研伙伴。但與此同時，算力、數據、模型供給不足，重點場景應用推進不快、創新生態不完善等問題，也限制了AI4S的發展。
“這需要我們從單打獨斗變為合作共贏?！彼拇ㄊ∪斯ぶ悄苤卮罂萍紝ｍ棇＜医M組長、省人工智能賦能科學研究促進會（籌）會長章毅說，聯盟的建設，將系統整合全省科學大模型、自主算力、科學數據及重大場景方面的優勢資源，構建“模型驅動、場景驗證、閉環迭代”的科研新范式?！拔覀兡康暮苊鞔_，就是破解要素分散、協作不暢等突出問題，加速推動各領域的科學發現與技術創新?！?/p>
《工作方案》明確，聯盟采用“1+3+N”架構，即以基礎模型為核心，算力、數據為基石，干濕實驗閉環運行，多元場景協同推進。
具體來看，“1”是指研發面向科學研究、具有四川特色的“天府·慧研”科學基礎大模型，打造科學領域專用智能體；“3”是指打造國產化算力、數據和實驗室三大支撐平臺；“N”則涵蓋低空智能、腦機接口、化學智能、材料科學、先進核能、疾病診斷、新藥創制、生物育種、地球科學等多元應用場景。
“既夯實了底座，又指明了方向?！彼拇ㄊ】茖W技術發展戰略研究院首席專家、研究員王楠說，這一架構強化了基礎要素供給、深化了場景應用，有助于形成“底座模型突破—科研能力遷移—產業場景落地”的全鏈條發展格局。
同時，她也注意到，低空智能、腦機接口、化學智能等領域是四川具有比較優勢的方向，不僅聚集了一批優秀科研團隊，還積累了價值密度高、應用前景好的高質量科學數據集和領域知識庫，能夠加快AI4S的落地應用?！斑@些領域的科研突破，不僅有利于四川在科技競爭中搶占先機，還能在產業發展中形成新優勢。”
此外，在運行機制上，《工作方案》從管理運行、聯合攻關、資源共享、運行服務等方面細化舉措。比如，聯合攻關上，聯盟將組織成員單位按季度梳理提出人工智能相關基礎研究、技術攻關和成果轉化需求清單，按照三種模式組織實施，鼓勵使用聯盟模型、數據、算力、干濕實驗室等資源開展研究工作。資源共享方面，將會同各領域省科學數據中心，建立相關領域的數據匯交、共享使用及分級分類管理機制。
章毅說，當前科研問題呈現非線性、多維度、高不確定性特征，亟需多學科交叉協同、精準實時數據支撐、靈活強大算法賦能。“不同高校、科研院所、企業之間的聯合攻關、數據共享、平臺共建，將直接影響AI在這些領域的深度應用?！?/p>
值得一提的是，《工作方案》還細化了聯盟2026年的年度任務，包括發布“AI賦能科學研究資源供給清單”“AI賦能科學研究關鍵問題清單”兩張清單，探索以社會化方式設立“AI for Science創新基金”等。
王楠說，這些任務將加快聯盟的建設，讓更多AI4S的研究與應用，惠及普通百姓的生活，給生產生活帶來實實在在的好處。
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AI for Science并非新概念，2020年‘阿爾法折疊’便用人工智能破解蛋白質結構，將預測時間從數十年壓縮至數天，攻克長期難題。
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這波民生政策愛了愛了
人工智能。
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