北京
北京科研团队研发顶级算法，北京的算力设施为模型运行提供充足“燃料”，用于训练的高质量数据集由在京科研团队提供……包括DPA模型、磐石大模型在内的多款科学模型研发，都得到了北京市的全面助力。北京科学智能研究院院长李鑫宇日前表示，当前，北京已构筑起全国密度最高、综合实力最强的人工智能赋能科学研究创新矩阵。
5月，由北京科研团队研发的新一代大原子模型DPA4，综合性能指标登顶材料发现领域的国际权威榜单。在冲榜的同时，该模型还投身工业场景，帮助科研人员发掘充放电更快、容量更大、安全性更好的新型电池材料，形成了从基础研究、技术突破到应用落地的完整创新链条。
要想找到性能更优的新材料，在传统模式的科研中，科研人员必须反复试错，在“失败”过程中积累研究数据。“失败的概率远高于成功，这个环节会消耗较大比例的人力物力。”北京科学智能研究院研究员张铎说，大原子模型能精准描述原子间相互作用的过程，只需稍一“动脑”，就能快速从成千上万的候选材料中找到稳定好用的样本，极大降低课题组的数据生产成本。
在北京科学智能研究院推动建设的开源社区上，DPA4已经开放试用。中国科学技术大学人工智能学院教授钟志诚就是DPA模型的深度用户，该模型四年四代的发展阶段，他全程经历。“我接受过良好的传统科研训练，当科学智能的概念出现在面前时，起初我是惊讶和怀疑的。当然，模型的能力彻底扭转了我的看法，它真的能用且好用。”钟志诚说，迭代至今，DPA4之于材料科学研究，正如发动机的出现对汽车发展的意义，“它一定能为科研带来划时代的变革，目前我们已经看到这个迹象了。”
其实，科学智能（AI for Science）概念的诞生和发展，与北京紧密相关。2018年，在北京大学的一次学术会议上，中国科学院院士、北京大学教授鄂维南首次为科学智能命名；2021年，全球首个专注科学智能领域的新型研发机构——北京科学智能研究院成立；2025年至2026年，北京出台了全国首个科学智能专项地方政策，并印发《北京市加快推进人工智能赋能科学研究实施方案（2026—2028年）》，率先绘就科学智能发展“施工图”。
“这份《实施方案》里，‘做强模型体系’相关的内容与我们的研究方向最为契合，‘基础理论与关键技术-通用科学基础模型-领域专业模型’的体系构建，既能发挥人工智能颠覆性作用，也能有效接续经典科研模式，助力原创成果涌现。”中国科学院自动化所研究员李林静是磐石·科学基础大模型的核心研发骨干，基于这款大模型，团队已经成功研发了8个学科领域的大模型和100余个科研场景智能体，构建起“磐石100”模型体系，服务了来自2300多家科研机构的3万余名用户，累计支撑科研服务25万余次。
“磐石”的强大能力背后，是北京在语料、数据、算力等模型训练方面的支撑。“北京市科委、中关村管委会设立的创新专项，让‘磐石’基座模型处理科学模态数据的能力显著提升。现在人工智能应用的普及速度很快，面对紧俏的算力市场，北京也为我们提供了支持。”李林静说。
根据《实施方案》的规划，预计到2028年，北京人工智能赋能科学研究基础理论和关键技术将取得重大原创突破，“基础模型+专业模型”协同联动的科学模型体系，将对标国际一流水平。（刘苏雅）
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