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重磅利好 · AI+科研时代全面开启

北京和广东两大科技创新高地推出"AI+科研"行动方案

齐云龙  |  科学网博客  |  2026 年 7 月

📌 核心观点

全球 AI for Science 正经历从"概念验证"到"成果爆发"的关键转折。广东和北京先后出台专项方案，标志着 AI 赋能科学研究已上升为城市级战略基建。

Nature 最新研究揭示：AI 用户论文产出量是对手的 3.02 倍，科研马太效应正在加速放大——先发优势，正成为不可逆的竞争壁垒。

一、一个正在发生的科研变革

2026 年 7 月 1 日——北京市委教育科技人才工作领导小组正式印发了《北京市加快推进人工智能赋能科学研究实施方案（2026-2028 年）》。这份方案的核心目标，不是简单的"鼓励用AI"，而是要将北京打造成为"辐射全球的科学智能创新中枢"。

方案将自主实验室作为重塑科研流程的核心载体，系统布局科研智能体、科学模型、科学数据体系等高价值基础设施。据实施方案，将拨付大额专项资金用以重点支持高度智能化新型实验平台（自主实验室）建设、高端科研仪器研制与采购、专用模型定向研发的算力补贴以及高质量科学数据集构建等方面。

这些举措将直接推动高端科学仪器与具身智能机器人、新材料研发与制造、生物医药（创新药研发）、量子信息、生物育种以及大模型算法与算力数据服务等高精尖行业迎来高质量跨越式发展。

就在此前不久，广东省科技委员会印发《广东省加快推动人工智能赋能科学研究行动方案（2026—2030 年）》，提出到 2027 年取得 10 项以上标志性成果、培育 5 个以上领域基础模型、打造 30 个以上 AI 科研示范场景；到 2030 年，将广东打造成为"全球人工智能赋能科学研究前沿阵地"。

两大核心经济区域先后出台专项方案——"人工智能赋能科学研究"（AI4S）已从科研人员的可选辅助工具，升级为省、市层面统筹布局的核心战略基础设施，是科研创新发展的必由之路。

二、AI 赋能科研：马太效应在加速

2026 年 1 月，清华大学李勇教授团队联合芝加哥大学 James Evans 教授在《Nature》发表重磅论文，基于跨越 45 年、覆盖4130 余万篇科研论文的数据分析，首次全景式揭示了 AI 工具融入科学研究后的复杂图景：

马太效应加速：Nature 同期另一项覆盖 32 万名科研人员的大规模纵向追踪研究印证——早期高产的研究者，后续更易持续保持领先。科研发展差距极易在职业生涯早期拉开，先发优势将持续放大长期学术竞争力！

二者差距并非线性拉大，而是呈指数级扩大态势。

三、AI 正在如何重塑科研？——五大维度的效能革命

根据最新全球 AI for Science 进展，当前 AI 赋能科研主要通过以下五个维度实现明显效能改进：

1️⃣ 文献调研与知识获取：从"月"到"分"

传统科研人员花费 30% 以上的时间在文献检索与综述撰写上。AI 大模型结合检索增强生成（RAG）技术，可在数分钟内完成跨语言、跨学科的文献综述初稿，引用准确、逻辑连贯。北京大学推出的学术 AI 智能体已在文献调研环节将科研人员效率提升 15-20 倍。

2️⃣ 实验设计与执行：自主实验室正在改变科研劳动分工

北京方案将自主实验室置于核心——整合 AI、具身机器人、高通量仪器的智能化实验平台，具备"假设提出→方案规划→数据采集→计算仿真→实验验证→创新发现"的全流程自主运行能力。北京科学智能研究院打造的"玻尔科研空间站"已为全国超过 450 万名用户提供全链条科研服务。

全球案例：英国利物浦大学「智能实验室」在无人值守下独立运行 10 天，发现新型光催化剂——效率是已知最佳材料的 2.3 倍。中国科大「机器化学家」、中国科学院深圳先进院「自动化合成平台」同样取得重大突破。

3️⃣ 数据分析与建模：从"手工"到"智能"

Google DeepMind 的 GNoME 2.0 模型预测了 220 万种稳定新材料晶体结构（人类已知约 4.8 万种），材料发现周期从 5-10 年缩短至 6 个月。全球已有 1,200 余条药物研发管线以 AI 为核心工具，3 个全新分子已获 FDA 批准上市。

4️⃣ 科研写作与成果发表：国际顶刊已认可 AI 辅助

哈佛大学 Donald E. Ingber 博士在 Cell 旗下《Cell Stem Cell》（IF 20.4）发表的综述中展示多张 AI 创作科研插图——国际顶刊已接受 AI 辅助。

里斯本大学团队开发的 Virtuous Machines AI 系统，仅用 17 小时、114 美元，完成了从选题、设计、实验（288 名被试）到成稿的全流程，生成一篇 30 页 APA 格式论文。

5️⃣ 科研智能体构建：打造自己的"AI 科学家"

西湖大学 DeepScientist 智能体系统首次将科研全流程完整串联，综合效能较人类最优科研工作流程提升 183.7%。2026 年，Anthropic 发布 Claude Science、Google 推出 Gemini for Science、CERN 部署 TriggerNet——科研智能体构建已成为每个团队都可掌握的实践能力。

四、个人行动路径——推荐AI 赋能科研专项培训

主管部门及多家机构正在推动 AI 赋能科学研究相关培训工作的开展。

由中国科学院人才交流开发中心主办的"人工智能赋能科研实践效能提升与智能体构建应用"高级研修班（详见政府力推 抢抓机遇——AI 赋能科学研究AI4S 2026Q3高级研修班别再错过），专为科研工作者搭建系统化学习实践平台。

13 大核心模块覆盖科研全流程

大模型原理 → 文献检索分析 → 科研写作辅导 → 项目申报辅助 → 实验智能设计 → 科研绘图 → 数据分析与建模 → 编程实践 → 成果发表 → 科研智能体构建与部署 → 案例研讨 → 动手实操 → 专家答疑

通过系统学习和实践提升自我是个人行动的最佳路径

五、给科研人员与组织管理者的建议

对科研人员

时间对于科研人员来说是最宝贵的。在 AI 一日千里的今天，系统地学习 AI 在科研中的应用和实践，并相互交流、持续提升，不仅是对自己科研生涯的投资，更是对"不被时代淘汰"的基本保障。

"磨刀不误砍柴工"，花一定的时间系统性掌握 AI 赋能科研核心技能，换来的是未来数年内 3-5 倍的科研效能提升——这项能力投入，将为科研人员长期创新工作提供显著增益，值得重视！

对组织决策者与管理者

大力推进和支持培养 AI 技术落地的带头人，以点带面，以先进带动全员，共同提升组织的数智化水平。

鼓励核心骨干参加系统培训，建立内部 AI 赋能科研示范机制

将 AI 工具和方法论纳入团队科研工作流常态化配置

建立内部 AI 科研经验分享与交流机制，形成持续学习型组织

建议有条件单位可组织科研人员统一参与线下集中研修，通过集体研讨交流，进一步提升学习实效。

当团队成员同步掌握 AI 工具和方法论后，协作效率和创新能力将呈现几何级提升。

在 AI 正在重塑一切的时代，科研领域数字化转型已是大势所趋，被动观望、滞后布局将错失创新发展机遇。

核心关键词

AI4S 马太效应 科学研究 智能体 自主实验室 人工智能 研修培训

📚 参考资料与政策依据

[1] 中共北京市委教育科技人才工作领导小组《北京市加快推进人工智能赋能科学研究实施方案（2026-2028年）》

https://www.beijing.gov.cn/zhengce/zhengcefagui/202607/t20260702_4743249.html

[2] 中共广东省委科技委员会《广东省加快推动人工智能赋能科学研究行动方案（2026-2030年）》

https://gdstc.gd.gov.cn/zwgk_n/zcfg/gfwj/content/post_4908112.html

[3] 关于举办“人工智能赋能科研实践效能提升与智能体构建应用”高级研修班的通知

齐云龙

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