2026年6月30日，中共北京市委教育科技人才工作領導小組印發《北京市加快推進人工智能賦能科學研究實施方案（2026-2028年）》，并于7月1日對外公布。這份覆蓋三年周期的文件，圍繞自主實驗室建設、標桿場景應用、科學模型構建、科學數據供給、創新生態營造五大方向部署了18項重點工作，提出到2028年建成輻射全球的科學智能創新中樞，支撐北京（京津冀）國際科技創新中心建設。這也是繼2025年北京發布全國首個面向科學智能的專項地方政策之后，又一次成體系的政策加碼。

對高校科研人員、科研管理者和政策觀察者來說，這份方案值得關注的不僅是“AI科學家”“無人實驗室”這些概念，更是它如何把計算與實驗、數據與模型真正串成一條鏈。

自主實驗室：從“假設提出”到“創新發現”的閉環

方案將自主實驗室定位為重塑科研流程的核心載體。按照文件表述，這類平臺要整合人工智能、具身機器人、高通量儀器等技術，具備從假設提出、方案規劃到數據采集、計算仿真、實驗驗證、創新發現的全流程自主運行、自主適應能力，實現模型、智能體、科學數據、實驗儀器之間的高效協同。

這段表述的實質，是把過去以研究者個人經驗驅動、以年為周期的科研循環，交給一套能連續運轉的設施去執行。傳統研究里“提出假設—設計實驗—做實驗—分析數據—修正假設”的迭代，在自主實驗室中由機器自動銜接。北京科學智能研究院院長李鑫宇在公開報道中用“干濕閉環”概括這一邏輯：計算仿真與實體實驗互相校驗、自動迭代，從而壓縮試錯成本和時間。

方案還給出了具體的支持路徑：研究出臺自主實驗室建設標準，開展分級評估并推動納入科技創新平臺基地序列，加強資源開放共享；建設主體可借助市級固定資產投資、首都科技創新券、地方政府專項債等政策獲得支持。據北京日報報道，北京的自主實驗室已具雛形——機械臂抓取試管、移液槍注入試劑、儀器實時讀取數據，全程無人值守、24小時運行；由北京科學智能研究院、深勢科技打造的“玻爾科研空間站”，已能通過自然語言控制1800余種儀器設備，為全國數百所高校院所、企業的超過450萬名用戶提供科研服務。

不過，政策框架之下仍有不少細節待補。自主實驗室的建設標準如何界定、分級評估依據哪些指標、開放共享以什么機制運行，目前都沒有公開細則。對高校課題組而言，短期內很難直接“按圖索驥”去申請建設，更現實的做法是跟蹤后續標準出臺和儲備課題的征集方向。

科學模型與“AI科學家”：讓智能體參與研究判斷

方案提出構建“基礎模型+專業模型”協同聯動的科學模型體系，并明確要“對標國際一流水平”。具體路徑包括支持通用科學基礎模型迭代升級，以及面向細分科研場景定向研發高精度、高適配的專用計算模型。

北京在這一方向已有可依托的積累。公開資料顯示，國內首個通用科學基礎大模型“磐石”、全球首個微觀世界大原子模型DPA、密度泛函模型MegaDFT都誕生在北京。方案的價值在于把這些分散成果納入統一的體系規劃：通用模型負責跨領域的科學理解，專業模型負責特定場景的精度，兩者協同，才可能支撐起真正意義上的“AI科學家”。

方案同時鼓勵創新主體打造“AI科學家”，研發能力較強的科學研究智能體。這類智能體與普通問答式助手的區別在于，它要參與研究判斷的實質環節——閱讀文獻提出假說、篩選實驗路徑、分析結果并設計下一輪實驗，而不只是生成文本。對科研人員來說，這既意味著效率提升的可能，也意味著需要重新審視研究過程中的責任劃分與結果驗證方式。

科學數據：連接計算與實驗、數據與模型的紐帶

科學數據是五大方向中相對容易被忽略、卻可能是最基礎的一環。方案提出建成一流科學數據中心，把科學數據供給列為專門方向。

數據在自主實驗室和科學模型之間扮演著雙重角色。對模型而言，高質量、標準化的科研數據是訓練和驗證的前提，數據質量直接決定模型判斷的可靠性；對自主實驗室而言，實驗產生的數據只有被結構化記錄、標注并回流，才能進入下一輪假設檢驗，形成“數據—模型—實驗”的循環。沒有標準化的數據底座，自主實驗室的自動化流程和科學模型的高精度都無從談起。

目前公開信息中，科學數據中心的具體建設主體、數據標準和開放共享規則尚未細化。對科研人員來說，值得關注的是未來數據中心的接入方式：數據如何提交、如何獲得使用權限、與現有科研數據管理要求如何銜接。這些細節將直接影響日常科研工作流。

標桿場景與創新生態：政策落地的兩個支點

除三個技術方向外，方案還部署了標桿場景應用和創新生態營造。前者要求一批標桿場景加速產出創新成果，后者指向高端人才集聚、開源開放共享、產學研用深度融合的生態目標。

這兩個方向解決的是“建起來之后怎么用、誰來用”的問題。自主實驗室和科學模型若只停留在少數頭部機構，難以改變整體科研范式；只有通過標桿場景驗證可行性、通過開源開放降低使用門檻，政策紅利才能向高校和中小課題組擴散。方案強調的開放共享與開源取向，對資源有限的科研團隊尤為關鍵。

政策落地的節奏也在加快。方案公布一個多月后，北京市科委、中關村管委會已于8月11日發布通知，公開征集自主實驗室方向儲備課題。這是方案公布后較早啟動的具體動作之一，后續課題方向和支持方式以官方通知為準。

政策明確了什么，還有哪些待落地

梳理下來，方案已經明確的內容包括：到2028年建成輻射全球的科學智能創新中樞這一總體目標，五大方向的工作框架，自主實驗室的全流程能力要求，模型體系“基礎+專業”的結構，以及固定資產投資、科技創新券、專項債等支持工具。這些構成了一份清晰的三年施工圖。

尚未明確、需要后續細則支撐的部分同樣不少：自主實驗室建設標準和分級評估辦法、科學數據中心的數據標準與共享機制、模型體系“對標國際一流”的具體評價維度、各類支持政策的申報條件與力度，以及三年目標如何分解為年度任務。這些細節將決定方案從文件走向實驗室的實際速度。

對高校科研人員和科研管理者來說，當前階段最有價值的動作，或許是跟蹤三類信息：自主實驗室建設標準與評估辦法的出臺、科學數據中心的開放規則、標桿場景和儲備課題的申報通知。政策方向已經清晰，接下來要看實施細則如何落地。

這份方案的意義，不在于一次性給出所有答案，而在于以三年規劃的形態，把AI賦能科研從零散的工具應用，提升為系統的科研基礎設施建設。計算與實驗、數據與模型能否真正打通，最終取決于標準、數據、開放共享這些“慢變量”能否跟上技術本身的節奏。