上海AI实验室推出“珠穆朗玛计划” 剑指科学智能国家级枢纽
当来自全国各地的超算与智算“藩篱”被逐步拆除，并依托DeepLink这一自主战略底座实现高效互联；
当人类“最强大脑”与科学“最强模型”顺畅协同，在从0到1的科学发现“无人区”中携手探索；
当人工智能深入高能物理、新药研发、生物结构、疾病诊疗、新材料研制等关键方向，一批批原始创新成果正加速走向产业应用……
上海，正向人工智能领域的“珠穆朗玛峰”发起冲击。
近日，在第二届浦江AI学术年会上，上海人工智能实验室（简称“上海AI实验室”）正式发布面向重大科学研究突破的“AGI4S珠穆朗玛计划”（简称“珠穆朗玛计划”），系统开放算力、数据、模型、平台、场景、项目、人才等全方位合作通道，邀请全球学术界与产业界先锋携手登峰，目标是建设科学智能（AI for Science，简称AI4S）“全国中枢”。
29日上午，上海人工智能实验室联合国内顶尖算力机构共同启动“AGI4S算力共建计划”。
构建支撑全国科学家的“智能底座”
人工智能赋能科研，也被称为“科学智能”，是指借助人工智能技术辅助乃至自主完成科研任务的一种新型科研模式。
长期以来，科学智能发展始终面临多重挑战：一方面，相关领域普遍存在算力供给错配、异构资源协同困难的“孤岛”问题，造成科研算力碎片化；另一方面，海量科学数据常常面临“难理解、难利用”的痛点，缺少高质量“燃料”支撑。此外，从理论推导走向实验验证往往周期漫长，也成为制约创新效率的重要瓶颈。
要攀登科学“珠峰”，首先要搭建稳固的“科学智能”高原。“珠穆朗玛计划”的推出，将系统构建一个从基础设施到模型能力，再到平台体系的全链路技术闭环，使算力、数据和模型实现一体化融合。
伴随“珠穆朗玛计划”落地，上海AI实验室同步发布了DeepLink超智融合算力平台、Sciverse科学智能数据库以及新型具身自主实验平台。DeepLink超智融合算力平台通过全栈架构设计，打通传统超算与智算之间的隔阂，形成“算力一张图”，让多元异构算力资源调度像使用水电一样便利；Sciverse科学智能数据库构建了通识、跨界、高阶三层体系，目前已高保真解析2500余万篇科学文献，不仅让AI能够“读懂”海量科学知识，也让人工智能逐步具备像科学家一样“思考”的能力；新型具身自主实验平台则贯通从“推演”到“验证”的“最后一公里”，能够自主完成复杂物理转运与精细实验操作，大幅压缩原本长达数年的科研周期。
在成立近五年的时间里，上海AI实验室持续深耕科学智能领域，其自主研发的“书生”大模型体系已经完成多轮跨越式升级。
从早期的千亿参数大语言模型InternLM，到如今发布的万亿参数、具备奥赛金牌级数理逻辑能力的科学多模态大模型Intern-S1-Pro，“书生”正逐渐成长为科研人员不可缺少的“超级助手”。近年来，基于“书生”大模型及全链路开源工具体系的AI技术，在气象预测、医疗诊断、新材料研发、地球科学等国计民生重点领域催生出一批重大科技成果，真正实现了从理论探索迈向产业落地的跨越。
这一战略布局被上海AI实验室形象概括为“高原造峰”：先建设坚实广阔的科研底座“高原”，再吸引海内外顶尖团队，在“高原”之上向科学“珠穆朗玛峰”发起冲顶。
3月29日，上海AI实验室与国家超级计算长沙中心、仪电集团、思朗科技等国内主流超算和智算中心，共同启动超智融合算力共建计划，旨在汇聚多方力量，为科研人员勇攀科学高峰夯实更坚固的“高原”底座。
当日，作为算力共建计划合作方之一、国家超算互联网联合体代表，国家高性能计算机工程技术研究中心副主任曹振南表示，“‘珠穆朗玛计划’打造的科学智能创新中枢，与国家超算互联网今年将稳步推进的‘超级科学计算智能体’全景图之间，具有相互支撑、彼此促进的内在联系”。
“科学发现是对人工智能的终极检验，登顶各自领域高峰是每位科学家朴素而崇高的理想。”上海AI实验室主任、首席科学家周伯文在现场表示，科学创新最稀缺的不是天才，而是让创新持续涌现的机制——从0到1让“发现”照亮发现，从1到10让“发明”催生发明，从10到100让“协同”激发协同。
让每一位“攀登者”都找到“登山路径”
勇攀科学高峰的核心始终在于人。要推动科学创新实现真正突破，在AGI（Artificial General Intelligence，指通用人工智能）能力建设基础上，业界还需回答“如何更高效协作”这一问题。上海AI实验室将其视为重要命题，开展了一系列探索，“攀登者行动计划”便是其中关键举措之一。
该计划自2025年1月推出以来，受到众多科学探索者广泛关注，累计收到全球500余份课题申报，覆盖数学、物理、化学、能源、材料、生命等多个领域。经过多轮严格评审，最终筛选出一批入围项目，目前已有多个项目完成了从科研成果到真实场景的价值验证。
在传统新材料研发过程中，“放大效应”一直是产品开发中难以跨越的技术难关。“新材料配方在公斤级可能成功，但到了万吨级未必可行。为了验证一种配方的可实施性，现实中往往要建设多个不同规模的工厂，比如百吨级、千吨级、万吨级工厂，而这一过程可能耗费整个产业50%的资金和90%的时间。”中国石油大学副教授周天航说。
面对这一难题，周天航带着长时储能课题加入了“攀登者行动计划”。在项目经理人机制协调下，上海AI实验室与中海储能、中国石油大学组建联合攻关团队，将大模型的跨尺度泛化能力注入其中，打造出“分子-电网工业智能体”，相当于为储能材料研发配备了一位“超级研发助手”，能够同时打通微观分子结构设计、中试工艺放大验证以及宏观电网调度适配全流程。
这不仅突破了从微观分子到宏观系统的模拟壁垒，破解了储能材料在“能效、安全、寿命”上的“不可能三角”，还将原本以“年”为单位计算的研发周期压缩至仅6个月，电池综合性能提升超过100%。如今，该成果已在张家口怀来的兆瓦时级电站完成部署，并将进一步落地广东惠阳的全国首个百兆瓦时级储能电站。
在横向拓展的广度上，上海AI实验室作为“放大器”，正持续广泛连接各领域专家力量。
在“攀登者行动计划”的带动下，刚回国不久、急需发展空间的青年科学家找到了施展舞台，擅长大模型微调的AI工程师、熟悉知识库架构的开发者也纷纷加入。青年科学家跳出了单纯发论文的局限，工程人员获得了前沿场景锻炼机会，各类人才在实战中交流融合，逐步成长为既懂技术又懂产业的复合型“攀登者”团队。
在成功探索从科研成果到真实场景价值验证的基础上，上海AI实验室推出“攀登者行动计划”2.0，实现了多方面升级：一方面，提供更全面的项目资源保障，构建贯通“实验室—上海市—国家级”的三级项目支持体系，并给予精准资源支撑；另一方面，提供更硬核的科研基座支撑，随着DeepLink超智融合算力平台、Sciverse科学智能数据库等基础设施建成，以及“书生”科学大模型、科学发现平台持续迭代升级，将为科研工作提供更强大、更易用的全链路技术资源。
“目前，我们正同步推进近40个这样的高价值项目，资源分配坚持‘跟着结果走’，把80%的精力集中在20%最有可能产出重大成果的项目上，动态追加投入。”上海AI实验室项目经理人团队负责人于晓轶说。
“项目经理人”是与“攀登者行动计划”相匹配的一项可复制机制创新，解决了传统科研体系中科学家既要投入核心研究，又要耗费大量精力协调跨领域资源、对接产业需求的普遍痛点。
面对AI驱动科研的高速发展与高度不确定性，只有专业化项目管理机制，才能具备高效判断和快速推进能力，在最短时间内锁定最具价值的科学问题。为此，“攀登者行动计划”2.0构建起“需求发现—问题凝练—联合攻关—价值验证—项目孵化”的全链条闭环，专业项目经理人团队全程承担跨领域攻关团队组建、算力/数据/实验资源协调、产学研需求匹配、项目申报及成果转化落地等事务，让科学家专注核心问题攻坚，项目团队则全程护航直至成果实现实际价值。
这套“科学家主研、专业团队主保”的分工模式，打破了传统科研中资源分散、协调成本高的瓶颈，为全国科研机构集中力量攻克关键核心技术、产出具有国际影响力的重大原创成果提供了可复制的实践范式。目前，这套创新机制已在多领域科研场景中落地见效，推动一批重大成果加快涌现。
以全场景驱动向科学高峰发起全面冲锋
如果说过去几年是AI4S的理论探索与工具打磨阶段，那么2026年则被业界普遍视作AI4S进入产业实战的“部署年”。随着“珠穆朗玛计划”底层基础设施不断完善，以及创新机制高效运转，人工智能与科学研究的融合正以更快速度向纵深推进。
“中国拥有完整产业体系和丰富应用场景，使新技术能够在更大范围内快速验证与迭代。未来竞争或许不在某一个单点，而在于能否在科学、工程、产业之间建立高效联动机制，实现持续迭代和系统演化。”中国科学院院士、中国科学院原院长白春礼说。
以重大需求场景为牵引，是加快“人工智能+”赋能科技创新与产业发展的有效路径。本次年会上，上海AI实验室联合多家头部企业以及顶尖高校、科研机构共同启动科学应用场景合作共建计划，将AGI能力精准嵌入高能物理、新药研发、生物结构、疾病诊断、新材料开发等前沿场景，推动AGI4S（Artificial General Intelligence for Science，指驱动科学发现的通用人工智能）服务国家重大科学项目，赋能高质量发展。
“真正的技术突破，往往来自对真实科研场景的深刻理解。”谈到场景的牵引作用，上海AI实验室双聘青年科学家孙思琦感触颇深，“当算法不再只是模仿人类语言规律，而是回到蛋白质本身的生物学逻辑，我们才真正打开了破解生命密码的新路径”。
在生命科学领域，上海AI实验室联合复旦大学及国家蛋白质中心研发的AI蛋白质从头测序工具π-PrimeNovo，正是这一理念的鲜活实践。该工具突破传统测序方法“从左到右逐个预测”的局限，采用全新算法直接预测全部氨基酸序列，将预测精度提升45%、速度提升80多倍，在复杂生物样本检测中实现关键指标量级跃升，为基础生命科学研究、精准医疗和原创新药研发提供了全新的底层技术工具。
在医疗领域，3月28日刚刚发布阶段性成果的国家人工智能应用中试基地（医疗领域），同样离不开智能底座支撑。作为基地核心生态共建单位，上海AI实验室以“书生”科学多模态大模型Intern-S1为底层核心，全面赋能病理、随访、临床辅助决策等专精领域应用模型，从源头降低医疗AI研发门槛，全力推动我国医疗AI产业高质量发展。
在气象领域，广阔的内蒙古草原上，上海AI实验室联合国家气象机构推出的“风乌GHR”大模型同样展现出巨大效能。它将有效预报时间延长至11.25天，刷新世界纪录。在内蒙古电网427个新能源场站的部署应用中，“风乌”使实际发电量预测精度提升3.04%，仅此一项便帮助相关电厂在当年降低运营成本4226万元。
从可秒级解析谱图的AI，到重塑芯片与储能材料研发的智能体，再到精准捕捉风云变化的大模型……不难看出，AI4S早已不再停留于论文中的概念，而是真正进入产业“毛细血管”，成为培育新质生产力、推动高质量发展的核心引擎。
以上海AI实验室为牵引，科学智能生态正日益丰富。“科学智能的突破，既需要超算对微观世界进行精准模拟，也需要智算对复杂规律开展高效学习。超算与智算的融合，不是简单算力叠加，而是科研范式的深层重构。”思朗科技董事长兼CEO查浩表示，思朗科技作为可对标美国ANTON超算能力的自主科学计算企业，未来希望深度接入DeepLink超智融合算力平台，以“天穹”3D科学计算机为底座，加快国产科学智能生态建设。
“随着‘珠穆朗玛计划’持续深入推进，我们有理由期待，在‘十五五’的新征程上，中国科学家将借助人工智能的磅礴力量，向更多科学领域的‘珠穆朗玛峰’不断攀登。”周伯文说。