AI引领科研模式革新 专家倡建国家级平台标准框架

日前，主题为"智能科研新生态：以标准为基石，实现协同共生"的第801届香山科学会议学术研讨会在京举行。参会学者一致认为，人工智能正引领科学研究进入全新阶段，然而各平台间缺乏统一规范已成为阻碍智能科研平台大规模应用的关键瓶颈，因此迫切需要构建国家层面的标准体系，为其健康发展奠定技术框架与规范基础。

"随着AI赋能科研的深入推进，人工智能与自动化技术在新能源电池、光电转换及工业催化材料等方向已极大提升了研发效能，同时在新药创制领域显著压缩了药物靶点识别和疗效预估的时间成本。"良渚实验室主任欧阳宏伟指出。

欧阳宏伟特别指出，与上述领域不同，生物医学材料研究涵盖化学合成、结构设计与生物应答三大环环相扣的阶段，加之生物学验证耗时久、反馈代价大，导致难以照搬现有模式，使得AI在该领域的应用尚处萌芽阶段。

中国科学院院士、中国石化首席科学家谢在库基于其在煤化工催化材料方面的研究实践认为，智能化高通量研发平台展现出突出优势：实验通量效率大幅提高，研究开支切实减少，开发周期大幅压缩，实现了从材料设计、筛选、性能评估到工艺放大的全流程革新。

近些年，在人工智能、大模型、自动化实验装置及高性能计算技术的联合推动下，科研模式正经历根本性转变，其产业化发展方向也日益清晰。

政策视角下，我国已针对人工智能赋能科研进行全面规划，着重提出以AI引领科研模式转型，推动多领域科技革新。2025年8月，国务院发布《关于深化"人工智能+"行动的指导意见》，明确要求提速科学探索，促进技术攻关模式升级与效率优化。

"人工智能时代的来临，根本性颠覆了传统科研模式。"北京中关村学院党委书记、院长刘铁岩表示，现阶段科学发现的效率实现跨越式提升，无论是新材料的数字仿真、结构推演，还是自动化实验室的大规模生成，均在海量规模上产出大量"新发现"。

刘铁岩强调，人类对这些"新发现"的验证和吸收能力仍维持线性增速，二者之间产生显著的速率落差，这是传统科研模式在过去三百年间从未遭遇的新课题。"应对AI时代的科研变革，关键突破口不在于持续提升AI工具效能，而在于重塑科研评估体系、厘清人才培育路径与构建高效的发现筛选机制。"他补充道。

当前时期是推进标准统一与协同发展的关键阶段

"虽然我国在智能科研平台构建上已实现显著突破，但需正视现实，当前智能科研发展的首要隐患并非平台数量不足，而是平台间兼容性日益恶化，体系分散、架构孤立、数据壁垒、接口冲突已成为阻碍机构间协作与大规模创新的直接屏障。"中国科学院院士、同济大学校长杨金龙在会上强调。

"现阶段，我国智能科研平台建设正处于快速发展的战略窗口期，但多线并行的态势也造成产业生态出现分散化现象。"中国科学技术大学精准智能化学全国重点实验室教授江俊指出，标准化作为提升科技创新"软实力"的核心抓手，是推动智能科研平台消除壁垒、迈向高品质规范化发展的必经之路，然而核心技术评估缺失、科研数据流通不畅、实验装备互联受阻等问题，正成为限制智能科研向大规模、产业化升级的瓶颈。

中国标准化研究院党委书记、院长王昆同样认为，智能科研正处在从"实验室样品"到"产业景观"转型的重要关口。不过，当前产业规模化仍遭遇诸多挑战：第一，设备成本高、系统架构复杂，导致用户购置决策难度大；第二，技术路径多样、产品形态不一，致使市场流通成本持续高企；第三，缺失统一的质量评估标准，用户存在"不敢购、不会操、不善用"顾虑，构成了产业规模化发展的"卡点"。

"标准在削减生产成本、流通费用以及构筑互信体系等方面扮演着重要角色。"王昆进一步指出，具备统一标准后，不同厂商制造的零部件便可实现无缝衔接，既能减少系统整合复杂度，又能促使硬件设备由"定制开发"转向"批量生产"。接口互通规范既能消除用户"厂商锁定"之忧，也可避免供应商反复调整系统接口。标准如同市场流通的"共通语"，可显著缩短从需求匹配到部署应用的周期与费用。唯有当用户确信"达标产品即可用、且好用"时，市场方能真正由"零散采购"走向"批量应用"。

尽快构建国家级智能科研平台规范体系

"为有效推动智能科研标准化进程，应及早组建全国智能科研平台标准化工作组，集结国家实验室、顶尖高校及龙头企业等主要研发力量，牵头开展国内相关国家标准的制定与修订。"王昆认为，工作组应紧跟产业发展趋势，系统推进基础通用性、多元数据互通、安全与伦理规范等核心领域的国家标准研制。

王昆指出，可将"先行标准"作为推动智能科研规范化的有效工具，为源头创新构建"先期认同"与"共识汇聚"的桥梁，形成"创新-规范-再创新"的良性循环。同时，应开拓国际合作新模式，共筑开放共享的智能科研规范环境，加速培育智能科研标准化"金字塔型"复合型顶尖人才团队。

"当前最急迫的课题，并非持续打造新的封闭平台，而是迅速构建国家级智能科研平台标准体系。"杨金龙也强调。

具体来讲，杨金龙提出四项建议：第一，将智能科研平台标准化建设提升为国家新型科研基础设施的首要使命；第二，加速贯通数据、模型、设备与流程的全流程协作；第三，借助全国智能科研平台标准化工作组，早日完成标准白皮书与体系化规范架构；第四，秉持开放共享与自主可控相结合，在协作共建中打造我国智能科研的新体系、新实力与新环境。他强调，"共建、共享、共赢"不是普通的合作口号，而应成为未来我国智能科研生态建设的根本准则。

值得关注的是，近期由中国科学技术大学与中国标准化研究院共同编撰的《智能科研平台标准白皮书》（2026版），已建立起覆盖基础通用、数据、模型与AI底座、实验基础设施、平台安全、平台生态构建的六大重点模块，构成了支撑智能科研进步的"核心框架"。

"伴随规范体系的成熟与跨平台协作机制的完善，不同科研机构、学科领域的资源障碍将进一步消除，构建开放共享、互连互通的全球科研环境。算力、数据、模型、设备等创新要素将顺畅流动与优化配置，促进跨学科、跨区域的深度合作，加快关键科学问题的协同突破。"江俊表示。（记者 李保金）