8月21日，2026科学智能大会在北京开幕。会上，北京市首批人工智能赋能科学研究（AI4S）典型案例发布，案例包含自主实验室体系、高价值场景、科学模型、科学数据、创新生态五个大类，共计16个案例。
在自主实验室体系方面：由清华大学化学系建设的化学研究自主实验室，实现从分子设计到智能表征全流程无人运行。由北京大学、北京大学深圳研究生院、鼎犀科技共同建设的纤维材料自主进化实验室，实现碳基纤维全链路自主闭环研发。由和光智成建设的材料设计与合成自主实验室，打通材料设计与合成、性能表征、数据迭代优化闭环，具备工业级材料交付能力。由中国科学院物理研究所建设的先进合金数智研发实验室，推动合金材料研发向数据驱动与智能实验转型，具备向多种关键合金体系扩展的能力。由北京化工大学、戴纳科技共建的基于AI自驱动的电化学催化剂研发CRO（合同研究组织）实验室，实现催化剂研发全流程无人化高通量运行。
在高价值场景方面：由中国科学院高能物理研究所建设的先进光源AI4S创新平台，实现束线人工智能（AI）自主调度与图谱智能解析。由清华大学膜生物学全国重点实验室与清华大学生命科学人工智能研究中心联合推进的跨尺度生物结构世界模型及应用，实现从分子到细胞，再到组织器官的动态建模。由北京大学药学院、望石智慧共建的AI赋能新药创制平台，推动药物研发全链条智能化。由北京中关村学院、中关村人工智能研究院共建的面向柔性生物界面的蛋白质药物智能设计平台，实现动态建模与智能设计。
在科学模型体系方面：由中国科学院自动化研究所、中科闻歌共同建设的磐石科学基础大模型，适配国产算力，降低科研机构应用门槛。由北京智源人工智能研究院牵头建设的全原子微观生命模型，实现生物大分子全原子动态构象精准建模。由北京科学智能研究院、北京大学、深势科技、北京应用物理与计算数学研究所共建的DPA（材料辐照损伤计量单位）大原子模型，实现多元素统一预训练与大规模原子模拟，开源开放工具链。
在科学数据方面：由中国科学院计算机网络信息中心建设的科学数据银行，完善科学数据全链条治理，推动科学数据汇交与共享。由北京科技大学、苏州国家实验室、北京云智材料大数据研究院共建的国家新材料大数据中心材料数据集，助力破解材料数据孤岛问题。由中国科学院文献情报中心牵头建设的“敖仓”科技语料库，填补国内科技专用训练数据供给空白。
在创新生态方面：由深势科技、北京科学智能研究院共同建设的玻尔科研空间站，打造一站式云端AI科研基础设施，降低AI4S创新门槛。 上述案例展现了北京在AI4S的创新潜力，结合不同科研场景需求，在帮助科研主体“降本提质增效”的同时，形成了新工具、新平台、新范式，推动人工智能与科学研究更加深度融合。北京希望通过案例的发布，形成示范带动效应，启发更多创新主体积极挖掘科学智能应用潜力，加速产出更多创新成果。
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