2026年6月30日，中共北京市委教育科技人才工作领导小组印发《北京市加快推进人工智能赋能科学研究实施方案（2026-2028年）》，并于7月1日对外公布。这份覆盖三年周期的文件，围绕自主实验室建设、标杆场景应用、科学模型构建、科学数据供给、创新生态营造五大方向部署了18项重点工作，提出到2028年建成辐射全球的科学智能创新中枢，支撑北京（京津冀）国际科技创新中心建设。这也是继2025年北京发布全国首个面向科学智能的专项地方政策之后，又一次成体系的政策加码。
对高校科研人员、科研管理者和政策观察者来说，这份方案值得关注的不仅是“AI科学家”“无人实验室”这些概念，更是它如何把计算与实验、数据与模型真正串成一条链。
自主实验室：从“假设提出”到“创新发现”的闭环
方案将自主实验室定位为重塑科研流程的核心载体。按照文件表述，这类平台要整合人工智能、具身机器人、高通量仪器等技术，具备从假设提出、方案规划到数据采集、计算仿真、实验验证、创新发现的全流程自主运行、自主适应能力，实现模型、智能体、科学数据、实验仪器之间的高效协同。
这段表述的实质，是把过去以研究者个人经验驱动、以年为周期的科研循环，交给一套能连续运转的设施去执行。传统研究里“提出假设—设计实验—做实验—分析数据—修正假设”的迭代，在自主实验室中由机器自动衔接。北京科学智能研究院院长李鑫宇在公开报道中用“干湿闭环”概括这一逻辑：计算仿真与实体实验互相校验、自动迭代，从而压缩试错成本和时间。
方案还给出了具体的支持路径：研究出台自主实验室建设标准，开展分级评估并推动纳入科技创新平台基地序列，加强资源开放共享；建设主体可借助市级固定资产投资、首都科技创新券、地方政府专项债等政策获得支持。据北京日报报道，北京的自主实验室已具雏形——机械臂抓取试管、移液枪注入试剂、仪器实时读取数据，全程无人值守、24小时运行；由北京科学智能研究院、深势科技打造的“玻尔科研空间站”，已能通过自然语言控制1800余种仪器设备，为全国数百所高校院所、企业的超过450万名用户提供科研服务。
不过，政策框架之下仍有不少细节待补。自主实验室的建设标准如何界定、分级评估依据哪些指标、开放共享以什么机制运行，目前都没有公开细则。对高校课题组而言，短期内很难直接“按图索骥”去申请建设，更现实的做法是跟踪后续标准出台和储备课题的征集方向。
科学模型与“AI科学家”：让智能体参与研究判断
方案提出构建“基础模型+专业模型”协同联动的科学模型体系，并明确要“对标国际一流水平”。具体路径包括支持通用科学基础模型迭代升级，以及面向细分科研场景定向研发高精度、高适配的专用计算模型。
北京在这一方向已有可依托的积累。公开资料显示，国内首个通用科学基础大模型“磐石”、全球首个微观世界大原子模型DPA、密度泛函模型MegaDFT都诞生在北京。方案的价值在于把这些分散成果纳入统一的体系规划：通用模型负责跨领域的科学理解，专业模型负责特定场景的精度，两者协同，才可能支撑起真正意义上的“AI科学家”。
方案同时鼓励创新主体打造“AI科学家”，研发能力较强的科学研究智能体。这类智能体与普通问答式助手的区别在于，它要参与研究判断的实质环节——阅读文献提出假说、筛选实验路径、分析结果并设计下一轮实验，而不只是生成文本。对科研人员来说，这既意味着效率提升的可能，也意味着需要重新审视研究过程中的责任划分与结果验证方式。
科学数据：连接计算与实验、数据与模型的纽带
科学数据是五大方向中相对容易被忽略、却可能是最基础的一环。方案提出建成一流科学数据中心，把科学数据供给列为专门方向。
数据在自主实验室和科学模型之间扮演着双重角色。对模型而言，高质量、标准化的科研数据是训练和验证的前提，数据质量直接决定模型判断的可靠性；对自主实验室而言，实验产生的数据只有被结构化记录、标注并回流，才能进入下一轮假设检验，形成“数据—模型—实验”的循环。没有标准化的数据底座，自主实验室的自动化流程和科学模型的高精度都无从谈起。
目前公开信息中，科学数据中心的具体建设主体、数据标准和开放共享规则尚未细化。对科研人员来说，值得关注的是未来数据中心的接入方式：数据如何提交、如何获得使用权限、与现有科研数据管理要求如何衔接。这些细节将直接影响日常科研工作流。
标杆场景与创新生态：政策落地的两个支点
除三个技术方向外，方案还部署了标杆场景应用和创新生态营造。前者要求一批标杆场景加速产出创新成果，后者指向高端人才集聚、开源开放共享、产学研用深度融合的生态目标。
这两个方向解决的是“建起来之后怎么用、谁来用”的问题。自主实验室和科学模型若只停留在少数头部机构，难以改变整体科研范式；只有通过标杆场景验证可行性、通过开源开放降低使用门槛，政策红利才能向高校和中小课题组扩散。方案强调的开放共享与开源取向，对资源有限的科研团队尤为关键。
政策落地的节奏也在加快。方案公布一个多月后，北京市科委、中关村管委会已于8月11日发布通知，公开征集自主实验室方向储备课题。这是方案公布后较早启动的具体动作之一，后续课题方向和支持方式以官方通知为准。
政策明确了什么，还有哪些待落地
梳理下来，方案已经明确的内容包括：到2028年建成辐射全球的科学智能创新中枢这一总体目标，五大方向的工作框架，自主实验室的全流程能力要求，模型体系“基础+专业”的结构，以及固定资产投资、科技创新券、专项债等支持工具。这些构成了一份清晰的三年施工图。
尚未明确、需要后续细则支撑的部分同样不少：自主实验室建设标准和分级评估办法、科学数据中心的数据标准与共享机制、模型体系“对标国际一流”的具体评价维度、各类支持政策的申报条件与力度，以及三年目标如何分解为年度任务。这些细节将决定方案从文件走向实验室的实际速度。
对高校科研人员和科研管理者来说，当前阶段最有价值的动作，或许是跟踪三类信息：自主实验室建设标准与评估办法的出台、科学数据中心的开放规则、标杆场景和储备课题的申报通知。政策方向已经清晰，接下来要看实施细则如何落地。
这份方案的意义，不在于一次性给出所有答案，而在于以三年规划的形态，把AI赋能科研从零散的工具应用，提升为系统的科研基础设施建设。计算与实验、数据与模型能否真正打通，最终取决于标准、数据、开放共享这些“慢变量”能否跟上技术本身的节奏。
