科技日报记者 何亮
“若AI能够在材料、化学、生物等领域自主感知、决策、行动，科研创新效率将被指数级提升。”3月27日，在2026中关村论坛年会“AI for Science青年论坛”上，北京科学智能研究院发布一批科技成果及实践案例，代表着AI for Science已从科研迈向应用。
论坛上，北京科学智能研究院院长李鑫宇重点介绍了新一代AI化学发现平台。这一平台通过深度解析文献中的分子式、结构式、文本、图表等信息，实现了科研内容从“可检索”到“可计算”的关键突破，让“读”的环节拥有了可交互、可推理的知识语料。
在科学探索中，“做实验”是重要一环。当高端科学仪器被AI赋能，会发生什么？我国首套智能双束电镜系统Hyper-FIB在论坛上重磅发布，开启了AI赋能高端科学仪器的新阶段。
Hyper-FIB将工作流、科学智能体、高保真物理仿真与机器视觉技术深度融合，支持全流程无人值守的高效精准制样与多点位切割，成功实现了双束电镜从“人工操作”到“智能操作”的范式变革。北京科学智能研究院研究员、表征负责人张泽中表示，Hyper-FIB能实现“无人值守超过8小时”，样品的制备成功率从新手的不足30%跃升至90%以上，单样品的制备时间缩短到60分钟以内。
当自动化和智能化基础设施逐步形成，AI for Science迈向加速原创性发现的新阶段。北京大学邵元龙团队要做的事，是让高性能碳纳米管纤维创制，实现规模化制备。这里面最大的“拦路虎”，就是分散和纺丝这两道技术瓶颈。
那么如何破局呢？邵元龙介绍，团队筛选了9万篇文献，构建出碳纳米管分散体系垂类大模型，构建起一个垂直领域的大模型，以此缩小溶剂分子的筛选范围。结合高通量实验装置与人工智能算法建模，团队成功筛选出最适宜的分散体系，并将其与纤维的最终力学强度等关键性能指标进行关联。下一步，他们计划引入遗传算法等工具，将实验室小规模试验中优化的体系与工艺拓展至碳纳米管纤维的中试验证中，推动其在特定场景下的应用。
中国科学院院士鄂维南表示，当前，面向AI for Science的关键基础设施已逐步成形，规模化、智能体驱动的科学研究正在成为现实。在这个过程中，我们突破传统的对标性思维，坚持原创性思维，走出了一条完全独立于既有路径的原创之路，推动实现科技创新与产业创新的融合。
（中关村论坛供图）
网友评论
