政策指出，目标到2027年，北京将依托人工智能科技创新优势，推动科研范式变革。通过加强科学计算与多尺度建模等基础研究，构建科学基础大模型和学科领域协作体系，开发新一代智能模拟工具。同时，搭建科学智能基础设施，建设10个以上高质量科学数据库，支撑多领域科研应用，服务超1000万用户。在医药健康、新材料、工业智能化等重点领域形成8个以上标杆应用案例，加速全流程智能科研转型。此外，通过搭建创新平台、培育复合型人才、加强国际合作，构建开源开放生态，推动具有国际竞争力的产业集群发展。

为了达成这一发展目标，政策提出了以下四个重点任务：

• 强化关键技术攻关

北京市将重点推进人工智能与科学研究的深度融合，开展科学智能的基础理论创新。在基础研究方面，将探索基于AI的量子力学方程求解、电子结构计算、湍流模拟等前沿方向，突破原子分子结构预测、多物理场仿真、实验表征反演等关键技术，实现多尺度建模理论创新。同时，着力构建跨学科的科学基础大模型，实现对复杂科学数据的统一表征和智能生成，并在此基础上开发面向各专业领域的智能模型，形成协同演进的模型生态体系。此外，还将重点研发新一代科学计算工具，包括多模态科研数据智能处理系统、高精度实验表征与反演平台，以及适配科学智能特点的计算框架和任务调度系统，为科研创新提供智能化支撑平台。

• 夯实基础设施建设

北京市将着力构建开放共享的科学数据平台，汇聚高质量科研文献、模拟数据和实验结果，打造多模态科学知识大模型和重点领域专业数据库。依托"北京数据基础制度先行区"优势，推进科学数据标准化和可信流通体系建设。同时，搭建软硬件协同的算力平台，研发面向分子动力学等科学计算的专用芯片，构建高性能计算中心和异构算力调度系统，提升计算资源利用效率。此外，将重点建设智能实验系统，开发自迭代的实验室操作系统和自动化实验设备，配置实验机器人并搭建智能无人实验室，实现"计算-实验"闭环研发和产品小规模试制，推动科研范式智能化转型。

• 加速领域应用落地

北京市将全面推进AI技术在基础科研和产业创新中的深度融合应用。在基础科研领域，重点突破AI驱动的科学规律发现、数学定理自动化证明、复杂现象模拟预测等关键技术，特别聚焦量子科技等前沿领域。医药健康方面，将构建专业数据库，研发药物智能设计系统，推动AI辅助诊疗和智能医疗器械发展，实现药械研发生产全流程智能化。新材料领域重点开发材料智能设计方法，优化材料研发全周期流程，构建自动化生产线。同时，将AI技术与高端科学仪器深度融合，攻关智能电子显微镜等关键设备，推动仪器自动化升级。工业领域着力研发高精度仿真软件，优化能源化工工艺，开发工业垂类大模型，并推进数字孪生聚变堆等重大项目建设，全面提升智能制造水平。通过多领域协同创新，加速科研范式转型和产业智能化升级。

• 营造良好创新生态

北京市将打造科学智能公共服务平台，整合科研协作、赛事活动、算力支持等功能，促进科研成果产业化。通过专项人才引进和产学研协同培养机制，重点培育"AI+科学"复合型人才。完善投融资体系，引导产业基金和金融机构加大支持力度，助力科学智能企业上市发展。优化产业空间布局，建设特色产业集群，打通技术转化全链条。加强国际合作交流，举办国际学术会议和赛事活动。同时构建开源开放生态，建设全球科研社区，推动数据、算法、仪器设备等资源共享，形成产学研协同创新体系。

市科委、中关村管委会副主任刘卫华表示，近年来，北京始终紧盯人工智能发展前沿，将科学智能作为产业布局新赛道。

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