川观新闻记者 高杲
成立近一个月后，四川省人工智能赋能科学研究联盟（以下简称联盟）“施工图”正式出炉。
3月10日，四川省人工智能赋能科学研究联盟正式启动，这是活动现场图。省科技厅供图
4月9日，记者从四川省科学技术厅（四川省人工智能产业链链长办公室）获悉，《四川省人工智能赋能科学研究联盟建设工作方案》（以下简称《工作方案》）已于近日印发，从建设定位、总体架构、运行机制、组织保障、年度任务等方面细化举措，明确了联盟建设的时间表和任务书。
为何要建？
破解要素分散等突出问题，变“单打独斗”为“合作共赢”
人工智能赋能科学研究（AI for Science，以下简称AI4S）并非新鲜事物。早在2020年，科研人员借助AI工具“阿尔法折叠”成功破解蛋白质结构，将预测周期从数十年缩短至数天，攻克了该领域长期悬而未决的科学难题。
“经过几年发展，AI已渗透到科研创新各个环节。”上海人工智能实验室解决方案与产品中心负责人马乐说，从预测蛋白质结构到解决数学奥赛，从新材料研发到助力应急救援，AI加快试错进程、降低实验与计算门槛，让科研人员以更低成本、更高效率的方式探索未知，推动科研效率实现指数级跃升。
除了科研人员、科研机构探索，各级政府也加快布局。
从全国看，2023年3月，科技部会同自然科学基金委启动“人工智能驱动的科学研究”专项工作部署，强化统筹指导、系统布局；2025年8月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，将“‘人工智能’+科学技术”列为6项重点行动之首，将赋能范围拓展至前沿基础研究、产业关键核心技术攻关和哲学社会科学研究创新；同年10月，“十五五”规划建议提出“以人工智能引领科研范式变革”，将其纳入新质生产力培育体系。
从各地看，上海、北京、浙江等地已相继出台专项计划。2025年7月，上海推出科学智能“百团百项”计划，支持不少于100个团队、100个项目，形成一批前沿原创性成果；几乎同时，北京印发《北京市加快人工智能赋能科学研究高质量发展行动计划（2025—2027年）》，明确未来3年规划；同年8月，浙江明确发布行动计划，提出到2027年初步建成“人工智能+科学”算力、数据、模型三大底座，构建具有全球影响力的人工智能赋能科学研究高地。
一系列政策出台，让AI4S基础设施加快建设，新研究工具链加速涌现，推动人工智能的赋能作用从单一工具变为科研伙伴。但与此同时，算力、数据、模型供给不足，重点场景应用推进不快、创新生态不完善等问题，也限制了AI4S的发展。
“这需要我们从单打独斗变为合作共赢。”四川省人工智能重大科技专项专家组组长、省人工智能赋能科学研究促进会（筹）会长章毅说，联盟的建设，将系统整合全省科学大模型、自主算力、科学数据及重大场景方面的优势资源，构建“模型驱动、场景验证、闭环迭代”的科研新范式。“我们目的很明确，就是破解要素分散、协作不畅等突出问题，加速推动各领域的科学发现与技术创新。”
如何建？
聚焦重点领域突破，加速构建科研生态
《工作方案》明确，联盟采用“1+3+N”架构，即以基础模型为核心，算力、数据为基石，干湿实验闭环运行，多元场景协同推进。
具体来看，“1”是指研发面向科学研究、具有四川特色的“天府·慧研”科学基础大模型，打造科学领域专用智能体；“3”是指打造国产化算力、数据和实验室三大支撑平台；“N”则涵盖低空智能、脑机接口、化学智能、材料科学、先进核能、疾病诊断、新药创制、生物育种、地球科学等多元应用场景。
“既夯实了底座，又指明了方向。”四川省科学技术发展战略研究院首席专家、研究员王楠说，这一架构强化了基础要素供给、深化了场景应用，有助于形成“底座模型突破—科研能力迁移—产业场景落地”的全链条发展格局。
同时，她也注意到，低空智能、脑机接口、化学智能等领域是四川具有比较优势的方向，不仅聚集了一批优秀科研团队，还积累了价值密度高、应用前景好的高质量科学数据集和领域知识库，能够加快AI4S的落地应用。“这些领域的科研突破，不仅有利于四川在科技竞争中抢占先机，还能在产业发展中形成新优势。”
此外，在运行机制上，《工作方案》从管理运行、联合攻关、资源共享、运行服务等方面细化举措。比如，联合攻关上，联盟将组织成员单位按季度梳理提出人工智能相关基础研究、技术攻关和成果转化需求清单，按照三种模式组织实施，鼓励使用联盟模型、数据、算力、干湿实验室等资源开展研究工作。资源共享方面，将会同各领域省科学数据中心，建立相关领域的数据汇交、共享使用及分级分类管理机制。
章毅说，当前科研问题呈现非线性、多维度、高不确定性特征，亟需多学科交叉协同、精准实时数据支撑、灵活强大算法赋能。“不同高校、科研院所、企业之间的联合攻关、数据共享、平台共建，将直接影响AI在这些领域的深度应用。”
值得一提的是，《工作方案》还细化了联盟2026年的年度任务，包括发布“AI赋能科学研究资源供给清单”“AI赋能科学研究关键问题清单”两张清单，探索以社会化方式设立“AI for Science创新基金”等。
王楠说，这些任务将加快联盟的建设，让更多AI4S的研究与应用，惠及普通百姓的生活，给生产生活带来实实在在的好处。
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