北京发布AI for Science行动计划：新材料成为重点应用领域

目标与重点

计划提出到2027年建设不少于10个高质量科学数据库，推动科学智能在不少于5个领域深度应用，形成8个以上标杆应用案例，并加强科学计算、多尺度建模、科学基础模型和学科领域模型协作。

科研数字化建设启示

• 围绕科研问题组织文献、数据、实验方案与分析过程。
• 建立数据标准、权限控制、版本记录和质量评价机制。
• 连接课题负责人、科研人员与平台管理员的协作流程。
• 沉淀可检索、可复用、可追溯的团队知识资产。

朗凝观察

AI for Science不是单一算法工具，而是一套覆盖知识发现、实验设计、数据分析和成果沉淀的新型科研工作方式。材料科研平台应以科研过程为主线，将模型、数据和团队协同真正嵌入工作场景。