当人工智能与基础科学深度融合，科学发现的新范式正在开启。上海也发布了新的计划和专项基金，打造“科学智能创新中枢”。
在近日举行的第二届浦江AI学术年会上，上海人工智能实验室发布面向重大科学突破的“AGI4S（AGI for Science）珠穆朗玛计划”，旨在构建“科学智能创新中枢”。
之所以叫“珠穆朗玛计划”，上海人工智能实验室主任、首席科学家周伯文给出的解释是，“科学发现是对智能的终极考验，登顶各自领域的最高峰是每个科学家朴素而崇高的理想”。他表示，希望通过“AGI4S珠穆朗玛计划”为科研人“筑高原、促高峰”，以开放共享的力量，托举每一个值得关注的科学原创。
就在年会举行的前一天，由上海国投公司牵头发起的科学智能专项基金，在全球开发者先锋大会上正式发布。该专项基金全面覆盖算力支撑、数据要素、科学仪器、科学大模型、智能体等关键领域，以端到端的闭环投资模式，填补颠覆性创新领域的早期投资空白，助推上海打造全球AI4S（AI for Science）创新策源高地。
科学智能进入新阶段
面对最前沿探索呈现出的跨学科融合、非线性突破等特性，传统的科研生产关系亟待系统性重构。
图灵奖得主、上海期智研究院院长姚期智院士近日在主题演讲上谈到，“现在大家都了解到AI对于未来科学各门的发展都有决定性的影响因素，所以我们现在在AI4S上已经确定进入了一个指数性飞跃的阶段”。同时，对于AI未来需要加强哪些方面，他提到，要关注AI在基础研究、高端交叉研究上的安全研究。
中国科学院院士白春礼认为，每一次重大科学革命的突破都伴随着认知世界方式的转变，当下AGI的发展所能引发的变革极有可能正站在全新的历史转折点上。
他解释，在AGI4S理念提出之前，科学研究已经悄然发生了一些变化，为当下AI4S奠定了方法论基础。例如，计算模拟让机器得以参与对世界的感知和推演，高通量实验催生了数据洪流；再比如，在粒子物理领域，在欧洲核子研究中心（CERN）粒子对撞机开展对撞，每次实验就会产生海量数据，很多成果都需要经过计算模型筛选，而不是依赖人工逐一剖析。
在白春礼看来，AI4S的竞争本质上是认知体系的竞争，科学界需要以更大的力度来推进科研体系的变革，中国的优势和机遇在于科技创新与产业创新的融合能力。同时，他强调在AI时代要强化哲学与科学之间的深度对话。
他表示：“当前讨论往往集中在算法、算力与数据规模等要素中，但这些更多属于现实层面的能力。从更深层看，真正的竞争可能在于不同的科研体系。”比如，是以模型为核心，通过高维空间中的模式来逼近现实，还是以理论为核心，强调机制的解释与因果逻辑的严密性？是以数据驱动为主导，还是坚持从理论出发来构建认知的框架？这些看似是方法层面的差异，实际上对应的是不同的科学观和认知路径，并将深刻影响未来科学的发展方向与知识结构。
正因为如此，他认为，AGI4S的竞争归根到底并不是单一技术的竞争，而是谁能够在新一轮的范式转型中率先形成稳定且具有解释力的认知体系。
图片来源：上海人工智能实验室
以本次浦江AI学术年会上发布的“AGI4S珠穆朗玛计划”为例，就是通过构建“设施层—模型层—服务层—场景层”的全栈技术体系，对科研生产关系进行系统性重构。针对当前科学智能领域广泛存在的算力资源分散、数据质量低、模型与场景脱节、实验验证难等“基础设施孤岛”现象，通过打造DeepLink超智融合算力平台、Sciverse科学智能数据库及自主实验平台，实现算力、数据、实验能力一体化协同，让技术要素“随手可用”。
周伯文认为，当前最前沿的科学探索正在跨越语言、知识、组织，以确定性的边界，呈现出跨学科融合、跨机构共创、非线性突破三大特性。在AGI时代，我们毫无疑问需要与之匹配的科学协作范式。“为此，我们将从三个方面系统推进工作，打通算力、数据、模型、自主实验的全链路，构建开放共享的AGI4S平台，让研究者更好关注科学本身，向最具挑战性的前沿发起冲击。”
场景牵引＋机制护航
除了打通底层设施，重大需求场景的牵引和创新机制的护航是该计划的另一大核心。
在学术年会上，上海AI实验室联合15家顶尖高校、科研机构及头部企业共同启动科学应用场景合作共建计划，将AGI能力植入高能物理、新药创制、生物结构、疾病诊断、病理诊断、新材料开发等前沿科学场景，推动AGI4S服务于国家重大科学项目。
浦江AI学术年会于3.29~30举行 图为29日发布的场景
“真正的技术突破往往源于对真实科研场景的深刻理解。”谈及应用场景对科研方向的牵引作用，上海人工智能实验室、复旦大学双聘青年科学家孙思琦说道，“当算法不再模仿人类语言规律，而是回归蛋白质本身的生物学逻辑，我们才真正打开了破解生命密码的新路径。”
此外，值得注意的是，针对传统科研体系中人才与项目脱节、项目与资源错配、成果与产业割裂等核心堵点，已经于2025年1月启动的“攀登者计划”在本次年会中升级成2.0版“攀登者计划”，为科学原创提供全生命周期的护航。
据了解，“攀登者计划”自启动以来，累计收到全球500余份课题申报，经多轮严格评审选定的项目，涵盖数学、物理、化学、能源、材料、生命等十数个领域，目前已有多个项目完成从科研成果到真实场景的价值验证。
比如，中国石油大学（北京）副教授周天航，就在2025年初携“长时储能研究课题”，申报了“攀登者计划”，通过项目经理人组队，联合上海人工智能实验室、中海储能组建攻关团队并完成立项。该团队通过构建“分子-电网工业智能体”，针对长时储能这一涵盖分子到系统全链条的化工多尺度过程优化场景，进行研发方法论突破，将传统以年计的研发周期缩短至数月，工业级电站综合性能提升超100%。目前该成果已在张家口怀来数据中心兆瓦时级装置上部署，并将落地广东惠阳百兆瓦级储能电站，为长时储能产业化按下快进键。
上海人工智能实验室相关工作人员对记者介绍，2.0版“攀登者计划”围绕科学原创从0~1的原始创新，到1~10的优化放大，再到10~100产业应用的全生命周期，通过项目经理人等创新机制，提供从种子期培育到产业化落地全周期护航。依托“需求发现—问题凝练—联合攻关—价值验证—项目孵化”的全链条闭环，通过项目经理人团队主动识别高价值科学问题、精准组建攻关团队，帮助科学家将主要精力聚焦于高潜力项目，并护航直至产业价值验证。