科学智能基础设施的全新布局
在第二届浦江AI学术年会上，一项具有里程碑意义的科学智能计划正式亮相。这项被命名为"AGI4S珠穆朗玛计划"的倡议，旨在构建完整的科学智能创新体系，为全球科研人员提供从基础设施到项目孵化的全方位支持。
科学智能作为人工智能与科学研究深度融合的新兴领域，正面临着算力资源分散、数据质量参差不齐、模型与场景脱节等多重挑战。AGI4S珠穆朗玛计划正是针对这些痛点，提出了系统性的解决方案。
基础设施层的技术突破
算力资源的深度整合
DeepLink超智融合算力平台的建设是计划的核心亮点之一。该平台通过硬件层深度打通、调度层智能编排、软件栈深度优化的全栈架构设计，实现了科学计算和智能计算的体系重构。目前平台已与全国主流超算、智算中心实现全面互联互通，可高效调度通算、智算与超算等多元异构算力资源。
这种跨域协同技术不仅打通了网络和存储壁垒，更通过极致性能的AGI4S基础软件栈，大幅提升了复杂科学问题的解算速度。未来，平台还将构建软硬协同解决方案，为前沿领域的科研成果转化提供更高效的基础支撑。
科学数据的标准化处理
Sciverse科学智能数据库的建设解决了科学数据"看不懂、用不上"的难题。这个100PB级超大规模数据库建成后将实现对我国研究生学科体系的全覆盖，为科学发现提供高准确度、强时效性的AI Ready数据基座支撑。
数据库采用三层体系结构：通识层（Sci-Base）构建科学通识底座，跨界层（Sci-Align）实现多模态数据对齐，高阶层（Sci-Evo）支持推理及探索能力训练。通过智能文档解析引擎MinerU，实验室已开放了2500万篇公开文献，沉淀出6000亿词元，覆盖过去数十年全球主流开放科研成果。
实验验证的自动化升级
自主实验平台的构建打通了从"推演"到"验证"的最后一公里。以书生具身智能全栈引擎为基础，搭载InternVLA系列具身大模型，该平台可完成复杂转运与精细实验操作。在合成科学等领域已实现技术突破，自主化构建了非标准化实验流程，将原本长达数年的科研周期缩短至3-6个月。
模型能力的跨越式发展
上海AI实验室提出的"通专融合"SAGE技术架构，为科学发现提供了强大的基座模型支撑。基于此打造的万亿参数科学多模态大模型Intern-S1-Pro，具备国际领先的高难度综合学科核心能力，其复杂数理逻辑推理能力达到奥赛金牌水平。
书生科学发现平台则提供了科研全流程一站式支撑，科研人员可使用200余个专业智能体、50家顶尖科研机构的200余个专业数据集（PB级），并可接入百余种实验设备，一键调用2200+专业工具。这种"通专融合、人机协同"的模式，有效解放了科研人员的重复劳动。
产学研协同的创新模式
算力共建计划的推进
由人工智能战略科技力量联盟、科学智能战略科技力量联盟牵头，与国家超算中心、相关科研机构及企业共同启动的AGI4S算力共建计划，为AGI4S研究提供普惠、高效、稳定的底层算力支撑。这种多方协作的模式确保了算力资源的合理配置和高效利用。
数据共享机制的建立
与16家科学数据中心及相关科研机构开展的AGI4S数据共建计划，旨在进一步打通跨学科、跨机构数据壁垒。通过为模型注入推理与探索逻辑，让人工智能不仅"看懂"科学，更能"思考"科学，推动科学研究向更深层次发展。
应用场景的深度拓展
以重大需求场景为牵引是加速"人工智能+"科学技术与产业发展的有效途径。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、疾病诊断等前沿科学场景。
在"人工智能+"生命科学方面，联合团队研发的AI蛋白质从头测序工具π-PrimeNovo突破了传统测序方法的局限，采用全新算法直接预测全部氨基酸序列，将预测精度提升45%、速度提升80多倍。这种技术突破为基础生命科学研究、精准医疗与原创新药研发提供了全新的底层技术工具。
项目孵化的创新机制
攀登者计划的实践成果
"攀登者计划"作为科学人才发现与科研合作孵化机制，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，多个项目已完成从科研成果到真实场景价值验证。
在"人工智能+"材料领域，中国石油大学（北京）副教授周天航的长时储能研究课题通过项目经理人组队，联合组建攻关团队并完成立项。团队通过构建"分子-电网工业智能体"，针对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%。
项目经理人机制创新
项目经理人机制是上海AI实验室对科研组织范式的重要创新。面对AI高速发展带来的不确定性，需要具备高效判断力与快速推进能力的专业机制。"攀登者计划"2.0构建起"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，通过专业团队主动识别高价值科学问题，帮助科学家聚焦高潜力项目。
三级支持体系的构建
升级后的"攀登者计划"2.0构建起贯通"实验室-上海市-国家级"的三级项目支持体系。随着基础设施的完善和技术平台的持续迭代，为科研工作提供更强大、更易用的全链路技术资源支撑。这种分层级的支持体系确保了不同阶段科研项目都能获得相匹配的资源支持。
技术创新的实际应用
医疗领域的突破性进展
在国家人工智能应用中试基地（医疗领域）的建设中，书生科学多模态大模型为医疗垂域模型提供底层核心支撑，全面赋能病理、随访、临床辅助决策等专精领域应用模型。这种技术应用从源头降低了医疗AI模型研发门槛，有力推动了我国医疗AI产业的高质量发展。
储能技术的产业化推进
在储能材料研发方面，通过构建多尺度智能优化系统，团队成功破解了储能材料在"能效、安全、寿命"上的技术难题。目前相关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，为长时储能产业化提供了技术保障。
未来发展的战略意义
AGI4S珠穆朗玛计划的实施不仅为科学研究提供了强大的技术支撑，更重要的是构建了开放合作的科研生态。通过全面开放算力、数据、模型、平台、场景、项目、人才全维度合作通道，该计划为全球科研人员创造了前所未有的协作机会。
这种以基础设施为底座、以技术创新为核心、以产业应用为导向的发展模式，为中国科学智能领域的发展提供了可复制的经验。随着计划的深入推进，预计将在更多科学领域产生突破性成果，推动人工智能与科学研究的深度融合。
计划的成功实施也体现了中国在人工智能领域的战略布局和能力建设。通过构建自主可控的科学智能基础设施，不仅提升了国家科技创新能力，更为全球科学进步贡献了中国智慧和中国方案。
