北京科学智能研究院李鑫宇：发展AI4S有两个挑战需要重视

作为科研新范式，AI4S（AI for Science，人工智能驱动的科学研究）近年来日益受到关注。在2025中关村论坛年会上，北京科学智能研究院副院长李鑫宇在受访时表示，发展AI4S有两个挑战需要重视，一是高质量科学研究数据的稀缺，二是人才的稀缺。

AI4S提升科学研究效率

李鑫宇说，人工智能为科学研究提供了重要的工具，2024年诺贝尔物理学奖和化学奖双双颁给AI相关领域，让AI4S受到广泛关注。AI4S至少有两大非常重要的贡献，一是大幅度提升了科学研究的效率，二是大幅度提升了科研人员探索未知空间和解决复杂问题的能力。

“整个科学研究只经历几次范式革命，比如从实验中总结经验的范式，以牛顿为代表的理论范式、计算机发展带来的计算范式和数据驱动的范式。”他说，如今，AI4S是范式的变革，是推动新的科学技术革命的工具。

他认为，发展AI4S存在的两大困难需要重视。一是科学研究的数据，相对于大家熟悉的互联网语料数据，高质量的科研数据昂贵又稀缺，每一个数据都要花不菲的价钱进行计算模拟或者实验产出。

二是人才。AI4S将学科界限、理论实验界限和学术、产业之间的界限打破了。“以前在分工体系下去培养人才，所以眼下缺乏既懂专业又懂AI的跨领域人才，需要加大复合型人才的培养。”

将推动重点实验室与北京重点产业、重大需求结合

去年底，北京市科委、中关村管委会聚焦前沿算法、具身智能、人工智能安全治理等方向设立了23家人工智能领域北京市重点实验室。北京科学智能研究院是科学智能北京市重点实验室的依托单位。

本届论坛年会期间，北京市科委、中关村管委会发布了“北京前沿算法协同创新矩阵”“北京具身智能协同创新矩阵”和“北京人工智能安全治理协同创新矩阵”，三大矩阵以北京市重点实验室为关键节点，贯通国家级科研机构、顶尖高校、新型研发机构与行业领军企业的创新链路，共建技术平台、共织生态网络、共享创新势能。

“创新矩阵把产学研用各方面的力量集合起来，不光是上下游的链式关系，而是在整个发展过程当中，大家互相促进和协作，这是一个非常好的思路。”李鑫宇说，科学智能实验室从源头和底层解决关键技术问题，提升北京市基础研究实力，将推进重大原始创新和关键核心技术攻关，推动重点实验室与北京重点产业、重点企业、重大需求、重点区域结合，建立完善转移转化机制，促进科技成果在京落地转化。

新京报记者 张璐

编辑 张磊 校对 张彦君