广东出台省级AI科研专项方案

广东省加快推动人工智能赋能科学研究行动方案（2026—2030年）

二、发展目标

到2027年，依托广东人工智能发展优势，以范式创新开辟科研新赛道，加速推动从传统研究向智能驱动的跨越式转型。在基础理论、共性技术、软件工具等方面取得10项以上标志性成果；培育5个以上领域基础模型，打造30个以上人工智能科研示范场景，实现10个以上产业应用示范；智能化科研基础设施体系服务不少于150家创新主体。到2030年，人工智能赋能科学研究的基础理论和关键技术取得新突破，在重点应用场景若干科学问题研究取得明显进展，取得20项以上具有国际影响力的重大成果，实现30个以上产业应用示范；打造广州国际生物岛、深圳河套、珠海唐家湾、东莞松山湖等人工智能赋能科学研究高地；人工智能在各领域科研场景发挥重要作用，新行业、新应用不断涌现，开源开放创新生态更加优化，将广东打造成为全球人工智能赋能科学研究前沿阵地。

三、重点任务

　 （一）关键技术“攻坚”行动

　　1.加强人工智能前沿基础理论研究

开展大模型的机理研究，提升模型在科学问题中的推理、泛化和迁移能力。开展人工智能因果推断、可解释性、鲁棒性与公平性等基础理论研究，提升科研结论的可验证性与可靠性。开展复杂系统智能建模理论研究，探索人工智能驱动的跨尺度建模理论，推动复杂科学现象的建模、预测与机理发现。（省科技厅牵头，省教育厅等部门按职责分工负责）

      2.加强人工智能赋能科学研究的算法研究

围绕科学计算智能化，研究结合物理约束与数值计算的智能算法。围绕实验数据稀缺、小样本场景，研究小样本学习、因果挖掘、跨模态学习及生成式模型。围绕复杂科学数据建模，研究原创型、新型深度学习模型等结构化数据智能方法。构建跨学科科学知识图谱和知识推理方法，推动实验、理论和模拟结果的自动整合。（省科技厅牵头，省教育厅等部门按职责分工负责）

      3.加强关键核心技术攻关

研发面向科研的高能效人工智能芯片和异构计算架构，构建自主可控的智能算力底座。开展新一代科研智能计算框架研究，促进大模型分布式训练、跨模态建模和能效优化。开展科学数据标准体系、数据清洗与标注、合成与增强等关键技术研究。开展人工智能驱动的实验自动化、机器人科研助手和数字孪生技术研究。开发覆盖数据采集、建模、分析及科研管理的端到端人工智能工具链。充分发挥省实验室作用，研发人工智能平台关键支撑软件，推动各类模型向昇腾平台迁移适配。（省科技厅牵头，省发展改革委、教育厅、工业和信息化厅、政务和数据局等有关部门按职责分工负责）

      4.开展人工智能前沿交叉探索

聚焦量子科学方向，推动人工智能在量子算法设计、量子系统建模等领域的量智融合应用，推动量子计算机和超级计算机的协同融合，探索打造量超融合计算平台。聚焦脑科学方向，推动人工智能与神经科学的深度融合，研发类脑芯片与新型计算架构。聚焦光子人工智能领域，研究基于光子的新型芯片架构与光神经网络训练与推理范式。聚焦6G与人工智能融合，推动未来通信技术超低时延、超高数据传输以及泛在连接等功能提升。（省科技厅牵头，省教育厅等部门按职责分工负责）

    （二）应用场景“赋能”行动

　　5.推动人工智能与基础科学深度融合

　　推动人工智能与数学、物理、化学、天文学、地球科学等基础科学深度交叉融合，支撑基础科学实现突破。推动人工智能赋能计算机模拟与科学预测，贯通数据－算法－实验的全链条，推动在定理自动证明、多物理场模拟、分子动力学计算等关键领域实现突破，加速理论模型构建与科学规律自主发现进程。（省科技厅牵头，省教育厅等部门按职责分工负责）

   　6.推动人工智能与生命科学深度融合

　　开展全民健康信息平台升级完善，系统推进多模态医疗卫生数据汇聚、标注工具开发及高质量数据集建设。加速研发迭代细分领域垂类模型，结合医学知识图谱、检索增强生成等技术，提高模型精度。强化人工智能对生物制造、新药创制、医疗器械等领域的深度赋能作用，重点突破蛋白质工程设计、药物靶点发现与设计、手术机器人等核心应用。推动人工智能与现代育种深度融合，实现育种周期提速增效，推动从“经验育种”向“科学育种”转变。推动广州国际生物岛打造人工智能赋能生命科学的创新先行区与新药创制高地。（省科技厅、工业和信息化厅、农业农村厅、卫生健康委、药监局等部门按职责分工负责）

      7.推动人工智能与材料科学深度融合

　　构建材料基因数据库，建设区域性材料大数据中心，支撑新材料发现与智能设计。研发新材料人工智能大模型，加速材料科学理论突破与前沿发现。构建“计算－人工智能－实验”闭环的智能研发体系，推动新型材料关键性质模拟和材料自动化合成表征，提升新材料研发和应用效率。推动东莞松山湖打造尖端材料与技术创新高地。（省科技厅、工业和信息化厅牵头，省发展改革委、政务和数据局等有关部门按职责分工负责）

　   8.推动人工智能与海洋科学深度融合

　　推动海洋领域专业数据集、物理AI海洋场和智能仿真平台建设。加强人工智能在海洋环境观测预报、海洋碳汇与生态治理、海洋资源勘探开发、跨域集群控制等领域的深度应用，提升对海洋环境感知、海洋系统演变规律的认知与预测能力，支撑现代海洋产业体系智能化升级。推动珠海唐家湾打造高效、安全、绿色、开放的智慧海洋高地。（省科技厅牵头，省发展改革委、工业和信息化厅、自然资源厅等有关部门按职责分工负责）

      9.推动人工智能与制造业深度融合

　　加强人工智能赋能科学研究对制造业的支撑，开发面向制造业的垂域大模型，加强对流体、电磁、真空等物理规律的理解，提升物理仿真能力；加强对工业场景视频、工艺文档、检测图像等信息的识别，提升多模态处理能力；加强对时序数据、工艺约束规则的理解，提升智能决策能力。梳理工业标准操作流程，开发能精准理解工业任务、指令与角色的智能体。在集成电路、新能源汽车等领域的设计与制造环节，开发智能化工具链，推动制造业大模型示范应用。（省工业和信息化厅牵头，省发展改革委、科技厅、政务和数据局等有关部门按职责分工负责）

      10.推动人工智能与气象科学深度融合

　　构建覆盖“观测－模式－应用”全链条的多模态气象数据库，建设气象大数据平台和气象卫星数据集。研究暴雨、强对流、高温、干旱等极端天气气候机理理论和算法，研发“数据+物理”双驱动的专业模型。开展人工智能驱动的预报业务，提升预警响应速度、预报精准度、协同作业效率。开展人工智能模型与传统数值预报模式的混合建模研究。（省气象局牵头，省科技厅等部门按职责分工负责）

      11.推动人工智能与哲学社会科学深度融合

　　开展基于人工智能的社会科学知识发现、现象规律挖掘，构建新型理论体系。构建公共政策智能支持系统，开展事前多维度监测与模拟推演、事中态势预警与引导、事后量化评估与反馈，推动决策模式向“数据驱动、模型辅助、人机协同”的科学决策范式转变。推动大模型研发与应用，提升社科科研、智库服务、数字监察等方面的支撑决策能力。推动人工智能与社会主义核心价值观建设深度融合，构建数据与智能驱动的精准识别、高效传播与科学评估新范式。（省委宣传部，省教育厅、科技厅、工业和信息化厅等部门按职责分工负责）

    （三）基础支撑“筑基”行动

　　12.构建多学科的科学基础大模型

　　面向科研全流程，研发跨学科、跨模态的科学基础大模型，推动知识获取、规律挖掘与实验预测。基于科学基础大模型，研发覆盖数学、物理、化学等基础学科的知识模型，推动科学问题建模、复杂机理解析和跨领域知识迁移。部署面向具体实验操作与模拟仿真的专业智能体，推动实现从理论预测到实践验证的闭环。构建模型交互迭代与持续演进的协作体系，推动大模型与专业智能体在科研任务中协同增效。（省科技厅、教育厅牵头，各有关部门按职责分工负责）

      13.打造开放共享的高质量科学数据基础设施

　　建设多模态科学数据集，加强数据采集、清洗、标注和规范化，构建跨学科数据资源库。建设大湾区生物信息中心和生命健康大数据产业基础设施项目，构建生物医药研发创新共性平台。加强数据标准化、质量控制与安全治理，完善科研数据全生命周期管理体系，推动数据资源高效流通与共享。支持跨模态复杂数据的智能处理与知识关联，推动实验数据、仿真数据、观测数据的统一调度与集成利用。完善科学数据中心体系，支持各领域科学数据中心建设，全面提升科学数据服务与应用效能。（省发展改革委、科技厅、工业和信息化厅、卫生健康委、市场监管局、政务和数据局、能源局、气象局等部门按职责分工负责）

      14.强化智能算力平台建设

　　加快建设异构融合、高速互联、高精度计算与高性能存储的科学算力基础设施，构建汇集超算中心、智算中心、数据中心等重大平台的超智通一体化科研专网，统筹异构算力资源，打造面向科研的算力调度平台。支持韶关数据中心集群建设，为全省人工智能发展提供高质量算力、存力和数据服务。支持广州、深圳国家超算中心发挥超智融合与大规模数据处理优势，提供高质量公共计算服务。加快布局国产高性能智能算力中心，支撑前沿科学突破与产业创新。（省发展改革委、科技厅、政务和数据局牵头，各有关部门按职责分工负责）

      15.推动科研基础设施智能赋能与创新升级

　　加快推动重大科研基础设施、实验室及科研平台等智能化、数字化改造升级。推动科研仪器智能互联、自适应调控与实时诊断。支持有条件的科研机构开展具备自主探索与发现能力的自主实验室建设，推动实现从提出科学假设到完成结果分析并规划后续实验的闭环。（省科技厅牵头，省发展改革委、教育厅、工业和信息化厅等部门按职责分工负责）

    （四）产业生态“育林”行动

　　16.加强人才队伍建设

深入实施重大人才工程，大力引进顶尖人才，加快引进培养高层次人才。鼓励高校、科研院所设置多学科融合的课程或项目，培养一批既懂科学又懂人工智能技术的复合型人才。推进产教融合，加强国家卓越工程师联合培养，支持企业、高校、科研院所等共建人工智能核心课程、实施项目制课程，共建实验室和“研究生联合培养基地”，协同开展各层次人才培养。优化粤港、粤澳人才合作协调机制，吸引更多高素质的国（境）外人才来粤就业创业。推动深圳河套打造人工智能人才高地。（省委组织部，省教育厅、科技厅、工业和信息化厅、人力资源社会保障厅等部门按职责分工负责）

　   17.强化科技金融赋能作用

　　发挥政府投资基金引领作用，支持人工智能赋能科学研究高质量发展。支持金融机构开展数据资产金融创新服务。支持相关领域优势企业开展投资并购，做好企业挂牌上市服务工作。（省委金融办，省科技厅、工业和信息化厅、财政厅，广东金融监管局、广东证监局等部门按职责分工负责）

      18.积极推动合作交流

　　充分发挥粤港澳大湾区优势，深入开展合作交流。持续举办“中国（广东）人工智能论坛”“粤港澳大湾区（广东）算力产业大会”“大湾区国际人工智能与机器人产业大会暨技能挑战大赛”“兴智杯全国人工智能创新应用大赛”“琶洲算法大赛”等高端品牌活动，加强国内外学术研讨、技术交流、产业合作等。持续开展全球人工智能前沿和颠覆性技术动态监测。积极参加国际大科学计划，打造人工智能赋能科学研究全球科技公共产品。（省科技厅、工业和信息化厅、政务和数据局等部门按职责分工负责）

      19.构建高水平开源开放创新生态

　　推动“人工智能+科学研究”开发者开源社区建设，搭建易用共享的模型平台。引导开源模型和工具入驻开源社区，向各类创新主体提供模型、数据、算力、工具链等开源服务，推动开源模型广泛应用。推动科研主体与企业在数据、算力、模型训练及推理应用等领域加强合作。支持人类细胞谱系大科学研究设施、冷泉生态系统研究装置等为人工智能赋能科学研究提供数据、场景等服务。（省发展改革委、工业和信息化厅等部门按职责分工负责）　　

四、保障措施

（一）强化统筹协同。在省委科技委的统筹下，强化人工智能赋能科学研究工作部署，建立跨部门协同机制，组建“人工智能+科学研究”工作专班，合力推进关键技术攻坚、应用场景赋能、基础设施建设、产业生态构建等，确保各项工作有序、高效落实。

（二）加大政策支持。加强与国家专项的协同对接，落实财政资金保障，优化投入结构，在广东省重点领域研发计划、省基础与应用基础研究重大项目、省自然科学基金等中布局科研项目，形成研发合力。发挥政策性基金引导作用，推动创新链、产业链、资金链、人才链四链深度融合。积极争取国家“两重”项目支持我省自主实验室等平台建设。支持各地市制定专项扶持政策，形成多维度政策支撑体系。

（三）创新组织机制。充分发挥广东省推进新一代人工智能发展战略咨询专家委员会等智库作用，开展人工智能前瞻性、战略性重大问题研究。强化企业创新主体地位，探索揭榜挂帅等新型项目组织方式，汇聚产学研用各方力量，推动创新主体开展协同创新。

（四）营造良好环境。开展伦理风险和治理政策研究。加强知识产权保护和运用，推动“人工智能+”新技术、新产业、新业态知识产权保护规则的适用。推动模型算法、数据资源、基础设施、应用系统等安全能力建设，探索制定“人工智能+科学研究”模型准确性、可重复性和可解释性评估标准，推进跨行业、跨领域标准联动。