广东出台省级AI科研专项方案,聚焦制造业等七大领域

行动方案提出两阶段目标：到2027年，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，服务不少于150家创新主体；到2030年，将广东打造成为全球人工智能赋能科学研究前沿阵地。

与常见的“AI+产业”不同，行动方案聚焦“AI+科研”这一垂直维度，覆盖基础科学、生命科学、材料科学、海洋科学、制造业、气象科学和哲学社会科学七大领域，部署了关键技术“攻坚”、应用场景“赋能”、基础支撑“筑基”、产业生态“育林”四大行动，共19项重点任务。

在关键技术层面，行动方案提出要加强AI基础理论研究——包括大模型机理、因果推断、可解释性与鲁棒性等，提升科研结论的可验证性。同时，研发面向科研的高能效AI芯片和异构计算架构，构建自主可控的智能算力底座。量子科学与AI的交叉也被纳入布局：推动量子算法设计、量子系统建模等领域的“量智融合”，探索打造量超融合计算平台。

在生命科学领域，行动方案提出要开展全民健康信息平台升级完善，加速研发迭代细分领域垂类模型，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，推动广州国际生物岛打造AI赋能生命科学的创新先行区与新药创制高地。

材料科学方面，行动方案要求构建“计算—AI—实验”闭环的智能研发体系，推动东莞松山湖打造尖端材料与技术创新高地。海洋科学则聚焦海洋环境观测预报、海洋碳汇与生态治理等方向，推动珠海唐家湾打造高效、安全、绿色、开放的智慧海洋高地。制造业方面，行动方案提出开发面向工业场景的垂域大模型，提升对流体、电磁、真空等物理规律的仿真能力，在集成电路、新能源汽车等领域开发智能化工具链。

行动方案将哲学社会科学也纳入了AI赋能范围——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。

在基础支撑层面，行动方案要求研发跨学科、跨模态的科学基础大模型，建设多模态科学数据集，打造汇集超算中心、智算中心、数据中心等重大平台的“超智通”一体化科研专网。韶关数据中心集群、广州和深圳国家超算中心均被纳入算力平台建设布局。

行动方案的看点不在于某一项技术，而在于它描绘的是一幅“系统作战”的图景。

行动方案提出，要加速推动从传统研究向智能驱动的跨越式转型，开启“AI+科研”新范式。在科研基础设施智能化改造方面，方案还设想了一种未来场景：支持有条件的机构建设“自主实验室”，从提出科学假设到完成结果分析、规划后续实验的闭环。

其次是人才和金融的双重保障。行动方案提出，推动深圳河套打造人工智能人才高地，推进产教融合，支持校企共建AI核心课程和“研究生联合培养基地”。同时，行动方案提出要发挥政府投资基金引领作用，支持金融机构开展数据资产金融创新服务。行动方案还要求构建高水平开源开放创新生态，推动“AI+科研”开发者开源社区建设，向各类创新主体提供模型、数据、算力、工具链等开源服务。

在保障机制上，行动方案明确在省委科技委统筹下组建“AI+科研”工作专班，建立跨部门协同机制，探索揭榜挂帅等新型项目组织方式。伦理风险与治理政策研究、模型准确性评估标准制定等也被纳入保障措施。

放到全国来看，这份行动方案的特点在于并非“搭建一个平台”或“推一批项目”式的零散动作，而是从理论攻关、数据基建、算力底座、应用示范到人才培养、金融配套和生态构建的全链条铺排。七个领域的并行推进，加上从省委科技委到工作专班的统筹机制，构成了一个从底层到应用的完整框架。

来源：广东省科技技术厅、南方杂志

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