关注 | 广东“十五五”AI赋能科研顶层设计:四大行动、19条举措锚定全球前沿阵地

人工智能的迅猛发展正以革命性力量重塑全球科技创新版图，推动科学研究范式智能化变革。

近日，中共广东省委科技委员会印发《广东省加快推动人工智能赋能科学研究行动方案（2026—2030年）》（下称《行动方案》）。《行动方案》被列入省科技创新“十五五”规划体系的重点领域专项规划，提出到2030年将广东打造成为全球AI赋能科研前沿阵地。

“围绕赋能全流程”是这份《行动方案》的关键词，其部署了四大行动、19项重点任务，覆盖从基础科学到哲学社会科学七大领域，形成一条完整的“AI+科研”链条，旨在借助AI提升“从0到1”的原始创新力，推动粤港澳大湾区国际科技创新中心建设再上新台阶。

为什么需要这样一条链条？可以从三个维度找出答案。

第一个维度是战略驱动。在“十五五”开局之年，人工智能被寄予厚望。

国家“十五五”规划纲要提出，要加快数智技术创新，深化拓展“人工智能+”，赋能经济社会发展和治理能力提升，促进生产方式深层次变革和生产力革命性跃迁。

广东“十五五”规划纲要更是83次提及“人工智能”，高频聚焦人工智能对新产业新业态新模式的赋能作用，专章强调推动人工智能重塑生产生活范式，深化数字广东建设。

《行动方案》并非一份孤立的文件，而是广东实施创新发展战略、推进高水平自立自强的具体一招。

第二个维度是竞争驱动。当前，全球科技创新进入密集活跃期，以人工智能为代表的新兴技术正在重构创新版图和经济结构，各国纷纷加快AI战略布局，力争抢占技术制高点和产业主导权。

面对日趋激烈的国际竞争，在人工智能基础理论、前沿技术和关键应用等领域实现自主可控和系统突破，已经是“必答题”而非“选择题”。这正是《行动方案》中的“攻坚”和“赋能”两项行动要回应的。

攻坚方面，《行动方案》提出一系列AI能力建设目标，旨在引领颠覆性创新。

布局算法，提出要开展大模型机制研究，开展因果推断、可解释性等基础理论研究，这是在重塑AI+科研的理论；研究小样本学习、结构化数据智能方法，这是在寻找新的算法；提出要研发科研专用芯片、机器人科研助手，旨在重点打造一套与科研配套的技术体系；聚焦量子科学、脑科学等方向，开展AI交叉探索，则是在布局科研“无人区”。

赋能方面，《行动方案》把AI投进7个领域。其中，基础科学是提升原始创新能力的关键，生命科学、材料、海洋、制造、气象则是广东已有优势特色的学科方向；《行动方案》还特别把哲学社会科学纳入其中，提出建设“公共政策智能支持系统”，推动决策模式向“数据驱动、模型辅助、人机协同”转变。

攻坚管AI自身的“能力建设”，赋能管AI的“应用落地”，但如果各干各的，就达不到全流程赋能的目标。“筑基”和“育林”行动，正是要打通“任督二脉”。

随着AI与科学研究进入深度融合的新阶段，传统的单一算法或模型已难以应对科学问题中呈现的高维、多尺度、强耦合等复杂特性。科学研究的纵深发展，需要人工智能在基础理论、核心架构及专用工具上实现系统性突破，需要面向科学计算的智能算力基础设施、高质量数据集、可解释算法和跨学科协同研发体系，更需要加快推进体制机制创新，强化复合型人才培育与开放生态建设。

这就是第三个维度——科研需求驱动。

“筑基”行动，要建设跨学科、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；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；构建超智通一体化科研专网，把韶关数据中心和广州、深圳国家超算中心联结成一张网。

“育林”行动提供的则是人才、资金、合作、开源。尤其是AI科研人才方面，《行动方案》从高校多学科融合课程、校企联合培养，一路部署到优化粤港、粤澳人才合作协调机制。

战略定方向，竞争给压力，科研提需求。《行动方案》的19条被串成了一条从上游到下游、从拆墙到跑车的完整链条。这份文件的关键看点不在于单条措施写得多好，而在于指引全省从“单兵突围”迈向“系统作战”。

公众对“AI+科研”的想象，往往停留在“用AI写论文”。但在一线的实验室里，AI的角色远不止于此。

‌“AI不是辅助工具，而是新科研范式，实现从单一变量到复杂系统、从经验试错到智能预测的转变。”中国科学院院士‌、清华大学化学系教授‌‌李景虹在深圳理工大学附属实验高级中学开讲，专门科普AI+科研。

‌‌李景虹用团队研究实例说明AI提升科研效率的显著作用：传统合成1000种化合物需4个月，AI可预测1.3万种候选化合物，仅验证12个就有9个成功，效率提升百倍。

AI是科研人员的‌称手工具，而且可以让自己变得越来越‌称手。

中国科学院深圳先进技术研究院（下称“深圳先进院”）研究员蔡云鹏团队开发的蛋白药物设计多智能体系统，就是这样一种高效而低成本的工具。

传统药物研发，要在海量的候选分子中筛选出少数的有效分子，成功率不足1%，可以说“全靠运气”；AI预测可以极大提升成功率，但对算力和数据量的要求很高，初创团队难以负担。蔡云鹏团队设计了一个面向低数据量场景的多智能体系统，即使手头只有几十个样本甚至零样本数据，也能给出决策建议，指导实验迭代。目前该团队已与华南理工大学、深圳市中医院等单位开展干湿迭代实验合作，效果显著。

而且，如今的AI正在从“工具”变成“伙伴”。

同样在深圳先进院，材料人工智能研究中心主任喻学锋团队的EAI Scientist系统正在工作。这是一台集成了机械臂、传感器和AI算法的“具身智能机器人科学家”。

“新材料从发明到应用通常需要10到20年，制备困难是导致材料卡脖子的重要原因。”喻学锋认为，AI不是要替代科学家，而是能做科学家做不了的事——

量子点液相合成，对操作精度要求极高，人手误差通常超过20%，而EAI Scientist的误差小于1%。单晶制备需要持续几天不间断加热和监控，人类科学家无法24小时守在实验台前，EAI Scientist可以。手性纤维拉丝，拉丝的动作轨迹决定材料的关键性能，EAI Scientist可以记录每一次实验的动作，建立“动作轨迹、材料性能”的数学模型并不断优化，最终制备出的纤维，质量比已报道的高一个数量级。

AI不仅能成为敏锐的眼和稳定的手，还能是容量极高的大脑。

由中国科学院东莞材料科学与技术研究所和松山湖材料实验室主导的MatChat材料科学AI智能体，目前已经发布全新架构的2.0版，文献库扩充至超过80万篇。科研人员可以用自然语言提问，由智能体定位关键结论、预测合成路径，并追溯每一条结论的原始文献。

更关键的是，MatChat已经与松山湖的机器人材料科学家实现了协同，让“智能设计、自动合成、性能测试”形成一个闭环，能大幅缩短研发周期。

中国科学院院士、东莞材料科学与技术研究所所长汪卫华说：“这不是工具的迭代，而是一场认知革命。”

过去，人在实验室里提假设、做实验、分析数据、写论文，AI最多在某个环节帮忙计算和总结。如今，科研的生态正在变成人提出问题，AI负责查文献、提假设、做实验、分析数据，最后由人做判断。

科学家可以摆脱实验操作员的身份，成为总揽全局的设计师。《行动方案》试图加速的变化，是不仅告诉科学家“AI可以用”，更试图解决“AI为什么还没用上”的瓶颈。

第14条的超智通科研专网，解决的是算力和数据散落各处的问题；第17条的科技金融和第19条的开源生态，解决的是科研成果怎么变成产品的问题……《行动方案》将2030年的目标设定为“成为全球AI赋能科学研究前沿阵地”，这并非空喊口号，而是结合广东实际所设定的时间表。

有了时间表，还要行军图。

《行动方案》在大湾区地图上圈定了四个点：广州国际生物岛、东莞松山湖、珠海唐家湾、深圳河套，分别对应生命科学、尖端材料、智慧海洋和AI人才。

广州国际生物岛正在长出一个生命科学的“骨架”。

人类细胞谱系大科学研究设施——粤港澳大湾区首个生命科学国家级大科学装置——已于2025年在此启动建设。该设施规划了七大功能模块，同步布局了“数字细胞AI大模型”，采取“边建设、边使用、边产出”的策略，建成后将产出海量细胞多组学数据。

在同一个岛上，生物岛实验室已搭建生物制造高通量自动化平台和AI大模型，累计孵化17家创新公司，横向合同额同比增长9倍。在2026年5月的南山呼吸健康论坛上，广州国家实验室发布了医学人工智能数据集和肺结节智能助手，尝试用AI破解肺癌早筛早诊的难题。

《行动方案》第6条将生物岛定位为“AI赋能生命科学的创新先行区与新药创制高地”，国家级大科学装置+国家实验室+产业转化，让这个高地的骨架初现。

东莞松山湖是四个高地中硬件“最豪华”的一个。

在全省已建及在建的10个国家重大科技基础设施中，松山湖坐拥3个：散裂中子源一期、二期以及先进阿秒激光。尖端新型材料强度够不够、性能好不好，这些“国之重器”都能测出来。

在火热的产业需求中，松山湖已经“长出”了AI层。除了此前提到的MatChat外，汪卫华团队还建成了材料智库智能体，覆盖全球超3.1亿家企业数据和2亿余条全球专利。MatChat管“能不能做、怎么做”，而材料智库负责回答“做不做、跟谁做”，使用者可以在新材料项目立项前，用材料智库查全球专利布局、找上下游企业、研究政策导向，把市场调研时间从几周压缩到半小时。

《行动方案》第7条“构建计算—人工智能—实验闭环的智能研发体系”，在松山湖已经落地见效。

再看南海之滨的珠海唐家湾，这里坐落着南方海洋科学与工程广东省实验室（珠海）（下称“南方海洋实验室”）和中山大学海洋科学学院等海洋研究高地，AI所构建的“数字孪生”早已成为科研的一部分。

南方海洋实验室搭建的三层架构，就是这座数字孪生的底座。感知层用分布式光纤和水声组网覆盖海域，实时采集海洋数据；基建层已设计出“岛礁连廊+钛钢复合方舱”的海底数据中心，可适配“陆数海算”的绿色算力需求；平台层通过蓝海科技产业园引育了一批项目和企业，把模型转化为真正的生产力。

2024年，珠海海洋生产总值首次突破1000亿元。《行动方案》将唐家湾定位为“高效、安全、绿色、开放的智慧海洋高地”，要求推动“物理AI海洋场和智能仿真平台”建设，这将帮助广东进一步理解海洋、经略海洋。

四大高地，逻辑清晰。生物岛做AI+生命科学，松山湖做AI+材料科学，唐家湾做AI+海洋科学，分别落在三座城市的“长板”上。深圳河套则不绑定任何一个具体学科，而是发挥联通港澳的长处，打造人工智能人才高地，给7个AI科研方向输送人才。

四地之间，学科错位，功能互补。从珠江口西岸到东岸，“广深莞珠”在《行动方案》里连成一张分工明确的“神经网络”，让广东的原始创新动力更澎湃、方向更聚焦。

《行动方案》围绕推动人工智能引领科研范式变革加速各领域科技创新突破，提出19条具体举措

提出加强人工智能前沿基础理论研究、加强人工智能赋能科学研究的算法研究、加强关键核心技术攻关、开展人工智能前沿交叉探索

提出推动人工智能赋能基础科学、生命科学、材料科学、海洋科学、制造业、气象科学、哲学社会科学等7类科学应用场景的发展

提出构建多学科的科学基础大模型、打造开放共享的高质量科学数据基础设施、强化智能算力平台建设、推动科研基础设施智能赋能与创新升级