2026年8月21日，以“人工智能变革科研范式”为主题的2026科学智能大会全体会议在北京中关村国际创新中心隆重举行。本次大会是2026中关村论坛系列活动之一，由中国科技发展基金会、北京科学智能研究院主办，《科技导报》、Research、《前瞻科技》、Science及中国科协科技期刊集群提供学术支持。

中国科协党组书记、分管日常工作副主席、书记处第一书记贺军科，北京市委常委、教育工委书记于英杰等领导出席大会。大会主席由包为民、鄂维南院士担任，汤超、王坚、孙凝晖、李景虹、汪卫华、程和平、郭华东、郑海荣、谭天伟、谢建新、田中群、郭雷、黄三文、成秋明等14位院士担任平行会议主席。来自科技部、国资委、航天科技、国家管网、国家能源集团、华为、中科曙光、火山引擎、蚂蚁集团、阿里云等主管部门和企业高管，以及高校、科研机构的2000多位院士专家和青年科技人才参会。

大会组织委员会秘书长林润华主持全体会议。

主旨报告：洞见AI for Science前沿方向

中国科学院院士、北京科学智能研究院学术委员会主任鄂维南与深势科技创始人兼首席科学家、北京科学智能研究院理事长张林峰联合带来题为《Science after AI for Science》的报告。鄂维南指出，人工智能正在催生“科研平权化”，未来将有更多有想法、有能力的个人和团队参与到科技创新中。他提出构建新型科研体系需要打破高校和科研机构对科研资源的垄断，建立多维度经费来源和科研成果转化平台，实现科研能力的基础设施化。张林峰在报告中展示了玻尔科研空间站等基础设施建设的成果，指出大原子模型、自主实验室与AI智能体的协同正在打破学科之间、理论实验之间、科研产业之间以及普通人与专家之间的边界。

之江实验室主任、阿里云创始人王坚院士作题为《Science Foundation Model: Frontiers of AI and Science as Whole》的报告。王坚指出，人工智能发展正从数据、模型到算力形成一个完整循环，当前应重新审视科学数据的价值，科学基础模型是大语言模型、代码与科学数据的有机统一。他强调，科学作为整体需要被重新认识，AI应像数学一样成为贯穿科学、技术与工程的公共基础设施，并呼吁开放共享是科学智能发展的基础前提。

东南大学毫米波国家重点实验室主任崔铁军院士在《AI×信息超材料》报告中，深入介绍了信息超材料的原创概念及其在电磁空间计算、无线通信和雷达感知等领域的突破性应用，展示了硬件智能与人工智能双向赋能的广阔前景。

昌平实验室主任谢晓亮院士在《面向生物医药的AI：后AlphaFold时代》报告中指出，大数据与机器学习已根本改变生物医药研究范式，AI有望加速新药研发进程，但需要更多高质量、精准的生物医学大数据的支撑，以帮助理解疾病的本质、找到更好的药物靶点。

北京发布首批AI赋能科研典型案例与科学智能创新集聚区

会上，北京市科委、中关村管委会信息科技处处长李顺超发布了北京市首批人工智能赋能科学研究典型案例。案例包含自主实验室体系、高价值场景、科学模型、科学数据、创新生态五大类，共16个场景案例，涵盖清华大学、北京大学、中国科学院、北京科学智能研究院、深势科技等北京优势创新主体的实践成果，全面展现了北京在科学智能领域的创新潜力。

中关村管委会副主任、海淀区副区长唐超发布了“中关村海淀科学智能创新集聚区”。该集聚区位于海淀区西三旗片区，将重点依托金隅科技园，统筹160万平方米产业空间和74万平方米中试空间，按照“核心策源-中试验证-场景拓展”的空间组织思路，构建从源头创新到产业化落地的完整链条，着力打造国家AI for Science的主平台和标杆旗帜。

开源社区：构建科学计算协同新生态

值得关注的是，在大会现场发布的DeepModeling社区相关材料显示，机器学习与物理建模的结合正在深刻改变科研范式。以DeepModeling社区为代表的开源平台正汇聚70余个开源项目，建立起全新的科研协作基础设施。该社区秉持“追求通力协作、更高效交互以及知识共享的自由交流与分享”的理念，吸引了包括GPUMD&NEP、RF Prediction@APP、APEX、CrystalFormer等在内的一批来自高校和科研机构的项目入驻。

DeepModeling社区致力于推动机器学习与多尺度物理建模的深度融合，并进一步拓展AI文献、AI实验等前沿探索方向，长期目标是推动科学通用智能的实现，解决人类社会面临的最具挑战性的科学技术问题。社区发起的Agency Science Challenge竞赛为AI科学家智能体的科研能力提供了开放的验证平台，Uni-Lab-OS项目则为AI原生实验室场景探索分布式操作系统方案。

此外，由北京科学智能研究院等机构发起的DeepFlame项目，作为深度学习赋能的燃烧反应流模拟开源软件，已形成完整的“AI+HPC+X”技术架构，支持从基础库到用户层解器的全栈开发。该项目先后获得2022年和2024年“先导杯”一等奖，目前已完成最大13.6万亿自由度算例的计算，峰值性能达1.18Eflops，达到国际领先水平。DeepFlame已在商业航天和航空发动机动力领域取得实际应用，助力合作伙伴完成液氧甲烷火箭发动机仿真优化和加力燃烧室燃烧稳定性模拟，打通了AI+HPC双驱动的燃烧流体力学求解“最后一公里”。

本次大会集中体现了我国科学智能领域从基础研究到产业落地的系统布局与协同创新。与会专家一致认为，人工智能正在成为驱动科研范式变革、支撑高水平科技自立自强的关键力量，跨学科协作与开放共享将成为未来科学智能发展的主旋律。