2024年，北京實現(xiàn)人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模3458.7億元，同比增長28.8%，增速創(chuàng)近三年新高；全市人工智能相關(guān)企業(yè)突破2400家，同比增長9%，約占全國一半，其中獨角獸企業(yè)36家，占全國半數(shù)以上。全市已備案上線大模型132款，位居全國首位。社會融資規(guī)模約440億元，占全國四成以上。

科學(xué)導(dǎo)航平臺已應(yīng)用，助力科研人員高效學(xué)術(shù)探索

作為科研新范式，AI4S（AI for Science，人工智能驅(qū)動的科學(xué)研究）近年來日益受到關(guān)注。北京科學(xué)智能研究院是專注于AI4S領(lǐng)域研究與發(fā)展的新型研發(fā)機構(gòu)，也是科學(xué)智能北京市重點實驗室的依托單位。

近日，由北京科學(xué)智能研究院與深勢科技聯(lián)合打造的新一代AI4S科研知識庫與AI學(xué)術(shù)搜索平臺——Science Navigator（科學(xué)導(dǎo)航）正式上線。

2025北京科技周期間，記者探訪了北京科學(xué)智能研究院。據(jù)北京科學(xué)智能研究院副院長李鑫宇介紹，大多數(shù)科學(xué)研究確實是從文獻檢索開始的，在信息爆炸的今天，科研人員平均60%的時間耗費在文獻查閱、數(shù)據(jù)篩選等基礎(chǔ)工作上。但這一過程長期被兩大難題困擾：資源渠道與提煉關(guān)鍵詞。更令人頭疼的是傳統(tǒng)檢索的“試錯法”——研究者需要反復(fù)調(diào)整關(guān)鍵詞組合，往往在輸入兩個關(guān)鍵詞后便匆忙按下回車，結(jié)果卻常偏離真實需求。

大語言模型的崛起帶來了轉(zhuǎn)機。通過自然語言提問，研究者可以繞過繁瑣的關(guān)鍵詞組合，直接描述問題，降低提問精度要求。然而，回答精準(zhǔn)程度以及仍需手動二次檢索驗證的問題，仍是待解決的痛點。

目前，科學(xué)導(dǎo)航平臺已在北京大學(xué)、武漢大學(xué)上線應(yīng)用。這一平臺顯著提升了多模態(tài)科學(xué)元素搜索和理解的能力，可識別分析文獻中的化學(xué)分子式、圖表和實驗數(shù)據(jù)等多模態(tài)科研數(shù)據(jù)、全面精確理解科學(xué)內(nèi)容，目前已覆蓋全球1.6億篇文獻。

“平臺幫助科研人員平均文獻搜索時間縮短90%以上，對專業(yè)領(lǐng)域復(fù)雜問題的問答準(zhǔn)確度達到95%以上。”李鑫宇舉例說，當(dāng)用戶提出“鋰離子電池負(fù)極材料突破”這類問題時，系統(tǒng)不僅生成基于多篇頂級期刊論文的綜合回答，更直接提供每篇文獻的可點擊入口。這種“回答即入口”的設(shè)計，既規(guī)避了大模型的幻覺風(fēng)險，又將傳統(tǒng)檢索的文獻驗證環(huán)節(jié)大幅簡化。未來，科研人員可以擺脫繁瑣的信息搜索，把更多時間交給真正的科研。

近期，北京科學(xué)智能研究院還發(fā)布了另一項成果——Uni-Lab-OS智能實驗室操作系統(tǒng)。

實驗室里，機械臂與AGV（自動導(dǎo)引車）高精度協(xié)同操作，AI根據(jù)實時數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整實驗方案，自動產(chǎn)出和分析的實驗數(shù)據(jù)反哺算法模型——這已不是科幻電影的場景，實驗室從“工具集合”進化為“具身智能體”的時代已然來臨。

李鑫宇表示，這個打通“讀、算、做”閉環(huán)的操作系統(tǒng)——Uni-Lab-OS智能實驗室操作系統(tǒng)，可以解決傳統(tǒng)實驗室手工操作低效、設(shè)備孤立及數(shù)據(jù)分散的痛點，為科研人員節(jié)省更多的時間和精力。“這一成果打通了AI for Science各項基礎(chǔ)設(shè)施，實現(xiàn)數(shù)據(jù)、知識、模型與儀器的鏈接，助力傳統(tǒng)實驗室向自動化智能化躍遷升級。”

系統(tǒng)布局5家具身智能領(lǐng)域市重點實驗室

隨著人工智能與機器人技術(shù)的快速發(fā)展，具身智能系統(tǒng)正逐步走向多功能高效協(xié)同的階段。

2024年底，北京市科委以中國科學(xué)院、清華、北航、北工大、北交為依托單位，系統(tǒng)布局5家具身智能領(lǐng)域的市重點實驗室，圍繞具身智能感知、決策、執(zhí)行等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，開展前沿技術(shù)攻關(guān)，并以5家具身智能領(lǐng)域的市重點實驗室作為創(chuàng)新基座，國家電網(wǎng)、京能集團等作為行業(yè)應(yīng)用賦能平臺，構(gòu)建了集技術(shù)創(chuàng)新、場景落地、產(chǎn)業(yè)培育為一體的北京具身智能協(xié)同創(chuàng)新矩陣。

其中，具身智能系統(tǒng)北京市重點實驗室依托清華大學(xué)自動化系和北京通用人工智能研究院（通研院）聯(lián)合共建，專注具身智能領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論、核心技術(shù)和系統(tǒng)應(yīng)用的創(chuàng)新與研發(fā)。清華大學(xué)自動化系在具身智能系統(tǒng)領(lǐng)域取得了多項重要成果，涵蓋機器人智能控制、多模態(tài)感知、人機交互、強化學(xué)習(xí)等方向，研制了人形機器人、深海機器人、多域移動機器人、醫(yī)療輔助機器人等，實現(xiàn)了實時精準(zhǔn)感知、動態(tài)避障、多任務(wù)協(xié)同等能力，可應(yīng)用于醫(yī)療輔助、精密裝配、深海操作等多種場景，推動了具身智能的基礎(chǔ)研究與產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。

在今年的中關(guān)村論壇年會通用人工智能論壇上，通研院的成果——全球首個通用智能人“通通”2.0升級迭代正式亮相。相較于“通通”1.0版本，“通通”2.0在語言、認(rèn)知、動作、學(xué)習(xí)、情緒、交互方面實現(xiàn)了多種核心能力的升級。未來，“通通”將成為通用底座支撐各類垂直應(yīng)用場景，進一步學(xué)習(xí)行業(yè)特定的知識和技能，形成千萬個“通用智能人”賦能千行百業(yè)，同時與具身智能機器人相結(jié)合，為智能制造、智慧城市、養(yǎng)老陪護、數(shù)字助理、家用機器人等領(lǐng)域帶來革命性變化。

模式識別北京市重點實驗室依托中國科學(xué)院自動化研究所，致力于攻克具身智能與機器人領(lǐng)域的重大基礎(chǔ)科學(xué)問題。實驗室依托譚鐵牛院士團隊在多模態(tài)感知與建模方面優(yōu)勢，以及譚民研究員團隊在機器人系統(tǒng)與智能控制領(lǐng)域的深厚積累，形成感知建模與決策控制雙輪驅(qū)動的研究格局。實驗室在多源融合感知、身份識別、自主決策與控制等方向取得系列成果。