2024年，北京實(shí)現(xiàn)人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模3458.7億元，同比增長(zhǎng)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(zhǎng)9%，約占全國(guó)一半，其中獨(dú)角獸企業(yè)36家，占全國(guó)半數(shù)以上。全市已備案上線大模型132款，位居全國(guó)首位。社會(huì)融資規(guī)模約440億元，占全國(guó)四成以上。

科學(xué)導(dǎo)航平臺(tái)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(dòng)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(jī)構(gòu)，也是科學(xué)智能北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室的依托單位。

近日，由北京科學(xué)智能研究院與深勢(shì)科技聯(lián)合打造的新一代AI4S科研知識(shí)庫與AI學(xué)術(shù)搜索平臺(tái)——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(zhǎng)李鑫宇介紹，大多數(shù)科學(xué)研究確實(shí)是從文獻(xiàn)檢索開始的，在信息爆炸的今天，科研人員平均60%的時(shí)間耗費(fèi)在文獻(xiàn)查閱、數(shù)據(jù)篩選等基礎(chǔ)工作上。但這一過程長(zhǎng)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(cuò)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(gè)關(guān)鍵詞后便匆忙按下回車，結(jié)果卻常偏離真實(shí)需求。 

大語言模型的崛起帶來了轉(zhuǎn)機(jī)。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(dòng)二次檢索驗(yàn)證的問題，仍是待解決的痛點(diǎn)。

目前，科學(xué)導(dǎo)航平臺(tái)已在北京大學(xué)、武漢大學(xué)上線應(yīng)用。這一平臺(tái)顯著提升了多模態(tài)科學(xué)元素搜索和理解的能力，可識(shí)別分析文獻(xiàn)中的化學(xué)分子式、圖表和實(shí)驗(yàn)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(xiàn)。

“平臺(tái)幫助科研人員平均文獻(xiàn)搜索時(shí)間縮短90%以上，對(duì)專業(yè)領(lǐng)域復(fù)雜問題的問答準(zhǔn)確度達(dá)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(shí)，系統(tǒng)不僅生成基于多篇頂級(jí)期刊論文的綜合回答，更直接提供每篇文獻(xiàn)的可點(diǎn)擊入口。這種“回答即入口”的設(shè)計(jì)，既規(guī)避了大模型的幻覺風(fēng)險(xiǎn)，又將傳統(tǒng)檢索的文獻(xiàn)驗(yàn)證環(huán)節(jié)大幅簡(jiǎn)化。未來，科研人員可以擺脫繁瑣的信息搜索，把更多時(shí)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(xiàng)成果——Uni-Lab-OS智能實(shí)驗(yàn)室操作系統(tǒng)。

實(shí)驗(yàn)室里，機(jī)械臂與AGV（自動(dòng)導(dǎo)引車）高精度協(xié)同操作，AI根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整實(shí)驗(yàn)方案，自動(dòng)產(chǎn)出和分析的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)反哺算法模型——這已不是科幻電影的場(chǎng)景，實(shí)驗(yàn)室從“工具集合”進(jìn)化為“具身智能體”的時(shí)代已然來臨。

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

系統(tǒng)布局5家具身智能領(lǐng)域市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室

隨著人工智能與機(jī)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(guó)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(diǎn)實(shí)驗(yàn)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(diǎn)實(shí)驗(yàn)室作為創(chuàng)新基座，國(guó)家電網(wǎng)、京能集團(tuán)等作為行業(yè)應(yīng)用賦能平臺(tái)，構(gòu)建了集技術(shù)創(chuàng)新、場(chǎng)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(diǎn)實(shí)驗(yàn)室依托清華大學(xué)自動(dòng)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(dòng)化系在具身智能系統(tǒng)領(lǐng)域取得了多項(xiàng)重要成果，涵蓋機(jī)器人智能控制、多模態(tài)感知、人機(jī)交互、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方向，研制了人形機(jī)器人、深海機(jī)器人、多域移動(dòng)機(jī)器人、醫(yī)療輔助機(jī)器人等，實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)精準(zhǔn)感知、動(dòng)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(chǎng)景，推動(dòng)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(huì)通用人工智能論壇上，通研院的成果——全球首個(gè)通用智能人“通通”2.0升級(jí)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(dòng)作、學(xué)習(xí)、情緒、交互方面實(shí)現(xiàn)了多種核心能力的升級(jí)。未來，“通通”將成為通用底座支撐各類垂直應(yīng)用場(chǎng)景，進(jìn)一步學(xué)習(xí)行業(yè)特定的知識(shí)和技能，形成千萬個(gè)“通用智能人”賦能千行百業(yè)，同時(shí)與具身智能機(jī)器人相結(jié)合，為智能制造、智慧城市、養(yǎng)老陪護(hù)、數(shù)字助理、家用機(jī)器人等領(lǐng)域帶來革命性變化。

模式識(shí)別北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室依托中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所，致力于攻克具身智能與機(jī)器人領(lǐng)域的重大基礎(chǔ)科學(xué)問題。實(shí)驗(yàn)室依托譚鐵牛院士團(tuán)隊(duì)在多模態(tài)感知與建模方面優(yōu)勢(shì)，以及譚民研究員團(tuán)隊(duì)在機(jī)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(dòng)的研究格局。實(shí)驗(yàn)室在多源融合感知、身份識(shí)別、自主決策與控制等方向取得系列成果。