封面新闻记者 边雪

在人工智能从“生成式”狂飙转向“科学驱动”深水区的当下，中国科研力量试图搭建一座前所未有的“大本营”。

3月29日，在第二届浦江AI学术年会上，上海人工智能实验室（上海AI实验室）发布面向重大科学突破的“AGI for Science珠穆朗玛计划”（AGI4S珠穆朗玛计划），旨在构建“科学智能创新中枢”，打造领先的AGI4S基座能力，汇聚科学智能创新全要素，助力全球科学家攀登科学高峰。

会议现场。（封面新闻记者边雪 摄）

封面新闻记者在会议现场注意到，正如攀登珠穆朗玛峰是对人类体能、意志与协作能力的终极考验，需要坚实的大本营、精准的路线规划、可靠的护航支撑，“AGI4S珠穆朗玛计划”不止于算力、数据或某个垂直模型，而是锚定科学智能领域的“世界最高峰”，首次从基础设施、科学场景到项目孵化实现了全链路打通、全要素协同，向科学发现“高峰”发起冲击。

破解“孤岛”：

算力、数据、实验三端打通

当前，全球科学智能面临的共性瓶颈包括：算力分散、数据质量参差、模型与实验脱节等。“AGI4S珠穆朗玛计划”通过构建“设施层-模型层-服务层-场景层”的全栈技术体系，对科研生产关系进行系统性重构。

在现场发布的计划中，Deeplink超智融合算力平台成为“算力一张图”的核心。记者了解到，该平台已与全国主流超算、智算中心互联，可统一调度通算、智算与超算等多元异构资源。“过去科研团队要跑一个跨尺度的分子动力学模拟，往往需要在几个平台间手动迁移数据。”一位参与平台建设的工程师向记者解释，“Deeplink希望让算力像水电一样即取即用。”

在数据端，上海AI实验室正构建100PB级超大规模科学智能数据库Sciverse，建成后将实现对我国研究生学科体系全覆盖，为科学发现提供高准确度、强时效性的AI Ready数据基座支撑。当前，借助自研智能文档解析引擎MinerU，已开放2500万篇公开文献，沉淀6000亿词元。更重要的是，该数据库具备自动更新能力，可通过API与Skill对外提供服务，让科学大模型训练不再“缺粮”。

而在实验端，自主实验平台正尝试缩短“推演”到“验证”的漫长周期。搭载InternVLA系列具身大模型的机器人，已在合成科学等领域实现非标准化实验操作，将原本数年的“设计－合成-测试”周期压缩至3-6个月。一位专家在现场评价：“这不再是自动化移液枪的简单升级，而是AI驱动科学发现的范式跃迁。 ”

万亿参数基座与“革命的工具”

模型层面，上海AI实验室提出了“通专融合”的SAGE技术架构，并推出万亿参数科学多模态大模型Intern-S1-Pro。该模型被赋予“奥赛金牌水平”的复杂数理逻辑推理能力，这在当前以语言和视觉生成见长的AI领域，属于少有的硬核定位。

更值得关注的是一站式书生科学发现平台。科研人员可调用200余个专业智能体、50家机构的PB级数据集、2200余个专业工具，并接入上百种实验设备。“过去一个生物信息学博士生可能需要花半年时间清洗数据、调通代码，现在平台把很多底层工作标准化了。”一位早期试用者说。

从算力到场景的“最佳路径”，无疑是产学研共建。封面新闻记者在会议现场注意到，上海AI实验室与联合主办方共同发起了一系列共建计划。

AGI4S算力共建计划：由人工智能战略科技力量联盟、科学智能战略科技力量联盟牵头，上海AI实验室与国家超算中心、上海仪电、曙光智算、崂山实验室等共同推进普惠算力；AGI4S数据共建计划：由人工智能战略科技力量联盟、科学智能战略科技力量联盟牵头，上海AI实验室联合16家科学数据中心，打通跨学科数据壁垒；科学应用场景共建计划：上海AI实验室携手中国航天、中国联通、中山医院、阿里、商汤等15家单位，将AGI能力植入高能物理、新药创制、疾病诊断、新材料开发等前沿领域。

“真正的技术突破往往源于对真实科研场景的深刻理解。”上海AI实验室、复旦大学双聘青年科学家孙思琦在现场对记者分享。他参与的团队近期研发出AI蛋白质从头测序工具π-PrimeNovo，突破传统“从左到右逐个预测”的局限，将预测精度提升45%、速度提升80多倍，这一成果已为精准医疗与原创新药研发提供了全新底层工具。

“攀登者计划”升级：

项目经理人护航全周期

基础设施是“大本营”，人才与项目的孵化机制则是“登山向导”。自2025年1月启动以来，“攀登者计划”已收到全球500余份课题申报，覆盖数学、物理、化学、能源、材料、生命等十几个领域。多个项目已完成从科研成果到真实场景的价值验证。

一个典型案例来自储能领域。中国石油大学（北京）副教授周天航携长时储能研究课题入选该计划，通过项目经理人团队组建跨机构攻关小组，构建“分子-电网工业智能体”，将传统以年计的研发周期缩短至数月，工业级电站综合性能提升超100%。该成果已在张家口怀来数据中心兆瓦时级装置上部署，并将落地广东惠阳百兆瓦级电站。

周天航成为首批“浦江青年学者”之一，他感慨：“当科学构想遇上真正懂科研、敢投入的平台，原本需要数年的跋涉，就变成了可以全力冲刺的攀登。”在此基础上，“攀登者计划”2.0在年会现场正式启动。新版本构建了贯通“实验室-上海市－国家级”的三级项目支持体系，并引入项目经理人创新机制，解决科研中长期存在的“人才与项目脱节、项目与资源错配、成果与产业割裂”的痛点。

“希望通过‘AGI4S珠穆朗玛计划’为科研人‘筑高原、促高峰’。”上海AI实验室主任、首席科学家周伯文在致辞中表示，开放共享的力量将托举每一个值得关注的科学原创。

从全球范围看，AI for Science正从概念走向生产力。DeepMind的AlphaFold、微软的AI4Science团队等已在蛋白质预测、材料模拟等领域取得突破。而上海AI实验室此次发布的计划，更强调系统性，不是单一模型或数据库，而是一个涵盖算力、数据、实验、模型、场景、人才、项目的“科学智能创新中枢”。