AGI4S珠穆朗玛计划深度解析：上海AI实验室如何构建科学智能创新中枢

上海人工智能实验室发布了一项雄心勃勃的计划，旨在集结全球智慧，共同冲击科学发现的“世界之巅”。

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正式发布了面向重大科学突破的“AGI for Science珠穆朗玛计划”（简称AGI4S珠穆朗玛计划）。该计划的核心目标是构建一个“科学智能创新中枢”，打造领先的AGI4S基座能力，汇聚科学智能创新的全要素资源，为全球科学家攀登各自领域的科学高峰提供系统性支撑。

这个命名颇具深意。攀登珠穆朗玛峰，考验的是人类体能、意志与团队协作的极限，离不开坚实的大本营、精准的路线规划和可靠的全程护航。同理，“AGI4S珠穆朗玛计划”正是锚定了科学智能领域的“最高峰”，首次尝试从基础设施、科学场景到项目孵化实现全链路打通与全要素协同，向科学发现的无人区发起冲击。为实现这一宏大目标，该计划构建了三大核心支撑体系。

AGI4S基础设施协同，筑牢攀登大本营

“AGI4S珠穆朗玛计划”旨在通过构建“设施层-模型层-服务层-场景层”的全栈技术体系，系统性重构科研生产关系。针对当前科学智能领域普遍存在的算力分散、数据质量参差、模型与场景脱节、实验验证周期长等“基础设施孤岛”问题，计划通过打造一体化的基础设施，让关键技术要素“随手可用”。

具体而言，这一体系包含几个关键部分：

算力端：构建“算力一张图”。依托DeepLink超智融合算力平台，该计划致力于打通超算与智算之间的壁垒。通过硬件层深度互联、调度层智能编排、软件栈深度优化的全栈设计，平台旨在重构科学计算与智能计算体系，打造新型AGI4S算力生态。目前，平台已实现与全国主流超算、智算中心的互联互通，能够高效调度通算、智算与超算等多元异构算力资源，以应对科研算力碎片化、供需不匹配的行业痛点。其跨域协同技术和极致性能的AGI4S基础软件栈，显著提升了复杂科学问题的求解速度。未来，平台还将构建软硬协同解决方案，为前沿科研成果的转化提供更高效的基础支撑。

数据端：攻克科学数据应用难题。计划构建超大规模的Sciverse科学智能数据库，目标规模达100PB，建成后将实现对我国研究生学科体系的全覆盖。该数据库旨在为科学发现提供高准确度、强时效性的AI Ready数据基座，其结构包含通识（Sci-Base）、跨界（Sci-Align）、高阶（Sci-Evo）三层体系，以满足从科学通识构建到多模态数据对齐，再到高阶推理探索的不同需求。目前，利用智能文档解析引擎MinerU，实验室已开放了2500万篇公开文献，沉淀出6000亿词元的语料，囊括了过去数十年全球主流的开放科研成果，覆盖自然科学领域十余个一级核心学科。此外，该数据库支持自动更新并通过API对外提供服务，为模型训练和科学研究提供持续的数据流。

实验端：缩短从理论到验证的周期。以书生具身智能全栈引擎为基础构建的自主实验平台，搭载了InternVLA系列具身大模型，能够完成复杂的转运与精细实验操作。该平台已在合成科学等领域实现技术突破，能够自主构建非标准化实验流程，将传统上长达数年的“设计-合成-测试”周期，大幅缩短至3-6个月。

模型与平台端：提供“通专融合”的智能工具。上海AI实验室提出了“通专融合”的SAGE技术架构，并基于此打造了万亿参数的科学多模态大模型Intern-S1-Pro。该模型展现出国际领先的高难度综合学科能力，具备奥赛金牌水平的复杂数理逻辑推理能力，为科研攻关提供了坚实的智能基座。同时，书生科学发现平台为科研人员提供了全流程一站式支撑，集成了200余个专业智能体、50家顶尖机构的200余个专业数据集（PB级），并可接入百余种实验设备，一键调用2200多种专业工具，将科学家从重复性劳动中解放出来。

科学场景产学研共建，开辟攀登最佳路径

在筑牢基础设施底座之后，如何为科研人员开辟更清晰的攀登路径？本届年会上，上海AI实验室联合多方力量，启动了一系列共建计划，旨在进一步夯实“科学智能创新中枢”的支撑能力。

算力共建：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，联合国家超算中心、相关科研机构及企业，共同启动AGI4S算力共建计划，旨在为AGI4S研究提供普惠、高效、稳定的底层算力支撑。

数据共建：同样由两大联盟牵头，上海AI实验室与16家科学数据中心及相关科研机构开展AGI4S数据共建计划，目标是进一步打通跨学科、跨机构的数据壁垒，为模型注入更深层的推理与探索逻辑，让人工智能不仅“看懂”科学，更能“思考”科学。

场景共建：以重大需求场景为牵引，是加速“人工智能+”落地的最有效途径。会上，上海AI实验室联合15家顶尖高校、科研机构及头部企业，共同启动了科学应用场景合作共建计划。该计划旨在将AGI能力深度植入高能物理、新药创制、生物结构、疾病诊断、新材料开发等前沿科学场景，推动AGI4S服务于国家重大科学项目，赋能产业高质量发展。

对于场景牵引的重要性，上海人工智能实验室、复旦大学双聘青年科学家孙思琦深有感触：“真正的技术突破，往往源于对真实科研场景的深刻理解。当算法不再仅仅模仿人类语言规律，而是回归蛋白质本身的生物学逻辑时，我们才真正打开了破解生命密码的新路径。”

这种“场景驱动”已初见成效。在“人工智能+”生命科学领域，上海人工智能实验室、复旦大学及国家蛋白质中心联合团队研发的AI蛋白质从头测序工具π-PrimeNovo，突破了传统方法“从左到右”预测的局限，直接预测全部氨基酸序列，将预测精度提升45%，速度提升80多倍。在“人工智能+”医疗领域，上海人工智能实验室作为国家人工智能应用中试基地（医疗领域）的核心共建单位，其书生科学多模态大模型正为医疗垂域模型提供底层核心支撑，全面赋能病理、临床辅助决策等专精应用，从源头降低了医疗AI模型的研发门槛。

“攀登者计划”全程陪伴，护航冲击科学高峰

有了坚实的“大本营”和清晰的“路线图”，还需要为“攀登者”提供全程的“护航”支持。针对传统科研体系中人才与项目脱节、资源错配、成果转化难等核心堵点，“AGI4S珠穆朗玛计划”推出了“AGI4S攀登者行动计划”（简称“攀登者计划”），旨在围绕科学原创从0到1、从1到10再到100的全生命周期，提供精准、持续的资源支持。

探索：从科研成果到真实场景价值验证

“攀登者计划”自2025年1月启动以来，已收到全球500余份课题申报。经过严格评审入选的项目，覆盖数学、物理、化学、能源、材料、生命等十数个领域，其中多个项目已完成从科研成果到真实场景的价值验证。

一个典型的案例来自“人工智能+”材料领域。中国石油大学（北京）副教授周天航在2025年初携长时储能研究课题申报了该计划。通过计划内的项目经理人组队，联合上海AI实验室、中海储能组建了攻关团队。他们构建了“分子-电网工业智能体”，针对长时储能这一涵盖分子到系统全链条的化工多尺度优化场景，实现了研发方法论的突破，将传统以年计的研发周期缩短至数月，并使工业级电站综合性能提升超100%。目前，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储能电站。凭借此项成果，周天航入选了首批“浦江青年学者”。他感慨道：“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。”

“浦江青年学者”是“AGI4S珠穆朗玛计划”中汇聚全球科学智能领域优秀青年人才的先锋力量。在本届年会上，首批20位青年人才获颁了这一证书。

升级：三级项目支持体系，项目经理人全周期护航

在前期探索成功的基础上，上海AI实验室推出了“攀登者计划”2.0，实现了多方面升级：

更全面的资源支持：构建起贯通“实验室-上海市-国家级”的三级项目支持体系，提供更精准的项目资源支撑。

更硬核的科研基座：随着DeepLink、Sciverse等基础设施的建成，以及书生科学大模型、平台的持续迭代，为科研工作提供了更强大、更易用的全链路技术资源。

更成熟的机制保障：创新性地引入项目经理人机制，提供从种子期培育到产业化落地的全周期护航。这一机制是对科研组织范式的重要探索。面对AI高速发展带来的高度不确定性，需要具备高效判断力与快速推进能力的专业角色，才能在最短时间内锁定最具价值的科学问题。“攀登者计划”2.0因此构建了“需求发现—问题凝练—联合攻关—价值验证—项目孵化”的全链条闭环，由专业的项目经理人团队主动识别高价值问题、精准组建攻关团队，让科学家能更专注于核心研究，并持续护航直至产业价值验证。

短短一年内，“攀登者计划”已推动多项科研成果走向真实场景。在本届年会上，上海AI实验室联合产学研用代表共同启动了“攀登者计划”2.0，面向全球开放征集科研项目，旨在真正发挥“连接器、放大器、翻跟斗”的作用，用最硬核的技术底座，托举最具潜力的科研构想，成就最前沿的科学原创。

上海人工智能实验室主任、首席科学家周伯文在大会致辞中表示：“科学发现是对智能的终极考验，登顶各自领域的最高峰是每个科学家朴素而崇高的理想。我们希望‘AGI4S珠穆朗玛计划’能为科研人‘筑高原、促高峰’，以开放共享的力量，托举每一个值得关注的科学原创。”

随着该计划的发布及一系列共建计划的启动，上海AI实验室宣布将全面开放算力、数据、模型、平台、场景、项目、人才等全维度合作通道，诚邀全球学界与业界先锋并肩，共筑科学智能创新高原，携手攀登科学高峰。