广东AI赋能科研省级专项方案 打造全球前沿阵地

广东省在“AI+科研”领域祭出重磅举措。中共广东省委科技委员会正式发布《广东省加快推动人工智能赋能科学研究行动方案（2026—2030年）》。该方案明确分两阶段推进：到2027年，实现10项以上标志性成果突破，培育5个以上领域级基础模型，打造30个以上AI科研示范场景，落地10个以上产业应用示范，服务超过150家创新主体；到2030年，广东将建成全球人工智能赋能科学研究的“前沿阵地”。这份文件信号明确，并非泛泛而谈。

七大领域19项任务全面布局

方案聚焦“AI+科研”这一垂直切口，圈定基础科学、生命科学、材料科学、海洋科学、制造业、气象科学、哲学社会科学七大领域，并部署四大行动：关键技术“攻坚”、应用场景“赋能”、基础支撑“筑基”、产业生态“育林”，共计19项具体任务。从基础理论到产业落地，形成完整覆盖。

关键技术层面，方案强调加强AI基础理论研究，涉及大模型机理、因果推断、可解释性与鲁棒性等方向，确保科研结论经得起验证。同时，研发面向科研的高能效AI芯片与异构计算架构，构建自主可控的智能算力底座。量子科学与AI的交叉也被纳入布局——推动量子算法设计、量子系统建模等领域的“量智融合”，探索打造量超融合计算平台。如果这一路径走通，计算能力将跃升一个量级。

生命科学领域，方案要求升级完善全民健康信息平台，加速迭代细分领域垂类模型，重点突破蛋白质工程设计、药物靶点发现与设计、手术机器人等核心应用，推动广州国际生物岛打造成AI赋能生命科学的创新先行区与新药创制高地。材料科学方面，构建“计算—AI—实验”闭环的智能研发体系，推动东莞松山湖成为尖端材料与技术创新高地。海洋科学聚焦海洋环境观测预报、海洋碳汇与生态治理，推动珠海唐家湾打造智慧海洋高地。制造业方面，开发面向工业场景的垂域大模型，提升对流体、电磁、真空等物理规律的仿真能力，在集成电路、新能源汽车等关键领域开发智能化工具链。

值得关注的是，方案将哲学社会科学纳入AI赋能范围——推动大模型研发应用，提升社科科研、智库服务、数字监察等方面的决策支撑能力，推动决策模式向“数据驱动、模型辅助、人机协同”的科学决策范式转变。这意味着AI既要拼技术，也要拼决策智慧。

基础支撑层面，方案要求研发跨学科、跨模态的科学基础大模型，建设多模态科学数据集，并打造汇集超算中心、智算中心、数据中心等重大平台的“超智通”一体化科研专网。韶关数据中心集群、广州和深圳国家超算中心均被纳入算力平台建设布局。这一底座正在逐步夯实。

从“单点突破”到“全局协同”

这份方案的看点不在于单个技术，而在于它画出了一张“系统作战”蓝图。方案明确加速推动从传统研究向智能驱动的跨越式转型，开启“AI+科研”新范式。在科研基础设施智能化改造方面，方案设想未来场景——支持有条件的机构建设“自主实验室”，从提出科学假设，到完成结果分析，再到规划后续实验，实现全流程闭环。一旦落地，科研效率将大幅提升。

人才与金融保障同步跟进。方案提出推动深圳河套打造人工智能人才高地，推进产教融合，支持校企共建AI核心课程和“研究生联合培养基地”。金融方面，发挥政府投资基金引领作用，支持金融机构开展数据资产金融创新服务。同时，构建高水平开源开放创新生态，推动“AI+科研”开发者开源社区建设，向各类创新主体提供模型、数据、算力、工具链等开源服务。这意味着政府、企业、高校、科研机构乃至个人开发者均可参与其中。

保障机制上，方案要求省委科技委统筹下组建“AI+科研”工作专班，建立跨部门协同机制，探索揭榜挂帅等新型项目组织方式。伦理风险与治理政策研究、模型准确性评估标准制定等也被写入保障措施。每一步都经过周密考量。

放眼全国，这套方案的特点并非“搭建一个平台”或“推一批项目”式的零散动作，而是从理论攻关、数据基建、算力底座、应用示范，到人才培养、金融配套和生态构建，全链条铺排。七大领域并行推进，加上从省委科技委到工作专班的统筹机制，构成了从底层到应用的完整框架。

（记者 钟哲）