AI for Science作为加速科学研究的新型范式，已在全球范围内形成共识，正在成为新一轮科技革命的重要推动力量。当AI能够在材料、化学、生物等领域自主感知、决策、行动，科研创新效率将被指数级提升。

记者从北京市科委、中关村管委会获悉，北京聚焦人工智能赋能科学研究（AI for Science）发展机遇，以智能化科研平台建设为抓手，前瞻布局、系统推进科研全链条智能化升级，助力基础研究工作。

AI+黑灯实验室，代替科研人员完成重复操作

在传统科研领域，科研人员常常被困在繁琐、重复，甚至危险的实验操作中，大量宝贵时间消耗在移液、检测、记录等基础工作上。如今，这一困境正迎来颠覆性突破。即便关着灯，机器人也可以24小时完成重复性强或危险性高的实验环节，为科研人员腾出更多时间和精力开展创新攻关。在北京，这样的“黑灯实验室”正越来越多地在研发场景中发挥作用。

作为国内AI for Science领域的头部企业，戴纳科技提出“AI+黑灯实验室”概念，正在将科研人员从“流水线工人”的角色中解放出来，引领科研从“经验驱动”向“智能驱动”转变。

据企业负责人迟海鹏介绍，“AI+黑灯实验室”并非简单的机器换人，而是一个由AI大脑调度、机器人自主执行，且可以不断进化的科研平台。它能够自主进行实验路径设计、自动完成样品处理与仪器操作、实时分析并出具报告，彻底替代人工在剧毒、高精度、高强度环境下工作。目前，戴纳科技已经服务于800余家国内外企业及科研机构，技术方案逐步向海外市场复制推广。

迟海鹏以落地盛虹石化的丙烯腈检测实验室举例，该实验室原为重工石化高毒实验室，曾有人员因皮肤接触样本到医院就诊。戴纳科技为其部署了由25个智能化工作站组成的系统，覆盖了从送样、pH滴定、黏度水分检测，到前处理、分液、气液相色谱分析，乃至洗瓶、打标、回收的全流程。AI系统每天处理1600个样本、完成5000多个实验，实现人与高毒物料的完全物理隔离。原来拥有70余名实验人员的实验室，如今仅保留少数人员做定期手动复检。

催化剂载体检测场景，考验的是系统对“微观世界”的精准感知。催化剂载体是一种直径仅1毫米左右的微小陶瓷或金属颗粒，其表面是否有裂缝，直接影响催化剂的负载效果和最终产品质量。过去，这项工作完全依赖人工，实验人员需要借助放大镜或游标卡尺，一粒一粒地肉眼观察，凭经验判断颗粒是否有缺陷。一个熟练工人每小时最多只能挑拣几百粒，而且长时间盯着微小的颗粒，眼睛极易疲劳，漏检率很高。戴纳科技的“AI+黑灯实验室”系统，将这一过程实现全自动、毫秒级、高精度闭环操作。系统通过高分辨率工业相机，在颗粒被振动盘分散开的瞬间快速扫描。不到1秒钟，AI算法就能完成对每一颗载体的“体检”，准确判断其直径是否达标、表面有无裂缝、形状是否饱满、边缘是否缺损。

传统自动化只能替代重复动作，而“AI+黑灯实验室”却能替代人类凭多年经验累积形成的“手感”和“直觉”。在为联合利华搭建的洗发水沐浴液取样系统中，一个关键步骤需要精度达0.01克的移液。即使有20年经验的老员工，平均也要错20-30次才能成功一次。而戴纳的系统通过算法学习，运行10次左右就能达到万分之一克的精度，比人工提升两个数量级。

人类做科研通常是“先做实验，再总结规律”，效率低下且容易陷入局部最优。AI驱动的黑灯实验室则相反：它先利用大模型读取海量论文，生成灵感，再由算法规划出最高效的实验路径。每个实验都是“心中有数”的验证，而非盲目试错。

为科学仪器装上“AI大脑”

2018年，中国科学院院士鄂维南首次提出推动发展AI for Science。北京始终紧盯人工智能发展前沿，将科学智能作为产业布局新赛道。

2021年，北京市超前布局，推动成立了全球首个专注AI for Science领域的新型研发机构——北京科学智能研究院，为平台建设提供核心技术与研发支撑。近年来，北京科学智能研究院取得了一批基础设施成果，如建立Science Navigator新一代科研文献开放平台等。今年3月，我国首套智能双束电镜系统Hyper-FIB在中关村论坛上发布，开启了AI赋能高端科学仪器的新阶段。

智能双束电镜系统示意图。北京科学智能研究院供图

据北京科学智能研究院研究员、表征负责人张泽中介绍，双束电镜既是表征设备，可以观察物体，又是加工设备，可以切削材料，是“微观世界的雕刻家”和“材料缺陷的侦察兵”。以往操作双束电镜完成取样需要长期的训练，高度依赖经验，还需要全程盯守在仪器前。

由北京科学智能研究院、北京大学材料学院赵晓续课题组与深势科技联合开发的智能双束电镜系统，将工作流、科学智能体、高保真物理仿真与机器视觉技术深度融合。双束显微镜的离子束和电子束在其中扮演着“手”和“眼睛”的关键角色，Hyper-FIB则相当于为仪器装上了“大脑”。

“长期以来，我国科学仪器处于追赶阶段，尽管近年来硬件取得了一系列突破，软件逐渐能够有序执行，但数据与算法仍然零散，迭代周期仍需提升。”在张泽中看来，AI赋能高端科学仪器包含两个核心内涵：高效率与高精度。高效率对应自动执行和智能决策，高精度则需要打通算法、原理与模型，两者形成良性循环。

目前，智能双束电镜系统Hyper-FIB实现了“无人值守超过8小时”，样品的制备成功率达到90%以上，单样品的制备时间缩短到60分钟以内。研发团队正在将这套方案推广至扫描电镜、透射电镜、扫描隧道显微镜等高端科研仪器上。

实现数据互通、模型共用，推动基础研究成果涌现

记者从北京市科委、中关村管委会获悉，2025年，北京率先发布全国首个地方性科学智能专项政策《北京市加快人工智能赋能科学研究高质量发展行动计划（2025-2027年）》，构建起完善的政策保障体系。

依托坚实的技术与政策支撑，北京市智能化科研平台全面打通“读文献、出方案、做干实验、做湿实验、成果应用”的完整科研链路，整合模型、数据、实验设备等核心科研要素，实现多学科科研场景全覆盖，为科研工作者提供一站式智能化服务，推动基础研究原创性、引领性成果竞相涌现。

在智能化科研平台系统建设中，深耕AI for Science领域的新型研发机构与行业龙头企业负责联合平台的技术研发、架构搭建、生态运营全流程工作，实现平台建设与一线科研需求深度适配。

同时，突出“新的场景化适配机制”，围绕化学、新材料等重点科研领域的差异化需求，打造专属化的智能科研解决方案，精准破解不同领域的科研痛点。依托平台打通模型、数据、实验等核心科研要素的融通壁垒，实现数据互通、模型共用、仪器共享，构建全要素联动的智能科研闭环，大幅提升科研全流程效率。

新京报记者 张璐

编辑 刘梦婕 校对 付春愔