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推动人工智能赋能7类科学应用场景发展 广东出台行动方案

2026年06月12日 13:17:58 来源:化工仪器网 点击量:1903

中共广东省委科技委员会印发《广东省加快推动人工智能赋能科学研究行动方案(2026—2030年)》,围绕推动人工智能引领科研范式变革,加速各领域科技创新突破,提出19条具体举措。

  6月8日,中共广东省委科技委员会印发《广东省加快推动人工智能赋能科学研究行动方案(2026—2030年)》(以下简称《行动方案》),旨在抢抓人工智能发展战略机遇,充分发挥广东科技创新与产业发展优势,打通人工智能与多学科科学研究的融合通道,以人工智能赋能基础研究和关键核心技术攻关,加速产出重大原创性科学成果,加快建设具有全球影响力的科技创新强省。
 
  《行动方案》明确了未来广东推动人工智能赋能科学研究的发展目标。到2027年,以范式创新开辟科研新赛道,在基础理论、共性技术、软件工具等方面取得10项以上标志性成果;培育5个以上领域基础模型,打造30个以上人工智能科研示范场景,实现10个以上产业应用示范;智能化科研基础设施体系服务不少于150家创新主体。
 
  到2030年,在重点应用场景若干科学问题研究取得明显进展,取得20项以上具有国际影响力的重大成果,实现30个以上产业应用示范;打造广州国际生物岛、深圳河套、珠海唐家湾、东莞松山湖等人工智能赋能科学研究高地;人工智能在各领域科研场景发挥重要作用,将广东打造成为全球人工智能赋能科学研究前沿阵地。
 
  《行动方案》围绕推动人工智能引领科研范式变革,加速各领域科技创新突破,提出19条具体举措。
 
  其中,提出推动人工智能赋能基础科学、生命科学、材料科学、海洋科学、制造业、气象科学、哲学社会科学等7类科学应用场景的发展。
 
  1.推动人工智能与基础科学深度融合
 
  推动人工智能与数学、物理、化学、天文学、地球科学等基础科学深度交叉融合,支撑基础科学实现突破。推动人工智能赋能计算机模拟与科学预测,贯通数据-算法-实验的全链条,推动在定理自动证明、多物理场模拟、分子动力学计算等关键领域实现突破,加速理论模型构建与科学规律自主发现进程。
 
  2.推动人工智能与生命科学深度融合
 
  开展全民健康信息平台升级完善,系统推进多模态医疗卫生数据汇聚、标注工具开发及高质量数据集建设。加速研发迭代细分领域垂类模型,结合医学知识图谱、检索增强生成等技术,提高模型精度。强化人工智能对生物制造、新药创制、医疗器械等领域的深度赋能作用,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。推动人工智能与现代育种深度融合,实现育种周期提速增效,推动从“经验育种”向“科学育种”转变。推动广州国际生物岛打造人工智能赋能生命科学的创新先行区与新药创制高地。
 
  3.推动人工智能与材料科学深度融合
 
  构建材料基因数据库,建设区域性材料大数据中心,支撑新材料发现与智能设计。研发新材料人工智能大模型,加速材料科学理论突破与前沿发现。构建“计算-人工智能-实验”闭环的智能研发体系,推动新型材料关键性质模拟和材料自动化合成表征,提升新材料研发和应用效率。推动东莞松山湖打造尖端材料与技术创新高地。
 
  4.推动人工智能与海洋科学深度融合
 
  推动海洋领域专业数据集、物理AI海洋场和智能仿真平台建设。加强人工智能在海洋环境观测预报、海洋碳汇与生态治理、海洋资源勘探开发、跨域集群控制等领域的深度应用,提升对海洋环境感知、海洋系统演变规律的认知与预测能力,支撑现代海洋产业体系智能化升级。推动珠海唐家湾打造高效、安全、绿色、开放的智慧海洋高地。
 
  5.推动人工智能与制造业深度融合
 
  加强人工智能赋能科学研究对制造业的支撑,开发面向制造业的垂域大模型,加强对流体、电磁、真空等物理规律的理解,提升物理仿真能力;加强对工业场景视频、工艺文档、检测图像等信息的识别,提升多模态处理能力;加强对时序数据、工艺约束规则的理解,提升智能决策能力。梳理工业标准操作流程,开发能精准理解工业任务、指令与角色的智能体。在集成电路、新能源汽车等领域的设计与制造环节,开发智能化工具链,推动制造业大模型示范应用。
 
  6.推动人工智能与气象科学深度融合
 
  构建覆盖“观测-模式-应用”全链条的多模态气象数据库,建设气象大数据平台和气象卫星数据集。研究暴雨、强对流、高温、干旱等极端天气气候机理理论和算法,研发“数据+物理”双驱动的专业模型。开展人工智能驱动的预报业务,提升预警响应速度、预报精准度、协同作业效率。开展人工智能模型与传统数值预报模式的混合建模研究。
 
  7.推动人工智能与哲学社会科学深度融合
 
  开展基于人工智能的社会科学知识发现、现象规律挖掘,构建新型理论体系。构建公共政策智能支持系统,开展事前多维度监测与模拟推演、事中态势预警与引导、事后量化评估与反馈,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。推动大模型研发与应用,提升社科科研、智库服务、数字监察等方面的支撑决策能力。推动人工智能与社会主义核心价值观建设深度融合,构建数据与智能驱动的精准识别、高效传播与科学评估新范式。
 
  素材来源:广东省科学技术厅
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