依靠人工智能自主决策，一天内就能完成400至500组平行实验；面对大科学装置高能同步辐射光源产出的海量科学数据，人工智能（AI）可将传统数小时的分析周期缩短至秒级；将原子间相互作用的过程搬进电脑，可实现百亿原子级超大体系模拟……8月21日，2026科学智能大会在中关村国际创新中心启幕，北京市首批人工智能赋能科学研究典型案例发布。

在北京，实验室已不再是传统模样。人工智能与机器人技术的快速发展，让实验室开始具备自主感知、决策与执行能力，传统科研模式正在迎来智能变革。在清华大学化学系，科学实验已经从传统的经验试错模式，转变为数据与算法驱动的新范式。科研团队开发的自动化平台，实现试剂投送、自动制样、在线表征、数据采集全流程无人运行，较人力效率提升10至30倍。

位于怀柔科学城的高能同步辐射光源，每年可产生约200拍字节的科学数据。面对数据爆炸、分析瓶颈和数据孤岛三类核心问题，中国科学院高能物理研究所建起一套贯通科学数据、算力、模型、智能体与实验控制的“人工智能操作系统”，推动同步辐射实验从“人工操作、事后分析”升级为“数据驱动、智能解析、自主调控”。

在化工生产中，催化剂是不可或缺的关键工具，它能提高化学反应的选择性和效率，自身又能重复使用，可以有效降低生产成本。但传统催化剂的研发过程，高度依赖科研人员的人工操作，试错周期长且容易存在操作误差，碎片化的实验数据也难以沉淀。

在北京化工大学、戴纳科技共同开发设计的自主实验室里，人工智能也成为“主角”。“随着AI算法的迭代，从催化剂的配方设计、合成制备，到性能测试、应用评价，在这间实验室，研发全流程都能实现无人化、高通量自主运行。”戴纳科技创始人迟海鹏描绘着设计蓝图。目前，该实验室已完成方案初步设计和关键技术验证，预计2027年初完成整体系统联调。

包括这些实验平台在内，共有16项代表性成果入选北京市首批人工智能赋能科学研究典型案例。这批案例结合不同科研场景需求，围绕自主实验室体系、高价值场景、科学模型、科学数据、创新生态构建5个方面，在帮助科研主体“降本、提质、增效”的同时，形成新工具、新平台、新范式，推动人工智能与科学研究进一步深度融合。

当前，自主实验室建设处在从概念验证迈入落地应用的关键阶段，存在硬件接口不统一、数据孤岛效应显著、评测标尺缺失等问题，亟须标准先行。

由北京科研创新主体参与编制的全国首个自主实验室国家标准《人工智能自主实验室通用技术要求》，即将启动公开征求意见环节。这份标准覆盖人工智能算法、实验室自动化、仪器制造全链条，在标准框架制定层面，实现了“让设备能互联、让数据能流动、让智能有标尺、让安全有底线”；在设备抽象层实现互联互通、统一管理；智能实验层通过拆解实验全流程业务逻辑，让实验任务转化为机器可执行的序列，支撑各类实验任务全流程自主运行；安全管控层则实现全域防护、风险可控。由全国实验室仪器及设备标准化技术委员会归口的《自主实验室仪器设备及系统》也正在编制，将为自主实验室规范化、规模化发展提供重要支撑。

《北京市加快推进人工智能赋能科学研究实施方案（2026—2028年）》提出，力争到2028年，将北京建设成为辐射全球的科学智能创新中枢。北京市科委、中关村管委会计划研究制定自主实验室认定及管理办法，建立常态化考核评价与动态管理机制，形成自主实验室名录、典型应用案例集等成果，打造一批可复制、可推广的示范标杆。（记者 刘苏雅）