架构：“1+3+N”

“1”：研发面向科学研究、具有四川特色的“天府·慧研”科学基础大模型，打造科学领域专用智能体

“3”：打造国产化算力、数据和实验室三大支撑平台

“N”：低空智能、脑机接口、化学智能、材料科学、先进核能、疾病诊断、新药创制、生物育种、生物结构、地球科学、量子科技等多元应用场景

2026年任务

发布“AI赋能科学研究资源供给清单”“AI赋能科学研究关键问题清单”

探索以社会化方式设立“AI for Science创新基金”等

成立近一个月，四川省人工智能赋能科学研究联盟的“施工图”正式出炉——4月9日，记者从科技厅（省人工智能产业链链长办公室）获悉，《四川省人工智能赋能科学研究联盟建设工作方案》（以下简称《工作方案》）已于近日印发，从建设定位、总体架构、运行机制、组织保障、年度任务等方面细化举措，明确联盟建设的时间表和任务书。

 为何建？

变“单打独斗”为合作共赢

人工智能赋能科学研究（AI for Science，以下简称“AI4S”）并非新鲜事物。早在2020年，科研人员就借助AI工具“阿尔法折叠”成功破解蛋白质结构，将预测周期从数十年缩短至数天，攻克了该领域长期悬而未决的科学难题。

“经过几年发展，AI已渗透到科研创新各个环节。”上海人工智能实验室解决方案与产品中心负责人马乐介绍，从预测蛋白质结构到解决数学奥赛难题，从新材料研发到助力应急救援，AI加快试错进程、降低实验与计算门槛，让科研人员能以更低成本、更高效率的方式探索未知，推动科研效率实现指数级跃升。

各级政府也在加快布局。中央层面，2023年，科技部会同国家自然科学基金委启动“人工智能驱动的科学研究”专项工作部署，强化统筹指导、系统布局；2025年，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，将“人工智能+”科学技术列为6项重点行动之首，把赋能范围拓展至前沿基础研究、产业关键核心技术攻关和哲学社会科学研究创新；“十五五”规划建议也提出“以人工智能引领科研范式变革”，将其纳入新质生产力培育体系。在各地，上海、北京、浙江等地自2025年以来相继出台专项计划。

一系列政策出台，让AI4S基础设施加快建设，新研究工具链加速涌现，推动人工智能的赋能作用从单一工具变为科研伙伴。但与此同时，算力、数据、模型供给不足，重点场景应用推进不快、创新生态不完善等问题，也限制了AI4S的发展。

“这需要我们从单打独斗变为合作共赢。”四川省人工智能重大科技专项专家组组长、省人工智能赋能科学研究促进会（筹）会长章毅说，联盟的建设，将系统整合全省科学大模型、自主算力、科学数据及重大场景方面的优势资源，构建“模型驱动、场景验证、闭环迭代”的科研新范式。“我们目的很明确，就是破解要素分散、协作不畅等突出问题，加速推动各领域的科学发现与技术创新。”

如何建？

聚焦优势领域取得突破

《工作方案》明确，联盟采用“1+3+N”架构，即以基础模型为核心，以算力数据为基石，干湿实验闭环运行，多元场景应用协同推进。

具体来看，“1”是指研发面向科学研究、具有四川特色的“天府·慧研”科学基础大模型，打造科学领域专用智能体；“3”是指打造国产化算力、数据和实验室三大支撑平台；“N”则涵盖低空智能、脑机接口、化学智能、材料科学、先进核能、疾病诊断、新药创制、生物育种、生物结构、地球科学、量子科技等多元应用场景。

　“既夯实了底座，又指明了方向。”省科学技术发展战略研究院首席专家王楠说，这一架构强化了基础要素供给、深化了场景应用，有助于形成“底座模型突破—科研能力迁移—产业场景落地”的全链条发展格局。

同时，她也注意到，低空智能、脑机接口、化学智能等领域是四川具有比较优势的方向，不仅聚集了一批优秀科研团队，还积累了价值密度高、应用前景好的高质量科学数据集和领域知识库，能够加快AI4S的落地应用。“这些领域的科研突破，不仅有利于四川在科技竞争中抢占先机，还能在产业发展中形成新优势。”

在运行机制上，《工作方案》从管理运行、联合攻关、资源共享、运行服务等方面细化举措。比如在联合攻关方面，联盟将组织成员单位按季度梳理提出人工智能相关基础研究、技术攻关和成果转化需求清单，按照三种模式组织实施，鼓励使用联盟模型、数据、算力、干湿实验室等资源开展研究工作；在资源共享方面，将会同各领域省科学数据中心，建立相关领域的数据汇交、共享使用及分级分类管理机制。

章毅说，当前科研问题呈现非线性、多维度、高不确定性特征，亟须多学科交叉协同、精准实时数据支撑、灵活强大算法赋能。“不同高校、科研院所、企业之间的联合攻关、数据共享、平台共建，将直接影响AI在这些领域的深度应用。”

《工作方案》还细化了联盟2026年的年度任务，包括发布“AI赋能科学研究资源供给清单”“AI赋能科学研究关键问题清单”两张清单，探索以社会化方式设立“AI for Science创新基金”等。王楠说，这些任务将加快联盟建设，让更多AI4S的研究与应用惠及群众的生产生活。