人民網北京3月30日電 （記者趙竹青）當高端科學儀器被AI賦能，會發生什麼？3月27日，2026中關村論壇年會AI for Science（人工智能賦能科學研究）青年論壇上發布的我國首套智能雙束電鏡系統“Hyper-FIB”給出了答案：樣品制備成功率從新手不足30%躍升至90%以上，單樣品制備時間縮短到60分鐘以內，實現了“無人值守超過8小時”。

“這相當於為儀器裝上了‘大腦’。”北京科學智能研究院研究員張澤中介紹，“Hyper-FIB”將基於配方的自動化工作流、科學智能體、高保真物理仿真與機器視覺技術深度融合，為科學儀器行業注入新動能。

從“讀”文獻到“算”機理，再到“做”實驗，一個“讀-算-做”智能科研閉環正在形成。一系列相關成果集中發布。在“讀”的維度，北京科學智能研究院院長李鑫宇介紹，“科學導航·化學版”通過深度解析文獻中的分子式、結構式、文本、圖表等信息，實現了科研內容從“可檢索”到“可計算”。“在‘知識’的維度，我們從‘科學百科’出發，為智能體科學構建系統化、規模化的大知識基礎設施。”北京科學智能研究院理事長、深勢科技創始人兼首席科學家張林峰介紹，在“做”的維度，Uni-Lab操作系統可賦能現有的實驗室，讓數字世界與物理世界融合，打通計算與實驗的閉環。

當自動化和智能化基礎設施逐步形成，AI for Science推動科研探索走向“規模化自主發現”。在合成化學領域，北京大學朱戎團隊構建起覆蓋“數據-模型-實驗”的多地聯動閉環，在生物探針、有機光電、高性能高分子、正交標記反應等多項研究中，研發效率大幅提升，建成全球最大的高質量實驗核磁數據庫，覆蓋6種核素、超330萬條數據﹔在材料領域，北京大學邵元龍團隊，通過篩選9萬篇文獻，構建碳納米管分散體系垂類大模型，破解材料制備瓶頸。

當“讀-算-做”的閉環延伸至真實的工業場景，同樣可以驅動從設計到制造的全鏈條變革，釋放出巨大潛能。論壇現場發布的“火箭發動機研發智能體平台”，實現了精准設計-物理仿真-精確制造-試車驗証的完整閉環，讓火箭發動機從構想到實物的全鏈條智能迭代優化成為現實。“這套系統讓物理層面的工業設計擁有了軟件代碼般的迭代生命力。”臨界航天聯合創始人毛潤澤表示。

“面向AI for Science的關鍵基礎設施已逐步成形，規模化、智能體驅動的科學研究正在成為現實。”中國科學院院士鄂維南表示，“在這個過程中，我們突破傳統的對標性思維，堅持原創性思維，走出了一條完全獨立於既有路徑的原創之路，推動實現科技創新與產業創新的融合，在其中離不開政產學研的協同創新。更令人欣喜的是，我們已經看到一批有理想、有能力的青年力量在推動AI for Science的落地。”