發動機被喻為火箭的“心臟”，其研發是航天領域技術最密集、挑戰最嚴峻的環節。按照傳統方式，大多靠物理試錯，制造出來、點火試驗、找出問題、不斷改進……周期長達數月甚至數年。

而現在，一場效率變革正在發生。

在北京科學智能研究院，隨著AI被引入，計算效率躍升約千倍，火箭發動機從構想到實物驗証的周期壓縮至2周。

“我們聯合北京大學研制的火箭發動機研發智能體平台‘Prime一行’，實現火箭發動機設計、仿真、制造、試驗全流程智能化，成功打通從‘畫圖紙’到‘點火測試’的閉環。”北京科學智能研究院副院長、北京大學助理教授陳幟介紹。

陳幟講解火箭發動機結構及設計難點

科學技術是第一生產力。陳幟表示，“未來火箭發動機的研發或許能更快、成本更低，設計師隻需提出需求，AI便能自動幫助實現目標任務”。

窺斑知豹。這場對火箭發動機研發流程的變革，有力驗証了人工智能在工程領域的巨大潛力。而北京科學智能研究院的實踐，則昭示著AI正在改變科學研究的范式。

北京科學智能研究院院長李鑫宇說，研究院專注於AI賦能科學研究相關技術突破，研究院推出的AI技術正在改變上游實驗室“讀文獻”“做實驗”的方式。

李鑫宇在介紹AI for science在科學研究中的具體應用

李鑫宇介紹，在“讀文獻”上，AI可以通過深度解析如化學文獻中的分子式、結構式、文本、圖表等信息，實現科研內容從“可檢索”到“可計算”的關鍵突破，真正將分散的知識整合為可為人工智能使用的數據基礎，為生態構建起關鍵的數據與能力底座，讓“讀”的環節擁有可交互、可推理的知識語料。

在科學探索中，“做實驗”也是重要一環。如果科學儀器被AI賦能，傳統實驗流程會發生怎樣的改變？

北京科學智能研究院研究員張澤中現場展示了智能雙束電鏡系統Hyper-FIB。“該系統相當於為儀器裝上‘大腦’，實驗室從原先‘人不能離’變成‘無人值守超過8小時’，樣品的制備成功率從不足30%躍升至90%以上，單樣品制備時間縮短到60分鐘內。”他介紹。

在賦能科學研究的賽道上，人工智能在提升科研效能、縮短研究周期、打破學科壁壘方面顯示出極大的潛力。“人工智能賦能科學研究已在全球范圍內形成共識，正在成為新一輪科技革命的重要推動力量，將對未來科學技術和產業發展帶來深遠的影響。”北京市科委、中關村管委會相關負責人表示。

策劃：胡健、鄧曉霞

統籌：王洲、潘俊強

記者：王子凱

圖片：王子凱、劉蘭