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2026年3月29日，在第二届浦江AI学术年会上，上海人工智能实验室正式发布面向重大科学突破的“AGI for Science珠穆朗玛计划”（简称AGI4S珠穆朗玛计划）。该计划瞄准科学智能领域全球顶尖水平，将打造领先的AGI4S基座能力，汇聚全链条创新要素，构建中国科学智能创新中枢，助力全球科研工作者攻坚前沿科学难题。
随着通用人工智能技术逐步从消费级场景向产业、科研场景渗透，科学智能（AI for Science）已经成为全球科技巨头和科研机构争抢的核心赛道。此前DeepMind推出的AlphaFold系列模型已经在蛋白质结构预测领域实现颠覆性突破，证明了AGI技术在缩短科研周期、解决复杂科学问题上的巨大潜力。
但当前科学智能领域仍存在技术碎片化、场景适配成本高、跨学科数据壁垒明显等痛点，很多传统领域的科研团队缺乏自主开发AI工具的能力，难以享受到AGI技术带来的效率红利。这也为公共科研平台推出统一的科学智能基座提供了现实需求。
据上海AI实验室披露，AGI4S珠穆朗玛计划将重点构建三大核心支撑体系：首先是AGI4S大模型基座体系，针对不同科研场景的数据特点和计算需求做专项优化，覆盖生命科学、材料科学、能源科学、天文物理等多个核心科研领域；其次是开放创新服务体系，将开放基座的推理、微调能力，降低科研团队使用AI工具的门槛；第三是跨领域生态协作体系，联动高校、科研院所、科技企业、临床机构等多方主体，共享数据、算力等创新资源。
和市面上面向通用场景的大模型不同，AGI4S基座从研发之初就锚定了“解决真实科研问题”的目标，不会盲目追求参数规模，而是更看重模型在具体科研任务上的准确率、效率和可解释性，避免出现“好看不好用”的问题。
目前全球科学智能赛道已经进入快速爆发期，OpenAI、DeepMind等海外机构已经在生物计算、量子模拟等领域布局多年，国内也有不少科技企业和科研团队推出了垂直领域的科学智能模型。
AGI4S珠穆朗玛计划的推出，相当于为国内科学智能领域搭建了一个公共创新枢纽，未来有望整合分散在不同机构的技术、数据、算力资源，集中攻坚一批“卡脖子”的核心科研问题，推动中国在科学智能领域进入全球第一梯队。据了解，该计划首批合作项目已经覆盖了新药研发、碳中和材料开发、极端气候预测等多个国家重点攻关的科研方向。
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