2027年北京科学大模型：千万用户愿景还是画饼？
北京市近日发布的《人工智能赋能科学研究高质量发展行动计划（2025-2027年）》提出，到2027年建成多学科通用科学基础大模型，服务不少于1000万用户。这一宏伟目标引发了业界广泛讨论：这究竟是切实可行的规划，还是过于乐观的"画饼"？
从政策基础来看，北京确实具备显著优势。作为全国科技创新中心，北京拥有清华、北大等顶尖高校，中科院等国家级科研机构，以及百度、字节跳动等科技巨头。近年来，北京已产出全球首个覆盖90多种元素的大原子模型，其预测性能达世界领先水平，在合金、药物研发等领域应用可节省90%计算成本。玻尔科研空间站已拥有90万用户，这些都为千万用户目标奠定了基础。
但实现千万级用户规模仍面临多重挑战。首先是技术整合难度。科学大模型需要融合物理、化学、生物等多学科知识，目前跨领域通用模型仍处探索阶段。其次是数据壁垒。虽然计划建设10个高质量科学数据库，但科学数据分散、标准不一的问题短期内难以完全解决。再者是算力需求。训练和部署大规模科学模型需要强大计算基础设施支持，持续投入将考验财政承受能力。
从应用场景分析，1000万用户目标需要深入考量实际需求。科研人员群体规模有限，要实现千万级用户，必须拓展至企业研发、教育等领域。目前大原子模型在40多家高校和企业应用，玻尔空间站用户90万，距离目标仍有数量级差距。计划提出的5个深度应用领域和8个标杆案例，能否产生足够辐射效应尚待观察。
国际经验显示，科学大模型发展需要长期积累。DeepMind的AlphaFold经过多年迭代才实现突破，Meta的ESM系列蛋白质模型也历经多次升级。北京要在三年内完成从基础研究到千万级应用的跨越，时间表显得较为激进。不过，中国在应用场景丰富度和政策执行力方面具有独特优势，若能集中资源突破关键瓶颈，也可能创造"中国速度"。
人才储备是另一关键因素。计划提出引进培育复合型人才，但既懂AI又精通特定学科的人才全球稀缺。如何建立有效培养机制，避免"纸上谈兵"，将直接影响项目落地效果。此外，形成国际竞争力产业集群需要产学研深度协同，这涉及复杂的利益协调和机制创新。
综合来看，北京科学大模型千万用户目标体现了政府推动AI与科研融合的决心，但实现路径仍需细化。建议采取分阶段策略：前期聚焦关键技术突破和标杆案例建设，中期完善平台功能和生态体系，后期再大规模推广。同时应建立科学的评估机制，根据实施效果动态调整目标。
最终，这个计划的价值不仅在于用户数量这一单一指标，更在于推动科学研究范式的变革。若能实质性提升科研效率，即便用户规模暂时不及预期，也将为中国人工智能发展积累宝贵经验。未来三年，北京能否将愿景转化为现实，既取决于技术创新，也考验着政策执行与生态建设的能力。
（免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。
任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。 ）
