Пекин собрал AI for Science в единую инфраструктурную программу

Контуры программы представили на конференции Scientific Intelligence 2026, собравшей почти 50 академиков, более 80 молодых специалистов и свыше 50 организаций-экспонентов. Одновременно городские власти опубликовали первые 16 типовых проектов AI4S по пяти направлениям: автономные лаборатории, прикладные сценарии, научные модели, инфраструктура данных и инновационная среда. Такая классификация отражает сквозную логику программы: данные должны питать модели, модели — управлять вычислениями и экспериментами, а готовые результаты — доходить до исследовательских и промышленных пользователей.

На уровне данных Пекин намерен сокращать фрагментацию между организациями, форматами и правилами доступа. Национальный репозиторий Science Data Bank отвечает за хранение и обмен научными наборами, а корпус научно-технических текстов «Аоцан» — за подготовку очищенных специализированных данных для обучения китайских научных моделей. Поверх этого уже развивается крупная модельная база: к апрелю 2026 года в Пекине зарегистрировали 225 больших моделей — около 30% общенационального количества. В 2025 году объем основного AI-сектора города оценивался примерно в 450 млрд юаней, а число связанных с ним компаний превышало 2500.

В опубликованную подборку вошли три разных класса научных моделей. «Паньши» проектируется как многодисциплинарная основа со встроенными физическими правилами и поддержкой китайских вычислительных платформ. Полнoатомная модель живых систем должна перейти от статического предсказания структуры биомолекул к моделированию их динамических конформаций. А большая атомистическая модель DPA, охватывающая 90 химических элементов, уже применяется к катализаторам, аккумуляторным материалам и молекулам лекарств. Это не одна универсальная система, а связка базовых и предметных моделей для разных научных масштабов.

Экспериментальную часть планируют строить вокруг автономных лабораторий, где алгоритмы связаны с приборами и могут вести цикл от постановки задачи до измерений. Среди демонстрационных проектов — полностью автоматизированная химическая лаборатория Университета Цинхуа, цифровая разработка сплавов в Институте физики Китайской академии наук, AI-платформа для обработки экспериментов на источниках синхротронного излучения и система разработки лекарств Пекинского университета и Wangshi Wisdom. Для таких объектов готовятся общие технические требования: первый национальный стандарт для автономных лабораторий был принят в разработку 31 июля, а город отдельно представил собственные практические рекомендации.

Инфраструктуру хотят сделать доступной и за пределами отдельных институтов. Платформа Bohrium объединяет поиск литературы, вычисления, эксперименты и междисциплинарную работу; заявленная аудитория сервиса превышает 4,5 млн пользователей, а в марте 2026 года у него появилась специализированная химическая версия. Физическим центром программы станет кластер AI4S в районе Саньци: под него предусмотрено 1,6 млн квадратных метров производственных и офисных площадей и еще 740 тыс. квадратных метров для пилотирования и испытаний. Эти меры опираются на план 2025–2027 годов и более подробную схему реализации на 2026–2028 годы, предусматривающую научный дата-центр, систему базовых и профессиональных моделей, автономные лаборатории и эталонные сценарии.