深圳如何赢得「AI for Science」竞赛：靠产业化深度而非复制京沪
pstAsiatech · x · 2026-08-28
- 南昌? 不,深圳 AIRS 研究所刘少山在 SCMP 撰文指出，AI 竞赛正从「谁的模型最大」转向「谁能用 AI 缩短科学发现周期」——从提出假说、跑仿真、设计实验到操作设备、收集结果与迭代学习。
- 美国能源部 Genesis Mission 计划整合 17 个国家实验室，目标十年内将美国科研生产力翻倍，今年还宣布与日本合作，显示 AI for science 正成为基础设施与网络。
- 中国以城市为单位推进：北京 2025 计划要求 2027 年前建成科学智能公共基础设施、至少 10 个高质量科学数据库、超千万用户和至少 8 个标杆应用；上海「百团百项」对获批投资最高补贴 70%、上限 5000 万元。
- 作者认为深圳的机会与陷阱并存：若简单复制京沪以科研为导向的模式将处于劣势，而应 leveraging 其产业深度，成为全球 AI 实验与部署的顶级试验场。
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