（活力中国调研行）北京建设「人工智能第一城」打造全球科学智能创新策源地和产业高地

一句话看懂：北京市公开提出打造“人工智能第一城”目标，计划通过开放合作与协同创新，将人工智能与科学研究深度绑定，到2025年已实现AI企业超2500家、核心产业规模超4500亿元，并发布了多款全球领先的科学基础模型。

事件核心：发生了什么

在2026年6月11日的“活力中国调研行”主题采访活动中，北京明确了建设全球科学智能创新策源地和产业高地的路径。其核心部署包括：夯实科学智能基础设施，推动通用与专用大模型协同布局；建设高水平自主实验室，升级重大科技基础设施与科研仪器的智能化水平；加快构建一流科学数据中心，产出高质量AI就绪科学数据集。具体成果上，北京已推动发布国内首个通用科学基础模型“磁石”、全球首个微观世界大原子DPA系列模型、密度泛函模型MegaDFT以及全原子微观生命模型Opencomplex。其中DPA4模型已登上材料科学AI国际双榜。此外，北京深势科技推出的全球首个全流程AI科研平台“玻尔科研空间站”注册用户已超450万，在190余所高校院所以及150余家企业上线应用；其智能实验室操作系统Uni-Lab-OS已接入1800余种仪器设备型号，支持自然语言全流程控制实验。

为什么重要

这次表态标志着北京正在从“AI产业聚集地”转向“AI赋能基础科学的源发地”。与过往强调大模型应用（如对话、图像生成）不同，北京此次重点放在科学智能（AI for Science）上，具体抓手是模型（磁石、DPA、MegaDFT）、数据（高质量科学数据集）和基础设施（智能实验室OS）。这直接拉高了AI在材料科学、生命科学等硬核领域的商业化天花板。对行业竞争格局而言，北京把“科学智能”与“产业高地”并列，意味着其不再仅满足于AI应用层的繁荣，而是试图在底层科研工具和算法上建立全球话语权。目前公开信息显示，相关模型性能已达到“全球领先”级别，这对全球AI竞赛中侧重应用层（如ChatGPT类产品）的地区构成了差异化压力。

对用户/开发者/创作者的影响

科研用户与开发者：玻尔科研空间站和Uni-Lab-OS提供了直接可用的工具。科研人员可通过自然语言控制实验仪器、调用科学数据，大幅降低AI开发门槛。对于材料、药物、化学领域的开发者，目前可以申请使用DPA系列模型或接入开放数据集进行专属场景训练。
AI应用开发者：北京计划布局“通用与专用模型协同”，意味着除了调用通用大模型API外，开发者可以基于北京产出的科学专用模型（如分子模拟、微观粒子预测）构建垂直应用。这比单纯堆叠API业务更具技术壁垒。
企业与投资者：北京明确提出“开放核心场景、推动产学研深度合作”，这意味着生命科学、材料科学领域的企业可以借助公共平台进行联合攻关，减少了自建科研AI基础设施的试错成本。但需注意，当前落地进度仍以“批次示范”为主，大规模商业化尚无明确时间表。

值得关注的后续

DPA系列模型是否开源或开放API接入：目前材料科学AI榜单领先的DPA4是否向外部开发者提供训练/推理服务，将直接影响其生态扩展速度。
全域智能实验室的落地场景：Uni-Lab-OS已接入1800余种设备，但能否在制药、新材料研发等高风险场景中真正替代传统实验流程，需跟踪其与实际工厂或实验室的产能佐证。
政策是否会导致区域竞争溢出：北京“第一城”定位可能引发上海、深圳等城市在科学智能领域的对标性布局，届时可能出现算力、科研人才的区域性迁移或价格竞争。