配资服务上海市人大代表、优刻得董事长季昕华：在上海率先建设科学智能创新示范区

来源：国际金融报

当前，以大模型为代表的通用人工智能正引发新一轮科技革命和产业变革，其中“人工智能驱动科学研究（AI4S）”是孕育颠覆性创新、发展新质生产力的核心前沿。上海在产业生态、技术积累和应用场景方面构建了显著优势，已经形成从芯片算力、算法框架到行业应用的全栈人工智能产业链。

上海市人大代表、优刻得董事长季昕华对《国际金融报》记者表示，在推动AI深度赋能高风险、高价值的科学研究领域时，仍面临系统性挑战。季昕华建议，在上海率先建设科学智能创新示范区，把杨浦打造成为AI4S创新示范区，因为杨浦区内人工智能企业呈集群式发展，覆盖模型研发、数据服务及具身智能等前沿方向，为AI与生物医药、材料科学、物理化学等基础学科的深度融合提供了肥沃的产业土壤。区内有复旦、同济等多所重点高校，科教资源丰富，AI4S需求迫切。

AI深度赋能科学研究仍面临系统性挑战

季昕华指出，在推动AI深度赋能高风险、高价值的科学研究领域时，仍面临系统性挑战亟待解决。一是生物安全等新兴“深水区”风险凸显：生命科学领域已成为AI风险的焦点。AI正系统性地降低生物威胁的门槛，可能辅助创造新型病原体，对现有生物安全防护体系构成结构性挑战。目前，针对这类“能力与风险共生”的前沿挑战，缺乏覆盖AI模型开发、实验操作到成果应用的全链条、可操作的风险评估与防控体系。

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二是敏捷治理与标准规范体系尚不健全：AI4S的发展速度远超传统监管框架的更新周期。超过70%的从业者担忧AI幻觉、错误决策与数据泄露问题，但超半数企业尚未设立明确的智能体安全负责人。在生物医药、新材料等领域，如何针对AI辅助的科研活动，建立既保障安全合规、又不扼杀创新活力的敏捷治理规则和标准，是当前空白。

三是数据要素的高效流通与可信使用存在壁垒：科学研究依赖高质量、多模态的数据，但涉及人类遗传信息、实验数据等敏感科研数据的跨机构、跨境流通，面临数据隐私、伦理审查和主权法规的多重约束。如何在确保数据安全、主权和隐私的前提下，利用联邦学习、安全计算等技术实现“数据可用不可见”，是激发AI4S潜能的关键瓶颈。

四是复合型人才短缺与国产化生态协同待加强：AI4S需要既精通AI技术又深谙领域知识的“桥梁型”科学家。同时，为确保科研活动的长期自主可控，需要推动国产AI芯片、框架、软件与科研软件（如模拟仿真、数据分析工具）的全栈式适配与优化。目前，产、学、研、用各环节在此方面的协同创新机制尚未完全打通。

在上海建设科学智能创新示范区

为此，季昕华建议，在上海率先建设科学智能创新示范区，为上海科创中心建设和人工智能产业发展作出积极贡献。一方面要在现有市级算力调度体系内，专项扩容建设“AI4S公共算力服务池”，整合高校、科研院所及部分企业的闲置算力，统一纳管调度。以现有成熟的专业孵化平台（如启迪之星等）与特色产业园区为抓手，提供容器化、预置多学科软件、集成开发环境、项目组管理等功能的云服务门户，向科研团队和中小企业提供普惠性算力支持。并且发放算力补贴，鼓励和补贴科研团队优先使用基于国产AI芯片的算力进行科学计算与模型训练。

二是要强化AI4S敏捷治理能力，建议由市级主管部门联合牵头，并吸纳顶尖科学家、伦理学家、法律专家及龙头企业代表，共同组建“上海AI4S敏捷治理中心”。聚焦生物计算、新材料设计等高风险高价值领域，研发动态风险评估工具，并出台分级分类管理指南。可授权并依托上海市已有的、管理规范的专业化园区和孵化器（如类脑智能科技产业园等专业基地），设立物理或虚拟的“前沿研究特区”。实现“创新在哪里，敏捷治理与服务就跟进到哪里”。

三是要建设可信科研数据协作平台，建议由相关委办牵头，联合重点科研机构及具备隐私计算技术能力的企业，基于隐私计算、区块链等前沿技术，构建“上海科研数据可信流通基础设施”。在数据所有权和使用权分离的前提下，为科研协作提供合规、可控、可追溯的数据融合分析环境。通过孵化数个标杆性数据协作项目，形成一套完整的技术标准与商业合约范式，彻底破解“数据孤岛”难题。

四是要加速培养兼具深厚学科知识和前沿AI技术的复合型领军人才，聚焦那些有望利用AI解决长期悬而未决的重大科学问题或产业瓶颈的项目。重点支持一批在AI4S特定细分领域（如AI for Bio, AI for Materials）已形成初步聚集效应、由专业机构运营的特色孵化器或园中园。支持其开展定向企业招募、举办垂直领域技术研讨会、构建细分领域工具链及促进国产软硬件适配等生态建设活动配资服务，从而培育出若干个具有全球辨识度的AI4S微集群。

发布于：北京市

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