7月18日，在2026世界人工智能大会（WAIC）商汤科技“基座大模型架构创新与生态合作论坛”上，商汤大装置宣布联合上海人工智能实验室、北京中关村学院、深圳河套学院、上海算法创新研究院、上海交通大学人工智能学院等五家国内顶尖科研机构，共同启动科学发现平台战略合作。此举标志着我国在人工智能赋能基础研究和前沿科技领域迈出关键一步，通过汇聚国家级科研平台、高水平新型研发机构和一流高校科研力量，探索AI驱动科学发现的全新范式。
强强联合：打通“算力-算法-场景”全链条
据商汤科技相关负责人介绍，该科学发现平台将以商汤大装置提供的超大规模算力基础设施为底座，整合五家合作机构的顶尖算法能力与学科优势，聚焦材料科学、生命科学、物理学、化学等基础学科中的重大科学问题，构建“数据-模型-实验”闭环的AI科研加速系统。
参与合作的五家机构各具特色：上海人工智能实验室在AI基础理论与前沿算法方面积累深厚；北京中关村学院依托中关村创新生态，聚焦交叉学科人才培养；深圳河套学院地处粤港澳大湾区，在产学研协同上具备独特优势；上海算法创新研究院专注于高性能计算与算法优化；上海交通大学人工智能学院则在AI与生命科学、工程科学的交叉领域屡获突破。商汤大装置则提供稳定高效的智算集群，支持千亿级参数模型的训练与推理。
破解“科学发现的第四范式”落地难题
近年来，“AI for Science”已成为全球科技竞争的新高地。然而，当前基础研究领域仍面临数据孤岛严重、模型泛化能力不足、实验验证周期长等瓶颈。此次共建的科学发现平台，正是针对这些痛点设计：平台将建立跨机构的数据共享与标注机制，开发面向特定科学问题的预训练基础模型，并通过虚拟仿真与物理实验的交互反馈，加速科学假设的提出与验证。
在论坛现场，商汤科技联合创始人林达华表示：“科学发现平台不是简单的算力租赁或模型调用，而是一个开放的、迭代进化的科研协同体。我们要让AI像‘科研助手’一样，帮助科学家在浩瀚的知识空间中快速锁定有潜力的方向，甚至生成新的实验方案。”
首批合作项目聚焦三大前沿方向
据了解，平台启动后将率先在三个方向展开联合攻关：一是基于深度学习的蛋白质动态结构预测，突破传统结构生物学中静态快照的局限；二是面向新型能源材料的“逆向设计”，从目标性能出发生成候选分子结构，并自动筛选最优合成路径；三是利用图神经网络模拟复杂物理系统，如湍流、等离子体等，以替代部分高成本数值模拟。
上海交通大学人工智能学院副院长马利庄教授认为：“这类合作的最大价值在于打破学科壁垒。过去，AI科学家和物理学家、生物学家往往各说各话，现在通过共同的数据接口和模型标准，我们能够真正把领域知识嵌入到AI的训练过程中。”
构建开放生态，向全球科学家发出邀请
商汤科技透露，科学发现平台将采用“会员制+开放课题”的双轨运行模式：合作机构享有优先算力和模型定制服务，同时平台将定期发布面向全球的开放课题，吸引更多科研团队加入。此外，平台还将建设科学数据共享库与基准测试集，推动AI科研成果的可复现性。
业内分析人士指出，此次合作集合了中国在AI基础设施和基础研究领域的多个“国家队”力量，有望在若干关键科学问题上形成突破，并为全球“AI+科学”的协同创新提供中国方案。
在2026年WAIE的舞台上，这一平台的启动已引起国际学界关注。多位诺贝尔奖得主在论坛视频致辞中表示，期待来自中国的这一科学发现平台能够加速人类对自然规律的认知进程。