6月6日下午，2025北京智源大會“從AI for Science到AI for Industry”專題論壇在京舉辦。論壇由中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會指導，北京智源人工智能研究院主辦，中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會人工智能工作委員會、中國移動研究院共同承辦。

中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會副理事長兼常務副秘書長陳家春為論壇致辭。北京大學教授、北京智源人工智能研究院理事長、中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會人工智能工作委員會主任委員黃鐵軍等來自企業(yè)界、學術(shù)界的領(lǐng)導和專家學者分別作主題演講并展開圓桌討論。中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會副秘書長裴瑋參加相關(guān)活動。國務院國資委規(guī)劃局有關(guān)負責同志出席論壇。

中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會副理事長兼常務副秘書長陳家春在論壇的致辭中指出，當前人類文明正處于從工業(yè)文明向智能文明躍遷的歷史性拐點，搭建AI  for  Science到AI  for  Industry的橋梁對于推動前沿科研突破持續(xù)涌現(xiàn)、產(chǎn)業(yè)競爭力穩(wěn)步提升具有重要的戰(zhàn)略意義。她分析了當前AI發(fā)展面臨的跨學科壁壘、工具易用性、成果驗證機制及產(chǎn)學研協(xié)同等挑戰(zhàn)。對此，她提出三點建議：一是搭建開放創(chuàng)新平臺，促進跨學科協(xié)同攻關(guān)；二是深化場景驅(qū)動創(chuàng)新，加快產(chǎn)學研深度融合；三是完善創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)，健全成果驗證體系。

中國移動集團首席科學家、中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會人工智能工作委員會副主任委員、IEEE Fellow馮俊蘭博士擔任本次論壇主席。

中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會人工智能工作委員會副主任委員、中國通信標準化協(xié)會副秘書長南新生主持本次論壇。

中國移動副總經(jīng)理程建軍作了題為《從AI for Science到AI for Industry的實踐與思考》的主題演講。他強調(diào)，構(gòu)建AI for Science與AI for Industry的連接轉(zhuǎn)化橋梁，需要筑牢貫通AI技術(shù)與領(lǐng)域?qū)W科的智能科研基座、構(gòu)建科研成果從實驗室到產(chǎn)業(yè)場景的閉環(huán)驗證體系和從AI for Science到AI for Industry的開放合作生態(tài)。他詳細介紹了中國移動圍繞算力、數(shù)據(jù)、模型、平臺打造的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施，其中包括可靈活調(diào)度的大規(guī)模智算資源、豐富的高質(zhì)量行業(yè)數(shù)據(jù)、“九天”系列大模型、“九天”人工智能平臺等，以及中國移動面向AI for Science和AI for Industry開展了的一系列落地實踐。他表示，中國移動愿攜手產(chǎn)業(yè)伙伴共同打造人工智能時代的產(chǎn)業(yè)“新引擎”，為鍛造新質(zhì)生產(chǎn)力、推進中國式現(xiàn)代化建設(shè)作出更大貢獻。

北京大學教授、北京智源人工智能研究院理事長、中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會人工智能工作委員會主任委員黃鐵軍作了題為《以視覺和AI為例談科學、技術(shù)與創(chuàng)新》的主題演講，以獨特的視角辨析了科學與技術(shù)的差異。他指出，科學是發(fā)現(xiàn)規(guī)律，技術(shù)是創(chuàng)造發(fā)明，兩者相互促進而非單向依賴，人工智能尤其是大模型，是技術(shù)與工程的巨大成功，其涌現(xiàn)出的強大能力和新現(xiàn)象反過來為科學研究提出了新課題。他以視覺技術(shù)和人工智能的發(fā)展為鮮明主線，通過核能、光學攝影等眾多案例，深入淺出地闡釋了科學與技術(shù)之間的辯證關(guān)系和互動演進。他強調(diào)，應突破傳統(tǒng)思維，利用生成式人工智能等新思維推動創(chuàng)新，重視技術(shù)發(fā)明與工程實踐的價值。

   中國石油數(shù)智研究院院長楊文軍作了題為《能源化工行業(yè)大模型建設(shè)實踐》的主題演講，分享了中石油昆侖大模型的建設(shè)實踐以及在大模型應用方面不斷迭代的實戰(zhàn)經(jīng)驗。他介紹了中石油構(gòu)建的行業(yè)大模型體系，覆蓋了從基礎(chǔ)通用模型到行業(yè)、專業(yè)及場景大模型的四個層級，并就模型、數(shù)據(jù)集、AI 中臺、智算算力、應用場景五大建設(shè)任務分享了實戰(zhàn)經(jīng)驗，通過統(tǒng)一規(guī)劃和建設(shè)，中石油已在勘探開發(fā)、油氣生產(chǎn)、煉油化工、油氣銷售、裝備制造等業(yè)務線，落地一系列高價值場景，有效解決了工業(yè)數(shù)據(jù)序列化等問題，顯著提升了生產(chǎn)和管理效率。他強調(diào)，企業(yè)做大模型需注重頂層設(shè)計、敏捷迭代，重視工業(yè)時序數(shù)據(jù)價值，且不應將投資回報率作為立項的唯一條件。

中國鋼研人工智能首席科學家、冶金智能制造系統(tǒng)全國重點實驗室副主任張云貴作了題為《鋼鐵流程的時空智能感知--中國鋼研感知大模型》的主題演講，系統(tǒng)介紹了中國鋼研在鋼鐵行業(yè)大模型領(lǐng)域的創(chuàng)新實踐。為解決鋼鐵生產(chǎn)流程中樣本稀缺、知識復雜等核心痛點，中國鋼研構(gòu)建了結(jié)合負責感知任務的計算機視覺模型（相當于小腦）和負責推理生成的語言大模型（相當于大腦）的流程感知大模型，以及一系列服務行業(yè)的AI工具，顯著提升模型在材料分析、缺陷檢測等核心環(huán)節(jié)的性能，大幅降低了人工依賴和試錯成本，并實現(xiàn)了從微觀質(zhì)量到宏觀物流的智能管控，為鋼鐵行業(yè)的智能化升級提供了強大的引擎。

北京大學研究員、博士生導師曾澤賢作了題為《AI for Life Science》的主題演講，深入探討了AI for Life Science的發(fā)展現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)。他指出，生命科學是一個多層次、多尺度的復雜系統(tǒng)，其數(shù)據(jù)具有模態(tài)多樣、嚴重割裂和流通不暢的特點，呈現(xiàn)出“高科技版的盲人摸象”。他認為，AI要在生命科學領(lǐng)域取得革命性突破，核心在于解決數(shù)據(jù)和人才兩大難題，必須建立能整合多模態(tài)數(shù)據(jù)的生態(tài)系統(tǒng)，并著力培養(yǎng)既懂AI又懂生命科學的交叉學科人才。他呼吁科研體系對交叉探索給予更高的包容度，以推動AI發(fā)現(xiàn)普適性的生命規(guī)律。

國藥數(shù)字科技（北京）有限公司技術(shù)總監(jiān)羅皓作了題為《基于AI的mRNA創(chuàng)新藥物研發(fā)平臺》的主題演講，分享了國藥集團在AI賦能醫(yī)藥健康領(lǐng)域的實踐。他坦言，作為高度市場化的企業(yè)，國藥在擁抱AI時必須兼顧技術(shù)探索與投資回報。在mRNA疫苗研發(fā)等前沿領(lǐng)域，國藥集團直面序列設(shè)計、篩選等關(guān)鍵難點，利用AI技術(shù)，在RNA結(jié)構(gòu)預測、mRNA序列性質(zhì)預測和RNA功能預測等領(lǐng)域任務中取得了較好的成果。他強調(diào)，人工智能落地是工程化的問題，企業(yè)應用 AI 需選擇高價值且易于落地的場景，注重工程化方法，促進業(yè)務與 AI 技術(shù)的深度融合，同時需平衡投資與收益，建立長期發(fā)展體系。

百圖生科聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官劉維作了題為《生命科學AI落地的幾條規(guī)律曲線》的主題演講，用“規(guī)律曲線”分享了對生命科學AI落地的深刻洞察。他指出，真正高價值的前沿創(chuàng)新藥物研發(fā)，面臨著遠離已知實驗數(shù)據(jù)空間和多參數(shù)優(yōu)化兩大鴻溝，傳統(tǒng)AI方法難以勝任。為此，百圖生科致力于打造生命科學基礎(chǔ)大模型，利用海量、弱關(guān)聯(lián)的生物序列數(shù)據(jù)進行預訓練，以降低對昂貴、稀疏的精準實驗數(shù)據(jù)的依賴。他強調(diào)，從AI for Science到AI for Industry的轉(zhuǎn)化，需要系統(tǒng)工程的思維和“十年磨一劍”的耐心，克服“完美故事”的誘惑，才能真正做出創(chuàng)新藥物 。

華為MindSpore軟件領(lǐng)域科學家于璠作了題為《大模型時代下的AI科學計算業(yè)界趨勢及MindSpore實踐》的主題演講，介紹了華為在 AI 基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的布局。他指出，華為致力于打造全棧國產(chǎn)、完全自研的AI平臺，支撐科研與產(chǎn)業(yè)應用。他以DeepSeek等模型為例，說明AI技術(shù)已進入“技術(shù)摸高”與“工程創(chuàng)新”并行發(fā)展的階段，并展示了其在流體力學、生物醫(yī)藥、氣象預測等多個科學領(lǐng)域的應用潛力。華為通過升級基礎(chǔ)軟件，使其同時支持AI與科學計算，并與科研院所、重點企業(yè)合作聯(lián)合創(chuàng)新，共同推動AI for Science在生物、化學、航空、電力等國計民生關(guān)鍵領(lǐng)域的應用與突破。

中國信息通信研究院云大所副所長栗蔚作了題為《AI for Science到AI for Industry的智能計算發(fā)展》的主題演講，從智能計算角度出發(fā)，分享了其對AI發(fā)展的見解。她認為，AI變革的核心驅(qū)動力源于計算范式從CPU向GPU轉(zhuǎn)變，以及認知方式的升級。她指出，當前已進入計算與網(wǎng)絡交融的第三次歷史時期，智能計算需實現(xiàn)資源層、網(wǎng)絡層乃至智能體的全方位互聯(lián)互通。她闡述了科學計算向智能化轉(zhuǎn)型的架構(gòu)要求，包括資源層異構(gòu)芯片整合、系統(tǒng)層的跨域數(shù)據(jù)調(diào)度以及服務層的函數(shù)級應用等，強調(diào)了標準化與開源生態(tài)在 AI 應用中的重要性，中國信通院信通院正致力于構(gòu)建全方位的AI云標準體系，以更好地支撐AI云在各行各業(yè)的落地。

浙江大學博士楊建作了題為《產(chǎn)、學、研共筑AI開源生態(tài)》的主題演講，分享了他對AI開源生態(tài)的看法。他認為，以Deepseek為代表的開源力量，極大地降低了大模型的使用門檻，帶來了“大模型平權(quán)”的時代。他指出，當前AI發(fā)展面臨優(yōu)質(zhì)算力、海量開源軟件棧，特別是大模型開發(fā)者的巨大短缺，預計到2029年全國需千萬級別的開發(fā)者。他提出，當前僅要關(guān)注AI for Science和AI for Industry，更應關(guān)注“AI for Engineering” ，即利用大模型提升工程師解決實際問題的能力并呼吁通過產(chǎn)學研用結(jié)合，共同構(gòu)建繁榮的大模型人才生態(tài)。

論壇圓桌討論環(huán)節(jié)由中國移動集團首席科學家馮俊蘭主持，與北京大學研究員曾澤賢、中國鋼研人工智能首席科學家張云貴、百圖生科聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO劉維以及北京科學智能研究院副院長李鑫宇共同探討貫通AI for Science和AI for Industry所面臨的核心挑戰(zhàn)與破局之道。

論壇期間，中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會攜手中國移動、中國信息通信研究院、北京大學國家發(fā)展研究院、智源研究院、人工智能工作委員會等機構(gòu)正式啟動包括《人工智能 智能體互聯(lián)互通技術(shù)要求》《人工智能技術(shù)企業(yè)科技信用評級標準》《智能體應用場景能力要求》等10個團體標準項目的研制工作。這些標準旨在促進智能體與大模型等技術(shù)體系的互聯(lián)互通，加速科研成果向產(chǎn)業(yè)落地轉(zhuǎn)化，并從企業(yè)科技信用等維度邁出標準化建設(shè)步伐。

會上，中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會正式啟動了首屆“AI領(lǐng)航杯”全國“人工智能+”應用與技能大賽。中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會副秘書長裴瑋詳細介紹了首屆“AI領(lǐng)航杯”全國“人工智能+”應用與技能大賽，大賽以“智融千行百業(yè)，技拓無限可能”為主題，確立了“以賽匯智”構(gòu)建產(chǎn)學研用聯(lián)動生態(tài)、“以賽引才”發(fā)掘優(yōu)秀人才與創(chuàng)新項目、“以賽育產(chǎn)”促進成果轉(zhuǎn)化與產(chǎn)業(yè)融合的三大目標。大賽設(shè)置了應用類和技能類雙賽道，廣泛邀請企業(yè)、院校及個人開發(fā)者參與，共同助推產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。大賽報名通道將于6月12日開啟，預計在8月完成各賽道的初賽和決賽，9－10月完成全國總決賽，最終在第四季度召開的2025“AI中國”發(fā)展大會上舉行頒獎儀式。

本次論壇的舉辦，為學術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界搭建了高效的溝通平臺，深入探討了如何構(gòu)建從AI for Science到AI for Industry的橋梁，推動AI、科學與產(chǎn)業(yè)的跨界融合，共計300余人參加此次論壇。