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中关村两院八项AI科研成果亮相 攻克“卡脖子”难题助力产业升级

2026-09-13来源:快讯编辑:瑞雪

在北京中关村学院与中关村人工智能研究院(简称“中关村两院”)成立两周年的重要节点,一场聚焦科技创新的科技节盛大启幕。活动现场,八项凝聚前沿智慧的科研成果正式对外发布,涵盖人工智能核心、智能科学技术、AI+人文社会等多个领域,为解决国家重大需求和产业关键难题提供了新思路与新方案。

这八项成果分为科研进展与前沿探索两大板块。在科研进展方面,超级软件智能(Modelware)项目尤为引人注目。该项目负责人何纪言指出,基础软件与工业软件长期受制于人,是制约国家发展的战略瓶颈。国产操作系统与基础软件替代面临海量存量软件迁移困难、适配缓慢的生态难题,高端工业软件(如EDA、CAD/CAE等)则被国外垄断,国产替代面临开发周期长、技术难度大的困境。Modelware通过技术创新,实现了工业软件核心功能的自主可控,显著缩短了国产工业软件的开发周期,为产业安全与数字主权提供了核心技术支撑。目前,依托北京市高精尖产业发展项目《新型软件智能生产平台》,Modelware已完成验收,首批成果已开源,为全球开发者提供了共享资源。

另一项科研进展成果——面向材料研发的自主智能体操作系统MatOS,同样展现了强大的创新实力。材料研发领域长期存在高质量数据稀缺、复杂工况计算失效、验证标准复杂等难题,导致材料从实验室到产业的转化效率低下。MatOS通过连接产业需求与科学创新,适配了48款研发计算软件,集成了104条材料筛选流程及386种关键计算方法,积累了3135个材料数据集。目前,MatOS已应用于4家产业头部企业,解决了十余项研发难题。例如,在先进封装焊料研发中,积累数据3万条以上,效率提升4倍;在钯铜丝覆层液研发中,构建组分与工艺数据库,积累结构数据600万条以上;在电机研发中,积累仿真数据近万条,实现了快速性能预测与多目标拓扑设计。MatOS计划于10月中旬开源,进一步推动科研与产业的协同发展。

在前沿探索板块,四项成果同样展现了中关村两院在人工智能领域的深厚积累与前瞻布局。首个性能无损的FP4低精度推理框架“小值域智能”,为AI模型的高效运行提供了新方案;多模态人类行为数据训练物理智能模型PhysBrain,通过融合多模态数据,提升了物理智能模型的训练效果;业界首个单细胞三组学基座模型HoloCell,为单细胞研究提供了全新的分析工具;首个利用对称性提升建模效率的生成模型框架“商空间扩散模型”,则通过创新算法设计,提高了生成模型的建模效率。

被称为生命语言的DeepSeek基因组大模型Carbon,也在活动中引发关注。该模型通过构建全球最大规模AI基因注释数据库Carbon Database,为基因研究提供了强大的数据支持。Carbon Database将于9月15日面向全球开源,为全球科研人员提供共享资源,推动基因研究领域的协同发展。

中关村两院院长刘铁岩在活动中表示,两院将继续坚持创新驱动发展战略,深化教育、科技、人才一体化协同发展,推动更多“从0到1”的原始创新与“从1到N”的产业转化落地,为人工智能领域高质量发展注入持久动力。

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