重磅！中關(guān)村兩院發(fā)布8大科研進展，引領(lǐng)人工智能多領(lǐng)域創(chuàng)新突破

“人工智能+”行動正在深刻重塑千行百業(yè)發(fā)展格局，加速賦能經(jīng)濟社會各領(lǐng)域。在此背景下，以“培養(yǎng)具有國際競爭力的人工智能領(lǐng)軍人才、推動原創(chuàng)性技術(shù)突破與創(chuàng)新成果落地”為己任，自2024年9月起相繼創(chuàng)立的北京中關(guān)村學(xué)院與中關(guān)村人工智能研究院（以下簡稱“中關(guān)村兩院”）剛剛公布了八項重大創(chuàng)新科研進展——相關(guān)成果涵蓋“AI核心”“AI×自然科學(xué)”“AI×社會科學(xué)”等前沿學(xué)術(shù)區(qū)，為人工智能驅(qū)動的產(chǎn)業(yè)進化提供了清晰的參考路徑，彰顯了兩所年輕的教育科研機構(gòu)在推動我國人工智能事業(yè)高質(zhì)量發(fā)展進程中的使命擔當。

一、超級軟件智能：定義AI在軟件領(lǐng)域的能力新邊界

當前AI編程雖成熱點，但大模型多局限于程序界面、人機交互等淺層任務(wù)，難以觸及軟件核心功能。中關(guān)村兩院研發(fā)的超級軟件智能（Modelware）技術(shù)，以全新模型架構(gòu)為支撐，依托程序邏輯、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、執(zhí)行行為三維解析內(nèi)核，首次實現(xiàn)對軟件底層運行機理的深度穿透。

該技術(shù)已落地三大創(chuàng)新應(yīng)用：無需人工編碼，即可自動將外源平臺的二進制程序無縫移植至國產(chǎn)軟硬件平臺；自動將傳統(tǒng)軟件轉(zhuǎn)化為MCP服務(wù)或AI智能體；依據(jù)自然語言指令按需修改、生成軟件等創(chuàng)新功能。此前，團隊借助該技術(shù)，僅用數(shù)周便助力某核心領(lǐng)域企業(yè)攻克了傳統(tǒng)方法需數(shù)年才能解決的技術(shù)難題，目前已與多家機構(gòu)合作承接北京市高精尖產(chǎn)業(yè)發(fā)展項目。

二、全球首個十萬原子規(guī)模KS-DFT系統(tǒng)：將第一性原理精度分析帶入介觀尺度

密度泛函理論（DFT）是目前應(yīng)用最為廣泛的量子力學(xué)計算方法，其中KS-DFT更是在化學(xué)、生命科學(xué)、材料領(lǐng)域扮演著重要角色，是各類分子科學(xué)模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源和重要測試基準——但受限于原子軌道數(shù)三次方的計算復(fù)雜度，高昂的計算代價導(dǎo)致已有軟件通常只能計算約上千個原子規(guī)模的體系。

為突破DFT的空間尺度壁壘，中關(guān)村兩院通過極基礎(chǔ)的底層算法創(chuàng)新與工程優(yōu)化，完成了萬億規(guī)模Hamiltonian矩陣的快速構(gòu)建與分解，實現(xiàn)了十萬原子體系雜化泛函的DFT計算，成功研發(fā)了十萬原子級規(guī)模、非周期性體系高精度計算的軟件—— MegaDFT。將原子數(shù)規(guī)模提升了兩到三個數(shù)量級、空間尺度擴大了十倍，成功進入介觀尺度。首次實現(xiàn)了利用第一性原理對超大規(guī)模生物分子系統(tǒng)和非周期性材料體系進行定量分析和模擬。這一突破可對99%以上人類已知蛋白質(zhì)進行量子化學(xué)精度分析，為生命科學(xué)定量研究奠定關(guān)鍵基礎(chǔ)。

三、RLinf：全球首個面向具身智能的大規(guī)模強化學(xué)習(xí)開源框架

強化學(xué)習(xí)是下一代具身智能發(fā)展的核心技術(shù)，然而全球范圍內(nèi)面向具身智能的大規(guī)模強化學(xué)習(xí)框架目前仍處于空白狀態(tài)，嚴重影響具身智能領(lǐng)域的快速迭代。中關(guān)村兩院-無問芯穹AI Infra實驗室聯(lián)合清華大學(xué)，推出全球首個面向具身智能“渲訓(xùn)推一體化”強化學(xué)習(xí)開源框架RLinf，通過三大創(chuàng)新設(shè)計破解行業(yè)痛點：針對具身“渲訓(xùn)推一體化”的獨特需求，提出混合式細粒度流水執(zhí)行模式，系統(tǒng)運行效率提升120%，模型性能漲幅40%-60%；針對具身智能大小腦的不同訓(xùn)練需求，采用基于工作節(jié)點的統(tǒng)一編程接口，利用微執(zhí)行流實現(xiàn)宏工作流，兼顧易用性、高效性和靈活性；針對大規(guī)模集群訓(xùn)練需求，首創(chuàng)秒級顯卡在線自動擴縮容機制，有效提升訓(xùn)練穩(wěn)定性。目前，中關(guān)村兩院已聯(lián)合多家合作伙伴構(gòu)建以RLinf為核心的具身智能開源生態(tài)，為我國具身智能領(lǐng)域的長足發(fā)展保駕護航。

四、首個十億級別AI智能體系統(tǒng)，支持地球尺度社會模擬

在社會運行中，每一則新聞、每一項政策，都深刻影響億萬民生，牽動千行百業(yè)，亟需精準的模擬與預(yù)測工具。中關(guān)村兩院開發(fā)了全球首個十億AI智能體系統(tǒng)，為社會科學(xué)研究、政策模擬、決策預(yù)測研究提供了可推演未來的地球尺度模擬沙盤。

該系統(tǒng)基于算法和系統(tǒng)的協(xié)同創(chuàng)新，突破了社會模擬長期面臨的“系統(tǒng)規(guī)模大、模擬精度高、計算成本低”的“不可能三角”，創(chuàng)新性地提出異構(gòu)模型智能路由引擎，以低于1%的精度損失，將計算成本降低3個數(shù)量級，每秒可實現(xiàn)數(shù)萬次推理；并基于海量真實世界數(shù)據(jù)賦予智能體獨立身份、認知能力、社會關(guān)系與行為模式，從而復(fù)現(xiàn)復(fù)雜的社會經(jīng)濟現(xiàn)象。該系統(tǒng)賦能了中央廣播電視總臺的新聞傳播分析，依托社交媒體數(shù)據(jù)，精準模擬出千萬級公眾輿論，為更科學(xué)的內(nèi)容制作與傳播提供了重要參考與科學(xué)支撐。

五、高精度、細粒度病毒發(fā)現(xiàn)模型：探尋“病毒暗物質(zhì)”，構(gòu)建人類保護傘

自然界中病毒種類高達數(shù)十億種，但已研究分類的僅一萬多種。中關(guān)村兩院研發(fā)的病毒發(fā)現(xiàn)模型，以99.9%的識別準確率，實現(xiàn)病毒從“域”到“科”的系統(tǒng)性分級歸類，還能識別潛在新病毒門類。

團隊借助該模型，從全球現(xiàn)有宏基因組數(shù)據(jù)中篩選出134萬條未鑒定的潛在新病毒序列，對這些“病毒暗物質(zhì)”完成歸類與注釋，大幅拓展了人類對全球病毒圈多樣性的認知。該成果不僅為病毒學(xué)、進化生物學(xué)研究提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，更能對潛在威脅病毒提前預(yù)警，為公共衛(wèi)生主動防御提供技術(shù)保障。

六、AI推動基因編輯技術(shù)突破：構(gòu)建自主可控的基因編輯技術(shù)體系

基因編輯技術(shù)在生物育種、健康醫(yī)療領(lǐng)域價值重大，但我國此前缺乏高效基因編輯酶自主知識產(chǎn)權(quán)，面臨“卡脖子”風(fēng)險。中關(guān)村兩院與農(nóng)科院合作，通過“雙軌創(chuàng)新路徑”破解難題。

一方面，以我國自主發(fā)現(xiàn)的低效基因編輯酶為起點，借助AI定向進化技術(shù)快速提升其編輯效率；另一方面，基于AI對蛋白質(zhì)“序列—結(jié)構(gòu)”的深度解析，以高效酶為模板，在保留功能的同時優(yōu)化序列，設(shè)計全新蛋白質(zhì)以獲取自主知識產(chǎn)權(quán)。目前已成功研發(fā)九十余種體積小、穩(wěn)定性高的新型基因編輯酶，濕實驗顯示整體編輯效率突破60%，且仍在不斷優(yōu)化提升，為我國構(gòu)建自主可控的基因編輯酶知識產(chǎn)權(quán)體系奠定堅實的技術(shù)基礎(chǔ)。

七、AI賦能“難成藥靶點”和“無明確靶點”的藥物研發(fā)

當前主流AI制藥技術(shù)依賴明確疾病靶點，導(dǎo)致95%的“難成藥靶點”“無明確靶點”疾病成為研究“無人區(qū)”。為系統(tǒng)性解決這一難題，中關(guān)村兩院通過訓(xùn)練跨領(lǐng)域生物基礎(chǔ)大模型，從多維度理解疾病，擺脫對明確靶點的強依賴。

針對“難成藥靶點”疾病，團隊以瘧疾為入手點，成功設(shè)計出可與瘧原蟲無序靶蛋白結(jié)合的全新候選藥物分子，并在濕實驗中表現(xiàn)出卓越的活性。針對“無明確靶點”疾病，團隊選擇纖維化疾病作為突破口，以細胞表型作為輸入，設(shè)計出一系列新型藥物分子，并展現(xiàn)出了明顯優(yōu)于業(yè)內(nèi)對照分子的活性水平。這些成果表明，跨領(lǐng)域生物基礎(chǔ)大模型為攻克AI制藥“無人區(qū)”提供了全新思路和有益探索。

八、AI洞悉物理世界：讓AI真正看懂物理世界，實現(xiàn)多模態(tài)深度推理

當前AI在文本推理領(lǐng)域已接近人類頂尖水平，但對真實物理世界的理解仍存短板，即便是最前沿的大模型，在復(fù)雜多模態(tài)物理推理任務(wù)中的表現(xiàn)仍與人類差距顯著。中關(guān)村兩院與北京大學(xué)聯(lián)合研發(fā)的全新多模態(tài)推理框架，通過“物理場景描述智能體”和“知識推理智能體”的協(xié)同互動，實現(xiàn)對物理問題的深度理解與精準解答。

該框架顯著超越Gemini-2.5以及ChatGPT-o3等模型，在ICML 2025 SeePhys挑戰(zhàn)賽中斬獲冠軍。未來，團隊將構(gòu)建覆蓋多學(xué)科的“終極評測”體系，通過自適應(yīng)的動態(tài)難度調(diào)整牽引AI推理能力進化，助力人工智能從文本世界邁向全面感知與理解現(xiàn)實世界的新紀元。

此次八大科研進展的發(fā)布，是中關(guān)村兩院踐行“極基礎(chǔ)、極應(yīng)用、極交叉”理念的重要里程碑，與人工智能發(fā)展新階段的國家建設(shè)需求高度契合。未來，中關(guān)村兩院將持續(xù)深耕人工智能核心領(lǐng)域，進一步強化基礎(chǔ)研究與應(yīng)用創(chuàng)新。通過產(chǎn)學(xué)研深度融合，加速科研成果落地轉(zhuǎn)化，推動人工智能與各行業(yè)的深度融合，助力培育智能原生新模式新業(yè)態(tài)，為我國智能經(jīng)濟和智能社會發(fā)展注入強勁動力，在新一輪科技革命與產(chǎn)業(yè)變革中，勇立潮頭，為中國式現(xiàn)代化建設(shè)貢獻更多智慧與力量。

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編輯：焦若涵

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