2026年盛夏，两份分别来自北京和广东的文件，在科学界与产业界激起涟漪。 6月，中共广东省委科技委员会率先印发《广东省加快推动人工智能赋能科学研究行动方案（2026—2030年）》；紧随其后，7月，中共北京市委教育科技人才工作领导小组亦发布《北京市加快推进人工智能赋能科学研究实施方案（2026-2028年）》。一南一北，两份重磅文件相继落地，标志着中国人工智能与科学研究的深度融合正式步入系统性推进的新阶段。image.png仪器信息网注意到，这两份文件不约而同地将“范式变革”作为关键词。如果说此前关于“人工智能赋能科研”的讨论更多停留在理论层面，那么京粤两地的顶层设计，则标志着中国“人工智能+科学”正式进入系统化、工程化的落地阶段。对于仪器行业而言，这不仅是下游需求的升级，更是一场关于自身定位与价值的重构。  一、政策定调：从“工具”到“搭档”的角色跃迁  仔细研读两份文件，一个清晰的信号是：未来的科研活动中，人工智能不再是简单的数据处理工具，而是深度介入科学发现全流程的“合作者”。 广东省方案明确提出，要开启“人工智能+科学研究”科研新范式，加速“从0到1”重大科学发现进程。其目标极为具体：到2027年取得10项以上标志性成果，培育5个以上领域基础模型，打造30个以上科研示范场景；到2030年，打造广州国际生物岛、深圳河套、珠海唐家湾、东莞松山湖等人工智能赋能科学研究高地。 北京市方案则更具“先锋”色彩，提出建设自主实验室，打造具备“假设提出-方案规划-数据采集-计算仿真-实验验证-创新发现”全流程自主运行能力的“AI科学家”。北京市科委有关负责人表示，北京将建成辐射全球的科学智能创新中枢，有力支撑北京（京津冀）国际科技创新中心建设。这意味着人工智能在科研中的角色，已从被动响应指令，进化为拥有一定自主决策能力的智能体。  二、仪器行业的新命题：智能化不是“可选项”而是“必选项”  两份方案中，关于“科研仪器”的表述值得仪器行业同仁反复咀嚼。 首先，仪器成为自主实验室的“四肢”与“感官”。北京方案明确支持研发具有新型表征和智能控制功能的高端科研仪器，推动科研仪器的全流程自动化、智能化和高通量改造升级，实现干湿实验闭环。这一趋势已有实践验证——2026年中关村论坛发布的我国首套智能双束电镜系统“Hyper-FIB”显示，AI赋能的仪器使样品制备成功率从新手不足30%跃升至90%以上，单样品制备时间缩短到60分钟以内，实现了“无人值守超过8小时”。这要求仪器不仅要能“做实验”，还要能“理解”智能体的指令，并能实时将实验数据反馈回模型。 其次，国产仪器迎来“换道超车”的历史机遇。北京方案提出对经认定的首台（套）重大技术装备给予研制生产方和采购方双向支持；广东方案则强调研发面向科研的高能效人工智能芯片和异构计算架构，构建自主可控的智能算力底座，推动各类模型向昇腾平台迁移适配。在传统的精密加工和传感器领域，国产仪器与国际巨头存在差距，但在“人工智能+仪器”的融合创新上，我们几乎与世界同步。谁先完成智能化转型，谁就有可能定义下一代科研仪器的形态。 第三，科学数据成为仪器的“新产出”与“新燃料”。两个方案均将科学数据建设置于位置。广东提出打造开放共享的高质量科学数据基础设施，建设多模态科学数据集；北京则明确提出建设智能化科学数据加工工具体系，构建高质量、标准化、可复用的数据集，对提供科学数据加工工具集的创新主体给予资金支持。这意味着仪器不再只是产生图谱或数值的工具，其产出的结构化、标准化的高质量数据本身就是重要科研资产。  三、场景落地：仪器企业的路线图已经清晰  对于仪器企业和科研工作者而言，京粤方案实际上提供了一份详尽的“场景机会清单”。 生命科学领域是重头戏。广东方案明确要重点突破蛋白质工程设计、药物靶点发现与设计、手术机器人等应用，并打造广州国际生物岛为新药创制高地。北京方案聚焦疾病早期筛查、精准诊疗与健康干预，推动构建跨尺度生物分子设计、生成、模拟与优化的模型体系。这直接指向高通量测序仪、自动化液体处理工作站、智能质谱分析系统等高端仪器的智能化升级需求。 材料科学是另一个“主战场”。广东提出构建“计算-人工智能-实验”闭环的智能研发体系，推动东莞松山湖打造材料高地；北京强调缩短关键材料研发迭代周期，降低试验成本。这对材料基因组数据库、高通量材料制备与表征设备等提出了与仿真模型深度耦合的新要求。 值得关注的是，广东还将海洋科学与气象科学单独列出，提出构建覆盖“观测-模式-应用”全链条的多模态气象数据库，推动珠海唐家湾打造智慧海洋高地。这为海洋观测仪器、气象探测设备打开了新的应用场景。 大科学装置的智能化则是北京的独特优势。依托怀柔科学城的高能同步辐射光源等大装置，北京方案提出开发粒子物理智能体系统，实现实验模拟、粒子鉴别、物理分析等智能化研究。这意味着，围绕大科学装置的专用探测器、数据采集卡、实时控制系统等配套仪器，必须向满足人工智能处理海量数据的需求演进。  四、行业思考：我们准备好了吗？  面对京粤两地擘画的宏伟蓝图，仪器信息网认为，行业亟需在以下几个方面形成共识与行动： 1. 接口标准化迫在眉睫。 人工智能要调度仪器，首先需要仪器“说同一种语言”。值得关注的是，《科研仪器公共技术平台智能化分级指南》已于2025年底在国家标准化委员会正式立项，提出从人机辅助到自主智能的五级演进路径和六维评估体系。建立国产科研仪器的智能控制与数据交互标准，是构建自主实验室生态的基础。 2. 复合型人才缺口巨大。 既懂仪器硬件原理，又懂人工智能算法，还懂具体科研场景应用的人才，将是这场变革中的稀缺资源。广东提出培养“既懂科学又懂人工智能技术的复合型人才”；北京则高标准建设国家人工智能学院，加强全学段AI赋能科学研究的科学普及，可谓切中肯綮。 3. 从“卖硬件”向“卖解决方案”转型。 仪器企业的价值将不再局限于硬件销售。正如北京科学智能研究院院长李鑫宇所言，深度融合了科学大模型、科研数据库、知识库管理、智能计算调度及智能化实验工具的平台，已能为全国数百所高校院所提供全链条科研服务。未来，谁能提供“硬件+智能体+数据服务”的一体化解决方案，谁就能占据价值链的高端。 4. 自主实验室的建设标准亟待跟进。 北京方案已明确将研究出台自主实验室建设标准，开展分级评估并推动纳入科技创新平台基地序列。仪器企业应密切关注这一标准制定进程，提前布局符合标准要求的产品体系。 正如中国科学院院士鄂维南所言，面向AI for Science的关键基础设施已逐步成形，规模化、智能体驱动的科学研究正在成为现实。对于仪器行业来说，这既是倒逼转型的挑战，更是重新定义自身价值的契机。唯有主动拥抱变革，让每一台仪器都长出“大脑”、接入生态，才能在这场科研范式的深刻重塑中，守住根基，驶向新蓝海。