2027年北京科学大模型：千万用户愿景还是画饼？
北京市近日发布的《人工智能赋能科学研究高质量发展行动计划（2025-2027年）》提出，到2027年建成多学科通用科学基础大模型，服务不少于1000万用户。这一宏伟目标引发了业界广泛讨论：这究竟是切实可行的规划，还是过于乐观的"画饼"？
从政策基础来看，北京确实具备显著优势。作为全国科技创新中心，北京拥有清华、北大等顶尖高校，中科院等国家级科研机构，以及百度、字节跳动等科技巨头。近年来，北京已产出全球首个覆盖90多种元素的大原子模型，其预测性能达世界领先水平，在合金、药物研发等领域应用可节省90%计算成本。玻尔科研空间站已拥有90万用户，这些都为千万用户目标奠定了基础。
但实现千万级用户规模仍面临多重挑战。首先是技术整合难度。科学大模型需要融合物理、化学、生物等多学科知识，目前跨领域通用模型仍处探索阶段。其次是数据壁垒。虽然计划建设10个高质量科学数据库，但科学数据分散、标准不一的问题短期内难以完全解决。再者是算力需求。训练和部署大规模科学模型需要强大计算基础设施支持，持续投入将考验财政承受能力。
从应用场景分析，1000万用户目标需要深入考量实际需求。科研人员群体规模有限，要实现千万级用户，必须拓展至企业研发、教育等领域。目前大原子模型在40多家高校和企业应用，玻尔空间站用户90万，距离目标仍有数量级差距。计划提出的5个深度应用领域和8个标杆案例，能否产生足够辐射效应尚待观察。
国际经验显示，科学大模型发展需要长期积累。DeepMind的AlphaFold经过多年迭代才实现突破，Meta的ESM系列蛋白质模型也历经多次升级。北京要在三年内完成从基础研究到千万级应用的跨越，时间表显得较为激进。不过，中国在应用场景丰富度和政策执行力方面具有独特优势，若能集中资源突破关键瓶颈，也可能创造"中国速度"。
人才储备是另一关键因素。计划提出引进培育复合型人才，但既懂AI又精通特定学科的人才全球稀缺。如何建立有效培养机制，避免"纸上谈兵"，将直接影响项目落地效果。此外，形成国际竞争力产业集群需要产学研深度协同，这涉及复杂的利益协调和机制创新。
综合来看，北京科学大模型千万用户目标体现了政府推动AI与科研融合的决心，但实现路径仍需细化。建议采取分阶段策略：前期聚焦关键技术突破和标杆案例建设，中期完善平台功能和生态体系，后期再大规模推广。同时应建立科学的评估机制，根据实施效果动态调整目标。
最终，这个计划的价值不仅在于用户数量这一单一指标，更在于推动科学研究范式的变革。若能实质性提升科研效率，即便用户规模暂时不及预期，也将为中国人工智能发展积累宝贵经验。未来三年，北京能否将愿景转化为现实，既取决于技术创新，也考验着政策执行与生态建设的能力。
