筑牢数据底座 助力人工智能赋能科学研究
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人工智能赋能科学研究(AI for Science，缩写为“AI4S”，又称“科学智能”)是指利用AI手段辅助或独立完成科学研究任务。作为“第五科研范式”，其带动了科学研究范式从经验主导向数据驱动转型。也因此，完备、可信、规范的高质量科研数据，成为发展“AI+科研”的关键。
近日，北京市政协召开“以高质量数据支撑AI for Science，引领科研新范式”协商座谈会。围绕高质量数据集和语料库建设，政协委员、民主党派成员、专家及企业代表从不同角度建言献策。
会前，北京市政协科技教育委员会通过深入调研了解到，北京科研资源优势明显，但存在数据采集标准不统一等问题，制约科学智能发展。为此，调研组建议，依托国内首个数据基础制度先行区建设契机，加快推进北京国家科学数据中心建设，统筹推进全市科研数据的系统性归集、规范化治理和深度利用，破解跨部门、跨领域数据壁垒。同时，立足北京国际大数据交易所等既有平台，组建非营利性数据运营中心，打造AI4S科学数据运营载体，统筹各机构数据供给与需求对接工作，提升“AI就绪”数据(AI-Ready Data，指可直接用于训练AI模型的数据)持续供给能力。
北京市政协委员、北京科技大学材料科学与工程学院教授李立东形容源头规范性不足的数据是“先天营养不良”。他建议，加快出台科研数据地方标准，分学科明确从实验操作、数据记录到存储归档的统一技术标准。同时，通过“定标准、严考核、建生态”，夯实科学智能的数据底座。
北京市政协常委、民进北京市委会副主委李昕建议，对标现有国际准则和先进框架，结合北京优势学科，出台统一规范，覆盖数据采集、清洗、标注、存储、脱敏、归档全流程。
“未来制约AI发展的，不再是模型能力，而是数据质量——医疗领域尤为突出。”来自跨国医疗企业的北京市政协委员朱海鸾建议，探索建立面向不同应用场景的医学数据质量与应用评价框架。她认为，北京完全有条件把“建设数据库”的先发优势转化为“评价数据库”的规则优势。
北京市政协相关负责人表示，市政协将持续围绕人工智能引领科研范式变革建言献策，为加快北京(京津冀)国际科技创新中心建设、打造世界级科技创新策源地贡献智慧和力量。(完)(《中国新闻》报 程小路 报道)
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LK-99验证
穆荣平认为，科研资助模式应该是一个“喇叭口形”，在“入口”处，应尽可能资助数量足够多的高风险、探索型小项目。随着对某个科学问题的认知越来越清晰，逐步聚焦到一个相对明确的方向，资助项目数量逐步减少和资助强度同步提升。当研究开发聚焦到重大应用目标并有相当积累时，需要更加系统性、高强度资助，此时科技领军企业实质性参与至关重要。越往后端越聚焦，企业参与积极性越高，到“出口”处，企业自身就有动力出钱资助，不需要政府资助。
