凌晨两点，盛虹石化的实验室内灯火通明，却空无一人。机械臂精准抓取样本，AGV小车穿梭自如，AI系统高速运转，实时分析数据。这里曾有70余名实验人员，由于化学品操作的特殊性，安全风险始终存在，有人曾因皮肤不慎沾染被送医救治。如今，实验人员不再参与具体操作，仅定期复检结果。每天1600个样本、开展5000余次分析项目，在无人值守中高效完成。
这些变化的背后，是北京正在系统推进的一场深刻变革——用人工智能重塑基础研究，为科研装上“智能引擎”。
“黑灯”不冷 一间有温度的智能实验室
所谓“黑灯实验室”，并非真的关灯，而是指在AI驱动下实现全流程无人化运行的实验环境。实验路径设计、样品处理、仪器操作、数据分析全部由系统自主完成。“我们希望通过智能化手段，让科研人员从重复性、高强度的操作中抽身，把精力投入到更有价值的创造性工作中。”北京戴纳实验科技股份有限公司董事长迟海鹏说。
2026年5月，戴纳科技与盛虹石化签署战略合作协议。双方耗时21个月，成功投用国内化工行业首个全流程无人化分析实验室——丙烯腈“黑灯实验室”，打破了国外专家“无法完全做到无人值守”的论断。
在催化剂载体智能测试平台，直径仅1毫米的催化剂小球被随机弹起。腾空不到1秒，AI视觉系统已完成全方位扫描，机械手随即精准抓取合格样本。过去，人工检测需用游标卡尺逐个测量；如今，AI让仪器拥有了“眼睛”和“大脑”。
这一逻辑同样适用于高端科学仪器。2026中关村论坛年会上，北京科学智能研究院研究员张泽中团队与北京大学、深势科技合作研发的我国首套智能双束电镜系统Hyper-FIB正式发布。
该系统实现“无人值守超过8小时”，制备成功率从新手不足30%跃升至90%以上。“人很难不眠不休地做到高精度和高效率，但AI可以。”张泽中说，“过去学生要守在仪器前，现在他可以去写论文、设计下一个实验。这不是替代人，而是把人从重复性劳动中解放出来，去做真正的科研。”
从火箭到材料 AI打通科研“任督二脉”
如果说“黑灯实验室”解决的是“做实验”的自动化问题，那么北京大学助理教授、北京科学智能研究院副院长陈帜团队的实践，则展示了AI如何让“算”实现指数级加速。
以航空航天领域为代表的高端装备研发，长期面临研发周期长、试错成本高、对人工经验依赖度高等挑战。陈帜团队围绕液体火箭发动机，打造了“设计-仿真-制造-试验”全流程智能自动化研发平台。“过去，火箭发动机研发过程如同‘搭积木’，各环节未有机融合。如今，AI串联起所有环节，让整个研发流程‘一气呵成’。”陈帜说。
团队利用AI多智能体协作技术，打通设计、仿真、制造、试验全链路。在缩比验证机上，团队已完成全链条闭环验证：从设计目标输入到热试车完成，全流程仅用两周，实现“零试错”一次通关。该成果是全球首个火箭发动机全流程智能化研发的创新实践。
如果说前三位的实践是“点”上的突破，那么深势科技打造的玻尔科研空间站，则将这些“点”串联成“网”。目前，该平台注册用户已超450万，覆盖“读文献、做计算、做实验、多学科协同”完整科研链路。据深势科技介绍，玻尔科研空间站深度融合科学大模型、科研数据库、知识库管理、智能计算调度及智能化实验工具，面向产业发展需求，实现从科学研究到产业转化的全链路赋能。
在“读”环节，科学导航工具可在数分钟内完成文献综述，实现100%文献溯源，尽量避免AI幻觉；在“算”环节，智能计算体系可快速筛选最优实验方案；在“做”环节，“玻尔·跃迁实验室”已接入1800余种仪器设备型号，支持自然语言全流程控制实验。“我们建设的不是一个工具，而是一个生态。”深势科技相关负责人表示，“未来，我们希望所有人都能在同一个平台上协作，让数据、算力、算法集约化流动。”
目前，玻尔科研空间站已在多所高校上线应用，并与宜宾、深圳等地开展深度合作，开启AI for Science在全国范围的先行示范。
北京探路AI for Science新赛道
这些变化并非凭空发生，而是北京系统布局的结果。2021年，北京支持中国科学院院士鄂维南领衔，成立全球首个专注AI for Science研究与发展的新型研发机构——北京科学智能研究院。研究院搭建起“四梁N柱”发展架构，其中“四梁”包括基本原理和数据驱动的模型算法与软件、替代文献的数据库与知识库、高效率高精度的实验表征方法、高度整合的算力平台；“N柱”则精准对接锂电池、创新药、高性能合金等国家战略需求。研究院的使命是：解放科学家，赋能新工业。
2025年7月，北京发布全国首个科学智能专项政策《北京市加快人工智能赋能科学研究高质量发展行动计划（2025-2027年）》，明确到2027年建成科学基础大模型，服务不少于1000万用户，率先实现新旧科研范式更迭。
科学智能是人工智能与基础研究深度融合的全新科研模式。北京已搭建起全国领先的智能科研平台体系，在生物医药、新材料、高端装备、能源化工等重点领域实现技术突破。
当化工实验员的潜在风险被AI接管，当电镜操作者不再需要通宵值守，当火箭工程师的试错次数大幅缩减……科学家的时间，正在被一步步还给科学本身。这是北京探路AI for Science的初心，也是这场变革朴素而有温度的回响。