【前沿政策】英国发布《智能科学战略》

两大战略目标

• 一是发展AI驱动科学的前沿能力。正在开发通用型AI科学工具、建设自主实验室基础设施的企业和科研人员，正在重塑科学发现的全过程。这是一个对英国能力建设至关重要的战略领域。该目标将通过开篇的“AI驱动科学”部分直接加以阐述。

• 二是确保英国保持其全球科学领导地位。将AI融入科学活动，将重塑国家与全球的科研格局。英国必须顺应这一科学变革，以创造经济增长，并将其收益转化为公共福祉。该目标将通过围绕数据、计算资源、人才与文化三大支柱开展行动来实现。

三大核心支柱

• 一是数据，打造高质量科研数据集，建设与国家超算平台协同的算力基础设施，开放超算资源，解决科研数据碎片化、可访问性低的问题。

• 二是算力，升级国家超算体系，建设与国家超算平台协同的算力设施，同时扩大超算资源对科研人员和相关企业的开放力度。

• 三是人才与文化，着重培育跨学科科研与技术人才，推动科研文化转型，营造适配AI与科学融合发展的科研文化氛围，同时通过签证优惠等政策吸引全球顶尖AI人才。

五大重点方向

• 战略中的行动将重点面向五个广义重点方向，这五个方向是基于英国现有优势、与更广泛国家战略（包括《现代产业战略》（Modern Industrial Strategy））的契合度，以及AI驱动发展的潜在机遇而确定的。这些重点方向包括：工程生物学、聚变能源、材料科学、医学研究、量子技术。在这些领域内，英国将通过定向举措优先追求近期成效，打造可在更大生态中推广借鉴的示范案例，并在短期内形成公众可切身感受到的实际影响。至关重要的是，这些优先领域在方法路径、科研共同体、数据基础以及AI融合程度等方面均高度多元。因此，在实际推进过程中，各项举措的实施需要因地制宜、因学科制宜，采取对具体领域需求高度敏感的定制化方式。

• 战略还启动了“AI4S任务”（AI for science missions）。这些任务是明确的、有时间限定的、具有雄心的目标，只有依托AI赋能的科学突破才能实现。在实施这一系列举措的过程中，政府将统筹运用关键政策工具——包括算力资源、数据资产、组织协调能力、资金投入等——并配套最高1.37亿英镑的定向投资，以加速英国重点领域中由AI驱动的科学突破。

责任和可持续AI4S

• 政府深知在科学研究及更广泛应用中以负责任的方式采用AI的重要性。尤其重要的是，要理解科学家将如何适应使用可能出现“幻觉”或错误的新工具，并确保AI的使用不会损害科研诚信。总体而言，英国的做法将以国家科研诚信框架为指导。该框架确保所有英国科研活动都建立在一套明确原则之上，从而推动各类研究活动保持高质量。在此基础上，各项具体行动将把“负责任的AI”作为核心原则。

• 在本战略的整个实施过程中，英国都会关注如何管理科研相关活动对环境的影响，并降低英国AI基础设施和数据存储的碳足迹。“可持续的AI4S”本身也孕育着创新机会。英国将重点关注那些既能提升单次实验的效率和数据丰富度，又能降低对化学品和材料依赖、从而在整个研发链条上整体减少负面环境影响的潜在应用。