科学智能作为科技创新的关键变量，正深刻重塑科研范式、赋能产业升级。9月24日，上海科学智能联合创新中心组织科学智能“百团百项”项目路演，人工智能深度融合物理、化学、生命科学、材料、工程等领域的首批项目阶段性成果齐聚亮相，30余位青年科学家、领域科学家、工程师等出席路演活动。
为加快推动以人工智能引领科研范式变革，推进科学智能（AI for Science）的发展，上海市经信委在今年启动实施了科学智能“百团百项”专项工程，以高价值项目为抓手，力争在两年内支持不少于100个团队、100个项目，推动AI人才、领域科学家和工程团队跨组织、跨领域协作，培育一批“既懂科学、又懂AI、还有产业思维”的青年科学家，形成一批前沿原创性成果。
聚焦青年科学家
据了解，当天的路演项目负责人平均年龄为35岁，“百团百项”为青年科研人才搭建了一个“能干事、干成事”的协作舞台。
来自上海创智学院 35 岁的AI科学家刘鹏飞，带领团队研发AI自优化深度科研推理系统，突破现有AI系统分钟级简单推理的限制，实现小时级深度思考。
复旦大学34岁的高悦教授牵头研发的电解液材料，支持外部补锂的磷酸铁锂电池12000次充放电后健康状态96%，完成从技术原型到产品试用的转化，已建立产线支持百公斤级产品生产，与宁德时代等头部电池企业开展深度合作与验证。
在科学智能领域，跨学科协作与数据共享正成为推动原始创新的关键驱动力，这一理念在“百团百项”中得以充分体现。项目负责人之一——上海创智学院全时导师程远指出：“在分子化学领域，高质量的数据往往是最宝贵的资源。通过百团百项的开放共享机制，不同团队的数据可以汇聚起来，形成更大规模、更高质量的数据集，这对整个领域的发展具有重要意义。”
激发原始创新，破解传统科研瓶颈
在此基础上，“百团百项”各项目亮点频出，突破了传统方法解决科学问题的瓶颈。
上海创智学院朱通团队意识到传统大模型用于化学反应调控分析时没有学到复杂化学现象背后的物理规律，开发了系列针对主族元素化学反应的机器学习加速量子化学计算方法以及多个深度学习势能面模型，比传统方法更接近化学精度的同时效率提升了三个数量级，实现了基元反应路径的秒级生成。
同济大学周颖团队针对传统建筑工程设计过程耗时长，人力资源消耗大，成本高的问题，提出系统性打通“图模转换—建模分析—优化设计”自动化、智能化全链路。目前已实现结构建模与修改效率较传统人工操作提升10倍以上。
上海交通大学林洲汉团队针对传统风电出力预测方法准确性低、历史训练数据不足、针对性部署模型成本高等问题，构建风电预测专用预训练大模型。在无人驻场的情况下，已实现模型的高精度推理，25年1-3月全网新能源预测准确率综合排名第一。
推动前沿原创性成果向现实生产力转化
上海创智学院副院长吴力波表示，“‘百团百项’项目进展迅速，展示出三方面突出特点：
一是青年AI科学家与领域科学家深度融合，形成高效协同的创新机制。例如朱思语团队的“多模态生成式AI驱动的早期中华文明源流时空重现”项目，已实现与人文社科多学科专家的深度协作，共同攻坚领域前沿问题。
二是产业转化速度快、成效实。部分项目已与头部企业（如宁德时代）开展合作，体现出“AI科学家+领域专家+工程师”共创机制的优势；
三是在AI方法论层面实现原创突破。如刘鹏飞团队聚焦AI通用技术创新，显著加速科学发现进程。
接下来，科学智能“百团百项”工程将着力推动前沿原创性成果向现实生产力转化，通过打造行业解决方案样板间、建设开放共享的科学智能云平台，重点赋能关键领域。
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