北京设立23家人工智能领域重点实验室，多项成果涌现
2024年底，北京市科委、中关村管委会聚焦前沿算法、具身智能、人工智能安全治理等方向，设立了23家人工智能领域北京市重点实验室。2025北京科技周期间，记者获悉，这些重点实验室近期取得了多项成果，北京人工智能第一城正加速建设。
2024年，北京实现人工智能核心产业规模3458.7亿元，同比增长28.8%，增速创近三年新高；全市人工智能相关企业突破2400家，同比增长9%，约占全国一半，其中独角兽企业36家，占全国半数以上。全市已备案上线大模型132款，位居全国首位。社会融资规模约440亿元，占全国四成以上。
科学导航平台已应用，助力科研人员高效学术探索
作为科研新范式，AI4S（AI for Science，人工智能驱动的科学研究）近年来日益受到关注。北京科学智能研究院是专注于AI4S领域研究与发展的新型研发机构，也是科学智能北京市重点实验室的依托单位。
近日，由北京科学智能研究院与深势科技联合打造的新一代AI4S科研知识库与AI学术搜索平台——Science Navigator（科学导航）正式上线。
2025北京科技周期间，记者探访了北京科学智能研究院。据北京科学智能研究院副院长李鑫宇介绍，大多数科学研究确实是从文献检索开始的，在信息爆炸的今天，科研人员平均60%的时间耗费在文献查阅、数据筛选等基础工作上。但这一过程长期被两大难题困扰：资源渠道与提炼关键词。更令人头疼的是传统检索的“试错法”——研究者需要反复调整关键词组合，往往在输入两个关键词后便匆忙按下回车，结果却常偏离真实需求。
大语言模型的崛起带来了转机。通过自然语言提问，研究者可以绕过繁琐的关键词组合，直接描述问题，降低提问精度要求。然而，回答精准程度以及仍需手动二次检索验证的问题，仍是待解决的痛点。
目前，科学导航平台已在北京大学、武汉大学上线应用。这一平台显著提升了多模态科学元素搜索和理解的能力，可识别分析文献中的化学分子式、图表和实验数据等多模态科研数据、全面精确理解科学内容，目前已覆盖全球1.6亿篇文献。
“平台帮助科研人员平均文献搜索时间缩短90%以上，对专业领域复杂问题的问答准确度达到95%以上。”李鑫宇举例说，当用户提出“锂离子电池负极材料突破”这类问题时，系统不仅生成基于多篇顶级期刊论文的综合回答，更直接提供每篇文献的可点击入口。这种“回答即入口”的设计，既规避了大模型的幻觉风险，又将传统检索的文献验证环节大幅简化。未来，科研人员可以摆脱繁琐的信息搜索，把更多时间交给真正的科研。
近期，北京科学智能研究院还发布了另一项成果——Uni-Lab-OS智能实验室操作系统。
实验室里，机械臂与AGV（自动导引车）高精度协同操作，AI根据实时数据动态调整实验方案，自动产出和分析的实验数据反哺算法模型——这已不是科幻电影的场景，实验室从“工具集合”进化为“具身智能体”的时代已然来临。
李鑫宇表示，这个打通“读、算、做”闭环的操作系统——Uni-Lab-OS智能实验室操作系统，可以解决传统实验室手工操作低效、设备孤立及数据分散的痛点，为科研人员节省更多的时间和精力。“这一成果打通了AI for Science各项基础设施，实现数据、知识、模型与仪器的链接，助力传统实验室向自动化智能化跃迁升级。”
系统布局5家具身智能领域市重点实验室
随着人工智能与机器人技术的快速发展，具身智能系统正逐步走向多功能高效协同的阶段。
2024年底，北京市科委以中国科学院、清华、北航、北工大、北交为依托单位，系统布局5家具身智能领域的市重点实验室，围绕具身智能感知、决策、执行等关键环节，开展前沿技术攻关，并以5家具身智能领域的市重点实验室作为创新基座，国家电网、京能集团等作为行业应用赋能平台，构建了集技术创新、场景落地、产业培育为一体的北京具身智能协同创新矩阵。
其中，具身智能系统北京市重点实验室依托清华大学自动化系和北京通用人工智能研究院（通研院）联合共建，专注具身智能领域的基础理论、核心技术和系统应用的创新与研发。清华大学自动化系在具身智能系统领域取得了多项重要成果，涵盖机器人智能控制、多模态感知、人机交互、强化学习等方向，研制了人形机器人、深海机器人、多域移动机器人、医疗辅助机器人等，实现了实时精准感知、动态避障、多任务协同等能力，可应用于医疗辅助、精密装配、深海操作等多种场景，推动了具身智能的基础研究与产业化应用。
在今年的中关村论坛年会通用人工智能论坛上，通研院的成果——全球首个通用智能人“通通”2.0升级迭代正式亮相。相较于“通通”1.0版本，“通通”2.0在语言、认知、动作、学习、情绪、交互方面实现了多种核心能力的升级。未来，“通通”将成为通用底座支撑各类垂直应用场景，进一步学习行业特定的知识和技能，形成千万个“通用智能人”赋能千行百业，同时与具身智能机器人相结合，为智能制造、智慧城市、养老陪护、数字助理、家用机器人等领域带来革命性变化。
模式识别北京市重点实验室依托中国科学院自动化研究所，致力于攻克具身智能与机器人领域的重大基础科学问题。实验室依托谭铁牛院士团队在多模态感知与建模方面优势，以及谭民研究员团队在机器人系统与智能控制领域的深厚积累，形成感知建模与决策控制双轮驱动的研究格局。实验室在多源融合感知、身份识别、自主决策与控制等方向取得系列成果。
2024年底，北京市科委、中关村管委会聚焦前沿算法、具身智能、人工智能安全治理等方向，设立了23家人工智能领域北京市重点实验室。2025北京科技周期间，记者获悉，这些重点实验室近期取得了多项成果，北京人工智能第一城正加速建设。
2024年，北京实现人工智能核心产业规模3458.7亿元，同比增长28.8%，增速创近三年新高；全市人工智能相关企业突破2400家，同比增长9%，约占全国一半，其中独角兽企业36家，占全国半数以上。全市已备案上线大模型132款，位居全国首位。社会融资规模约440亿元，占全国四成以上。
科学导航平台已应用，助力科研人员高效学术探索
作为科研新范式，AI4S（AI for Science，人工智能驱动的科学研究）近年来日益受到关注。北京科学智能研究院是专注于AI4S领域研究与发展的新型研发机构，也是科学智能北京市重点实验室的依托单位。
近日，由北京科学智能研究院与深势科技联合打造的新一代AI4S科研知识库与AI学术搜索平台——Science Navigator（科学导航）正式上线。
2025北京科技周期间，记者探访了北京科学智能研究院。据北京科学智能研究院副院长李鑫宇介绍，大多数科学研究确实是从文献检索开始的，在信息爆炸的今天，科研人员平均60%的时间耗费在文献查阅、数据筛选等基础工作上。但这一过程长期被两大难题困扰：资源渠道与提炼关键词。更令人头疼的是传统检索的“试错法”——研究者需要反复调整关键词组合，往往在输入两个关键词后便匆忙按下回车，结果却常偏离真实需求。
大语言模型的崛起带来了转机。通过自然语言提问，研究者可以绕过繁琐的关键词组合，直接描述问题，降低提问精度要求。然而，回答精准程度以及仍需手动二次检索验证的问题，仍是待解决的痛点。
目前，科学导航平台已在北京大学、武汉大学上线应用。这一平台显著提升了多模态科学元素搜索和理解的能力，可识别分析文献中的化学分子式、图表和实验数据等多模态科研数据、全面精确理解科学内容，目前已覆盖全球1.6亿篇文献。
“平台帮助科研人员平均文献搜索时间缩短90%以上，对专业领域复杂问题的问答准确度达到95%以上。”李鑫宇举例说，当用户提出“锂离子电池负极材料突破”这类问题时，系统不仅生成基于多篇顶级期刊论文的综合回答，更直接提供每篇文献的可点击入口。这种“回答即入口”的设计，既规避了大模型的幻觉风险，又将传统检索的文献验证环节大幅简化。未来，科研人员可以摆脱繁琐的信息搜索，把更多时间交给真正的科研。
近期，北京科学智能研究院还发布了另一项成果——Uni-Lab-OS智能实验室操作系统。
实验室里，机械臂与AGV（自动导引车）高精度协同操作，AI根据实时数据动态调整实验方案，自动产出和分析的实验数据反哺算法模型——这已不是科幻电影的场景，实验室从“工具集合”进化为“具身智能体”的时代已然来临。
李鑫宇表示，这个打通“读、算、做”闭环的操作系统——Uni-Lab-OS智能实验室操作系统，可以解决传统实验室手工操作低效、设备孤立及数据分散的痛点，为科研人员节省更多的时间和精力。“这一成果打通了AI for Science各项基础设施，实现数据、知识、模型与仪器的链接，助力传统实验室向自动化智能化跃迁升级。”
系统布局5家具身智能领域市重点实验室
随着人工智能与机器人技术的快速发展，具身智能系统正逐步走向多功能高效协同的阶段。
2024年底，北京市科委以中国科学院、清华、北航、北工大、北交为依托单位，系统布局5家具身智能领域的市重点实验室，围绕具身智能感知、决策、执行等关键环节，开展前沿技术攻关，并以5家具身智能领域的市重点实验室作为创新基座，国家电网、京能集团等作为行业应用赋能平台，构建了集技术创新、场景落地、产业培育为一体的北京具身智能协同创新矩阵。
其中，具身智能系统北京市重点实验室依托清华大学自动化系和北京通用人工智能研究院（通研院）联合共建，专注具身智能领域的基础理论、核心技术和系统应用的创新与研发。清华大学自动化系在具身智能系统领域取得了多项重要成果，涵盖机器人智能控制、多模态感知、人机交互、强化学习等方向，研制了人形机器人、深海机器人、多域移动机器人、医疗辅助机器人等，实现了实时精准感知、动态避障、多任务协同等能力，可应用于医疗辅助、精密装配、深海操作等多种场景，推动了具身智能的基础研究与产业化应用。
在今年的中关村论坛年会通用人工智能论坛上，通研院的成果——全球首个通用智能人“通通”2.0升级迭代正式亮相。相较于“通通”1.0版本，“通通”2.0在语言、认知、动作、学习、情绪、交互方面实现了多种核心能力的升级。未来，“通通”将成为通用底座支撑各类垂直应用场景，进一步学习行业特定的知识和技能，形成千万个“通用智能人”赋能千行百业，同时与具身智能机器人相结合，为智能制造、智慧城市、养老陪护、数字助理、家用机器人等领域带来革命性变化。
模式识别北京市重点实验室依托中国科学院自动化研究所，致力于攻克具身智能与机器人领域的重大基础科学问题。实验室依托谭铁牛院士团队在多模态感知与建模方面优势，以及谭民研究员团队在机器人系统与智能控制领域的深厚积累，形成感知建模与决策控制双轮驱动的研究格局。实验室在多源融合感知、身份识别、自主决策与控制等方向取得系列成果。
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