在过去，如果你是一名做新材料研发的科研人员，你在面对复杂非晶态材料、高熵合金或多组分电池电解液等体系时，必须针对每种特定体系耗费极高的时间与算力成本去重复进行量子力学计算。

而且，从提出一个材料构想，到在实验台前验证它是否稳定，往往需要漫长的等待。运气不好，几个月的心血换来的只是一组“此路不通”的数据。

有科研人员这样描述这个过程：“过去这是非常痛苦的，周期非常长。”

但现在，情况已经发生变化。北京科学智能研究院与深势科技、北京大学、北京应用物理与计算数学研究所组建的联合团队，迭代研发了新一代大原子模型DPA4。这个模型正在将高通量的原子模拟从昂贵的“奢侈品”转化为科研与产业的“日用品”。

DPA大原子模型让科研人员能在电脑里“做实验”，模拟原子间的能量变化和力的相互作用。

中国科学技术大学人工智能学院教授钟志诚是DPA模型的深度用户。他从DPA1一直用到DPA4，他说：“开始使用的时候总感觉模型能力极度受限，很多事情没法推进。”直到DPA4出来，他立马意识到这可能是一个划时代的产品。

（Matbench Discovery官方截图，数据截至2026年5月22日）

来自国际上的测评也印证了他的评价。在材料发现领域的国际权威榜单Matbench Discovery上，综合性能指标位列世界第一，成为“当前最优”模型。钟志诚教授说：“现在DPA4参数只有别人的1%，效果反而更好。你可以叫它科学领域的‘DeepSeek moment’。”

这正是DPA4的核心突破：用极低的算力成本，达到了过去只有“超级预算”才能触及的精度。DPA4不仅算得快、算得准，算力消耗也很小，仅用一个显卡运算了一天，就“交卷”了。在相同精度下，它的训练效率比上一代DPA3提升了约10倍。现在，这个模型已客观覆盖90余种化学元素，跨体系通用能力极强，在固态电解液开发、催化剂设计及新靶点发现等高精尖产业实现了广泛的落地应用。

DPA4不是孤立的存在。它生长在北京科学智能研究院搭建的“四梁N柱”科研基础设施之上。现在，一批成果已经陆续落地：

玻尔科研空间站

全球首个覆盖“读文献—做计算—做实验—多学科协同”全流程的AI科研平台，汇聚超2亿篇高质量文献知识，可调用1000余款实验仪器和超5万个科学工具，已服务全球超450万科研用户。

Uni-Lab-OS智能实验室操作系统

打通“读、算、做”闭环，让实验室里50%的重复劳动实现自动化，助力传统实验室向自动化、智能化跃迁升级。

我国首套智能双束电镜系统Hyper-FIB

使长期依赖专家经验和手工操作的聚焦离子束双束电镜（FIB-SEM）技术，迈入高精度、高效率、智能化的“自动驾驶”时代。

“Prime一行”火箭发动机研发智能体平台

助力火箭发动机从精准设计到试验验证的全链闭环与智能优化，驱动从设计到智能制造的全链条变革。

一系列看得见的案例，都在传递同一个信号：科学智能不是未来，它已经在改变现在。

而北京的信心，更来自行动。2026年6月30日，北京市委教育科技人才工作领导小组正式印发《北京市加快推进人工智能赋能科学研究实施方案（2026-2028年）》（以下简称《实施方案》），明确提出：“到2028年，北京要建成辐射全球的科学智能创新中枢。”

北京科学智能研究院相关负责人表示：“北京科学智能研究院作为全球首个以AI for Science命名，且专注于该领域研究与发展的科研机构，是《实施方案》的重要参与者。在北京市政府的指导与支持下，科学智能研究院正在通过体系化建设自主实验室、科学模型和科学数据，打造高价值场景标杆应用、创新生态营造等一系列有力举措，加速推动北京建成辐射全球的科学智能创新中枢，有力支撑北京（京津冀）国际科技创新中心建设。”

2018年，当鄂维南院士在北京首次提出应大力发展“AI for Science”时，它还是少数人眼中的星辰大海。七年过去了，它已经在北京长成了一个从基础设施到场景落地的科学智能新生态！