当人工智能不再只是科研流程中的辅助工具，而开始参与问题的提出、假设的生成与知识的组织时，大学面对的便不只是技术应用问题，而是学科制度如何回应时代之变的问题。
AI for Science的兴起，表面上看关乎算力、数据与模型，深层却牵动学术分工、人才培养和评价体系的重新安排。过去两年，多所双一流高校密集布局，正说明这场变化已从个别团队的先行探索，走向有组织、有制度的系统推进。这些布局共同勾勒出一幅正在生成中的图景：谁能重新定义智能时代科学与大学的共生关系，谁就可能在下一轮知识生产中赢得主动。
一、平台建设：
从算力底座到全链条科研基础设施
AI for Science的落地首先依赖科研基础设施升级。各校路径虽有差异，但共同指向一个方向：将算力、数据、模型和科研工作流整合为一体化平台。
复旦大学CFFF平台是国内高校中较早系统化建设科学智能基础设施的案例。2023年6月，CFFF（Computing for the Future at Fudan）1.0上线，构建“模型+数据+算力”三位一体的智能化基础设施，年均使用率达95%，累计服务53个校内外单位、550个课题组、5200名科研人员。2025年5月，CFFF2.0发布，定位为国内首个覆盖“教、学、研”全链条的人工智能基础设施，汇聚文理医工全学科累计4万余个，上线47个特色科学模型及80余个科学智能专用算子，供跨团队开放调用。其突破性在于，不再将AI平台仅视为算力提供者，而是将其定位为科研范式变革的载体，使平台本身构成“教、学、研”贯通的智能生态。
上海交通大学更强调产学研协同。2025年6月，上海交大与深势科技签署校级战略协议，依托AI交叉研究院启用“超级科研平台”。该平台以“玻尔科研空间站”为支撑，与图书馆、计算中心、分析测试中心一体化贯通，目标是实现文献、计算、实验的干湿闭环和快速迭代。同年12月，上海交大联合华为打造的“致远一号”智算平台落成，从2024年12月启动建设，秉承“边建边用”理念，于2025年2月上线国内高校首个本地满血版DeepSeek，逐步支撑高水平科研项目。这一“平台+算力”的双线布局，使上海交大在AI4S基础设施上形成从科研工作流重构到底层算力自主可控的完整链条。
北京大学侧重科研语料库和交叉学科研究平台。北大牵头建设覆盖“数、理、化、天、地、生”六大基础学科资源的科学研究语料库，为AI驱动科研提供基础数据支撑；同时依托学部建设理学、工学、信息等7大综合交叉学科群，面向生物医学成像、基因测序、纳光电子等前沿交叉领域搭建跨学科研究平台。此外，Science Navigator科学导航平台已被北大、清华、郑州大学等十余所重点高校接入，深度融合1.6亿篇学术文献、1.6亿项专利数据及2000万条学者动态，覆盖读文献、做计算、做实验、多学科协同全流程。
浙江大学从基础交叉研究院层面推进AI for Science平台建设。2025年5月，浙大基础交叉研究院召开AI for Science平台建设研讨会，围绕平台战略规划与跨学科协作展开探讨，布局AI+药学、AI+材料、AI+化学、AI+力学等方向。这一做法体现了以学科交叉需求反向定义平台功能的思路，而非先建平台再找应用。
二、学科建制化：
从“项目制”走向“学位点”
AI for Science能否真正扎根，关键在于是否形成独立的学科建制。2024年至2025年间，多所高校在这一层面取得实质性突破。
北京大学在学科建制化上推进较早。2024年10月，北大学位评定委员会审议通过建立科学智能学科；2025年7月，北大深圳研究生院正式获批“科学智能”学位点招生授权，2026年将迎来首批学生。科学智能学科为北大自主设置的目录外交叉学科，涉及物理学、化学、生物学、材料科学、计算机科学与技术等领域，学科定位不是“AI+某学科”的简单叠加，而是以科学智能为独立知识领域进行系统培养。2025年4月，北大深圳研究生院成立科学智能学院，以“深原理、强数智、促交叉、创未来”为办学理念，核心思路是以学科形式推进科学智能的建制化发展。
中国科学技术大学于2025年成立人工智能与数据科学学院，围绕AI for Science、AI for Manufacturing（工业智能）和Embodied AI（具身智能）三大方向展开人才培养和科学研究，设有“人工智能”和“数据科学与大数据技术”两个本科专业，以及“智能科学与技术”一级学科。中科大特色在于“科教协同”培养模式，并依托精准智能化学全国重点实验室推出“精准智能化学微专业”，将AI4S理念嵌入化学学科研究生培养体系。
中山大学以研究院统筹跨院系资源。2025年5月，中大人工智能研究院正式揭牌并宣布成立17个研究中心，覆盖主体、基础、应用三个层面，涉及高性能智能化科学工程计算、人工智能数学基础、智能计算芯片与系统、医疗大数据人工智能等领域，旨在统筹推进智能领域的跨院系多学科交叉融合。研究院配置近4万平方米科研场地，进入实体化运行阶段。
三、人才培养：破解跨学科“双导师”难题
AI for Science人才培养的核心难题在于：如何让学生同时具备扎实的科学领域基础和AI技术能力，而不至于两头都不深入。各校探索集中在“双导师制”和本硕博贯通培养两个方向。
北京大学“AI+Science”双导师制是较早的系统性探索。2023年7月起，北大深研院启动AI4S深研博/硕学生招生专项，以“AI+Science”双导师培养模式破解跨学科人才培养难题，连续两届共招收7名博士、37名硕士。2025年11月，“博雅AI4S拔尖人才培养计划”本硕博贯通制项目正式启动，50余位来自北大、清华的优秀本科学子入选。项目定位为“AI+基础科学+产业需求”的融合路径，课程设置上开设“AI+”交叉核心课程，课程案例和项目均来自真实科研与企业场景，旨在打破传统学科壁垒。科学智能学院相关负责人表示，学院致力于打造科学智能北大模式，为全球AI4S领域提供学科建设与产教融合方案。
复旦大学在人才培养上采取更广泛的“AI+X”策略。复旦推出110余门AI大课，覆盖全体本研学生和全部专业，并在国内高校率先启动“X+AI”博硕双学位项目建设；截至目前共推出54个双学士学位项目，涵盖30个一级学科专业，其中包括法语、日语、朝鲜语、西班牙语与计算机科学与技术等新文科与新工科融合项目。复旦的逻辑是：AI素养不是少数交叉学科学生的专属，而是全体学生的基本能力，在此基础上再进行深度的“X+AI”双学位训练。
中国科学技术大学“AI物质创制英才班”体现以重大科研设施驱动人才培养的思路。该英才班依托“机器化学家”等智能科研设施，采用“理论授课+实践操作”模式，分五阶成长路径，面向物质科学与信息科学领域的优秀学生，鼓励以AI原生思维直面真实科研挑战，完成从奇思妙想到中试放大的全流程训练。
中山大学在2025年本科招生中新增4个“人工智能/计算机+”双学士学位项目，包括金融学+计算机、管理学+计算机、金融学+人工智能、大气科学+人工智能，并面向在校学生推出9个相关微专业。这些项目共同特征是以真实学科问题为导向，而非泛化的“AI通识”。
四、传统学科智能化转型：
从“加课程”到“改范式”
避免“贴标签式交叉”的关键，在于传统学科的AI转型是否触及研究范式和知识生产方式层面。
东南大学做法具有代表性。该校牵头启动“AI4SEU”行动计划，核心思路是通过供给侧结构性改革，将人工智能基因渗透进每一个传统学科。相关负责人明确主张摒弃仅教学生AI基础操作的浅层模式，转而推动人工智能深度融入核心研究。该校依托学科传统优势，已研制出混凝土材料领域“砼真砼知”大模型、法学领域“法衡”大模型、伦理领域“问道”大模型等垂域模型。这一路径的逻辑是：AI赋能传统学科不应停留在工具层面，而应形成具有学科自主知识产权的智能系统。
南京大学提出更具理论雄心的“人工智能生物学”新范式。该校生命科学学院相关教授系统阐释了这一学科定义：以人工智能为认知框架和研究手段，深度融合生物学、复杂系统科学和信息科学，通过多尺度数据构建形式化模型，系统揭示生命系统的涌现规律与生物智慧逻辑。相关研究特别区分了“AI for Biology”与“人工智能生物学”：前者是工具导向的，主要提高现有工作流效率；后者是理论创新导向的，试图提出新的生命规律解释，在数据探索中主动生成科学假设。这一区分对理解“贴标签式交叉”与实质性交叉的边界具有参考价值。
南开大学路径是“以数理优势反哺AI”。南开以“AI+”学科群建设为特色，将传统数理学科的强劲实力转化为人工智能学科迭代升级的动能。南开人工智能学科发端于1972年数学系自动控制专业，这种“数理根基、智能学科”的演化路径，使其在AI基础理论层面具有独特优势。其布局不是“新建AI学院”的追赶模式，而是基于既有学科积累的迭代升级。
中国地质大学（北京）转型面向行业特色学科。2025年7月成立的人工智能学院，明确以“地学+人工智能”为重点方向，推动传统地学向地球系统科学转型升级。学院设有计算机科学与技术、软件工程、人工智能、数据科学与大数据技术、地理信息科学等7个本科专业，形成“四系一部一中心”的学科架构。地大案例说明，行业特色高校的AI布局不必追求“通用AI”的全面覆盖，而应聚焦本校学科与AI的深度耦合点。
结语
知识应当如何被生产、传递和检验？这个问题没有现成答案，也不会有单一模式。真正成熟的标志，不是每所高校都拥有同名学院或相似平台，而是不同学术传统都能找到与智能时代对话的方式。大学的使命，正是在效率与耐心、开放与安全、专门化与整体性之间保持张力。唯其如此，AI for Science才不会只是一轮布局，而会成为一代人理解世界的新常识。
*文章信息与图片均源于：各学校官网
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