发动机被喻为火箭的“心脏”，其研发是航天领域技术最密集、挑战最严峻的环节。按照传统方式，大多靠物理试错，制造出来、点火试验、找出问题、不断改进……周期长达数月甚至数年。
而现在，一场效率变革正在发生。
在北京科学智能研究院，随着AI被引入，计算效率跃升约千倍，火箭发动机从构想到实物验证的周期压缩至2周。
“我们联合北京大学研制的火箭发动机研发智能体平台‘Prime一行’，实现火箭发动机设计、仿真、制造、试验全流程智能化，成功打通从‘画图纸’到‘点火测试’的闭环。”北京科学智能研究院副院长、北京大学助理教授陈帜介绍。
陈帜讲解火箭发动机结构及设计难点
一体成型的发动机模型样例
科学技术是第一生产力。陈帜表示，“未来火箭发动机的研发或许能更快、成本更低，设计师只需提出需求，AI便能自动帮助实现目标任务”。
窥斑知豹。这场对火箭发动机研发流程的变革，有力验证了人工智能在工程领域的巨大潜力。而北京科学智能研究院的实践，则昭示着AI正在改变科学研究的范式。
北京科学智能研究院院长李鑫宇说，研究院专注于AI赋能科学研究相关技术突破，研究院推出的AI技术正在改变上游实验室“读文献”“做实验”的方式。
李鑫宇在介绍AI for science在科学研究中的具体应用
李鑫宇介绍，在“读文献”上，AI可以通过深度解析如化学文献中的分子式、结构式、文本、图表等信息，实现科研内容从“可检索”到“可计算”的关键突破，真正将分散的知识整合为可为人工智能使用的的数据基础，为生态构建起关键的数据与能力底座，让“读”的环节拥有可交互、可推理的知识语料。
在科学探索中，“做实验”也是重要一环。如果科学仪器被AI赋能，传统实验流程会发生怎样的改变？
北京科学智能研究院研究员张泽中现场展示了智能双束电镜系统Hyper-FIB。“该系统相当于为仪器装上‘大脑’，实验室从原先‘人不能离’变成‘无人值守超过8小时’，样品的制备成功率从不足30%跃升至90%以上，单样品制备时间缩短到60分钟内。”他介绍。
张泽中正在介绍智能双束电镜系统
在赋能科学研究的赛道上，人工智能在提升科研效能、缩短研究周期、打破学科壁垒方面显示出极大的潜力。“人工智能赋能科学研究已在全球范围内形成共识，正在成为新一轮科技革命的重要推动力量，将对未来科学技术和产业发展带来深远的影响。”北京市科委、中关村管委会相关负责人表示。
策划：胡健、邓晓霞
统筹：王洲、潘俊强
记者：王子凯
图片：王子凯、刘兰
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