相对课堂教学十大场景，科研赋能条款更强调智能工具发现规律、智能实验室提升实验效率，以及成果转化中的需求感知与匹配——这与科学智能（AI4S）建设高度同向。
政策看点
- 围绕自然科学、工程科学和哲学社会科学，探索建设并推广科学智能体与智能工具。
- 建设人工智能学科交叉创新平台，强化多学科融合与科研新范式探索。
- 推动基础科研平台与科技基础设施智能升级，建设智能实验室和自主实验集群。
- 支持自动化设计实验方案、开展实验操作、分析实验数据，提高科研创新效率。
- 深化高校科技成果交易平台智能体应用，促进企业需求感知与转化成果匹配。
政策信号
科研侧AI应用将从“文献检索插件”走向“智能体+实验集群+转化匹配”的系统能力。学校需要明确数据边界、学术主体责任与平台安全合规。
信息来源与解读边界
本文是对教科信〔2026〕1号公开文本中科学研究相关部署的专题拆解，不是另行发文。完整要求请对照行动计划全文及学校科研伦理与数据管理制度；总篇解读见站点《人工智能+教育行动计划》页面。
落地建议
建议以1个交叉方向试点：科学文献与实验数据辅助→科研智能体工作流→过程留痕与伦理审查，再扩展到实验室智能化与成果转化匹配。
一句话建议：规划AI4S或科研智能体的高校，可直接用本专题条款作为建设论证与分期验收对照。