当前，全球科技竞争格局深刻调整，科学研究范式正在经历由数据与算法驱动的历史性变革。
在此背景下，科学智能（AI4S）作为交叉融合领域，已成为突破关键核心技术、解决重大科学难题的战略性抓手。
上海市政协委员戴敏敏在专题会议上指出，传统科研依赖“试错实验+专家经验”的模式已难以适应快速迭代的创新需求，而科学智能通过构建“数据驱动—模型预测—自动验证”的闭环，显著提升科研效率与精准度。
上海作为国家科技创新高地，具备打造科学智能发展标杆的独特优势。
一方面，复旦大学、上海交通大学等顶尖学府与张江、临港等国家级实验室形成创新集群；另一方面，生物医药、半导体等优势产业为技术转化提供丰富场景。
然而，对标国际领先水平，仍存在科学数据共享不足、专用算法研发滞后、跨学科人才短缺等关键瓶颈。
针对上述问题，戴敏敏提出三方面建议： 其一，强化顶层设计，聚焦“全链条闭环”目标。
需统筹算力基础设施、科学仪器网络与大模型开发，同步建立监管验证机制，避免技术应用风险。
其二，完善基础支撑体系。
建设高质量科学数据公共平台，推动跨机构数据开放，鼓励研发面向材料模拟、药物设计等领域的专用算法。
通过举办国际学术活动，提升上海在科学智能领域的全球影响力。
其三，深化教育改革与人才引进。
支持高校设立科学智能交叉学科，突破传统专业壁垒，培养同时掌握前沿技术与产业化思维的复合型人才；实施更具吸引力的人才政策，汇聚全球顶尖科研团队。
业内专家分析，科学智能的发展将重塑生物医药、能源材料等行业的研发路径。
若上海能率先建成完整生态链，不仅可巩固其“五个中心”建设成果，更可能孕育出具有国际竞争力的原创技术体系。
科学智能代表着科学研究和产业发展的新方向，是推动高质量发展的重要引擎。
上海具备打造国家科学智能发展高地的条件和基础，关键在于统筹推进基础设施建设、生态优化和人才培养。
通过培养一支既具专业素养又富创新精神的复合型人才队伍，建立完善的产业链闭环，上海有望成为全球科学智能创新的重要策源地，为国家科技自立自强和经济高质量发展作出更大贡献。