3月27日，2026中关村论坛人工智能主题日——“全球对话：探索人工智能时代教育科技人才一体化的新范式”专题论坛在中关村国际创新中心举行。

论坛现场，中关村两院发布五大原创科研成果及进展，覆盖具身智能、强化学习、生命科学、大模型、社会智能等关键领域，为人工智能基础研究创新注入强劲动力，为产业落地提供核心技术支撑。

在具身智能方面，具身通用智能基座模型PhysBrain1.0实现了从“动作模仿”到“物理常识习得”的范式升级。中关村两院导具身智能方向负责人、深度机智创始人陈凯介绍，依托自研数据引擎将海量人类第一视角视频转化为多模态训练语料，赋予模型超越代码层面的“物理直觉”，使机器人在交互前即可理解世界运行的底层逻辑，推动通用机器人从实验室研发迈向规模化落地的应用。

由清华大学深圳国际研究生院助理教授于超与北京中关村学院团队共同研发的“RLinf-USER”项目在会上亮相。RLinf-USER是一款专为真实世界在线策略学习打造的统一、可扩展的开源框架。其核心意义在于破解具身智能落地瓶颈，有效解决现有研究泛化能力不足、传统大规模学习框架无法适配物理世界约束的行业痛点，推动具身智能从理论研究走向真实场景落地。自开源以来，RLinf入选EAI-100年度十大突破奖。

在第一性原理计算领域，中关村人工智能研究院副院长夏欢欢发布了中关村两院实现的重要进展——攻克传统密度泛函理论（DFT）与含时密度泛函理论（TDDFT）计算规模受限难题。团队自主研发MegaDFT软件，突破万亿规模哈密顿（Hamiltonian）矩阵构建与分解技术，将DFT计算从千原子级提升至十万原子级；并通过张量分解算法，使TDDFT效率提升两个数量级，可高效模拟数万原子分子激发态与光谱性质。该成果让第一性原理计算迈入真实复杂体系研究阶段，以量子化学精度支撑超大生物分子、非周期材料定量分析，可应用于蛋白质、荧光探针、光敏药物、光功能材料等领域。

北京中关村学院兼职导师、清华大学电子工程系助理教授徐丰力发布了年度重要成果——AutoSota。该项目依托学院自主研发的OmniScientist科研智能体系统，面向端到端的AI科研自动化，致力于大幅加速繁琐、高强度的实验迭代优化过程。AutoSOTA在近一年AI顶会论文成果的基础上，成功发现了105个性能显著提升的SOTA模型，其中超过60%具有新颖的结构设计，平均性能提升达到近10%。在实现技术指标突破的同时，更推动了科研范式的深刻变革，成为人类科学家的“创造力放大器”，帮助他们从重复性实验中解放出来，让精力聚焦于更具颠覆性与不可替代性的原创性研究，重新定义科研创新的价值重心。

在大模型与社会智能领域，北京中关村学院博士生关浩祥发布中关村两院研发的社会模拟器，以大模型智能体为单元构建数字孪生社会，让社会研究从“解释过去”转向“推演未来”。该项目突破高保真模拟、十亿级智能体并行演化、多源异构数据融合三大核心瓶颈，实现微观机制可检验、社会复杂度可逼近、现实信息可接入，相关成果已在千万级公众舆论仿真中验证，为社会科学打造出可实验、可复现、可推演的全新研究范式。

（文：智雨荷；编辑：张广林；复审：常悦；核发：冉阳）