开场
文献综述选哪个模型、数据清洗写哪段提示词，实验室的工具选型正变成科研必答题。
科技部党组书记、部长阴和俊日前发文指出，推进人工智能赋能科研创新，完善算力、数据等基础设施，拓展科学研究智能化应用场景。
文章同时提出，做好实验材料、科学数据、科技资源调查、科学考察等基础性工作，多渠道加大基础研究投入，构建高效资助体系以提升经费使用效能。
按科技部此前刊文的表述，人工智能赋能科学研究正在推动科研范式变革，在提升科研效率、加速科学发现和技术突破方面展现潜能。
建设智能化科研平台系统、加快推动AI赋能科学研究落地应用，被列入下一步工作方向。
本轮发文明确先完善算力与数据两类基础设施，再拓展科学研究智能化应用场景。
实验材料、科学数据、科技资源调查、科学考察等基础性工作同步部署。
对照文件口径，选AI科研工具先看数据基础：科学数据能否规范沉淀，能否进入本单位数据资源体系。
再看算力与场景匹配：任务跑在本地算力还是公共平台，智能化应用场景是否有对应支撑。
