英国政府2026年6月23日宣布，由牛津大学和伦敦大学学院牵头成立两所新的国家人工智能研究实验室，两校合计获得最高6000万英镑政府资助。此举旨在从基础研究层面突破当前人工智能的成本和性能瓶颈，降低开发运行成本、提升可靠性并降低使用门槛，从而减少对少数大型科技公司闭源人工智能模型的依赖，增强自主研究能力。英国研究与创新署旗下的工程与物理科学研究委员会提供资助，为期6年，并配套提供价值数千万英镑的大规模计算资源，为模型训练和底层技术攻关提供支撑。

　　两所实验室的设立是英国近年来强化人工智能战略布局的重要一环。英国研究与创新署于2026年2月发布该机构首份人工智能战略，承诺2026年至2030年间向人工智能领域投资16亿英镑。

　　人工智能战略明确了三大目标：一是在英国世界一流大学中研发下一代人工智能技术，二是开发基于kaiyun易获取技术的开源工具，三是减少对大型技术提供商和远程数据中心的依赖。在这一战略框架下，资助规模从最初计划支持一所实验室、拨款4000万英镑，扩大为支持两所实验室、最高6000万英镑。两所实验室还将与艾伦·图灵研究所、研究与创新署人工智能研究枢纽等英国本土科研平台合作，形成覆盖高校、科研机构与产业界的协作网络。研究成果将应用于医疗、教育、公共服务、科学研究和先进工业等领域。

　　基础人工智能科学研究实验室（SOFAIR Lab）由伦敦大学学院牵头，联合剑桥大学、牛津大学和爱丁堡大学，致力于开发下一代开源人工智能技术。其核心目标是拓展人工智能底层技术架构的多样性，使先进人工智能能够在广泛可用的硬件上运行。为实现这一目kaiyun标，基础人工智能科学研究实验室从三个层面展开研究：一是模型设计，探索更灵活、可组合的新型架构，包括借鉴神经科学原理的学习方法；二是训练方式，探索更高效、更节省算力的新途径；三是部署模式，通过网络连接现有算力资源，实现分布式模型训练，其中剑桥大学团队重点攻关大规模分布式训练算法。实验室还正在构建一个开源的多模态人工智能基础模型，作为内部实验的测试平台。

　　英国开放式学习与发现实验室（BOLD）由牛津大学主导，联合伦敦大学学院和帝国理工学院，聚焦于探索人工智能的全新学习方式，开发能够更高效学习、适应新情境并在物理空间中运行的人工智能系统，且不依赖大规模集中式计算资源。研究围绕三大支柱展开：一是训练机制，探索不依赖现有主流方法、对算力和能耗要求更低的训练途径；二是人机协作，训练人工智能作为“合作科学家”协助研究团队生成假设、加速发现；三是物理环境适应，使机器人能够在有限数据和本地算力条件下适应真实世界环境。