2026年7月22日，美国国家科学基金会（NSF）宣布通过“综合数据系统与服务”（IDSS）项目提供总计8300万美元的新一轮资助，旨在扩大科研人员获取和使用数据基础设施资源的范围，推动科学数据与计算资源、AI资源的深度融合，以支持科学发现与创新。此次资助主要分为两类：

（1）国家级综合数据系统与服务

面向AI驱动科学的数据基础架构（FabAID）：由莫格里奇研究所牵头，旨在建设一个连接数据存储库、计算资源和科研网络基础设施的全国性数据基础架构，并与“国家人工智能研究资源”（NAIRR）连接，以简化AI驱动研究所需大规模科学数据集的访问与规范管理。

国家数据平台（NDP）：由加州大学圣地亚哥分校牵头，旨在建设一个可支持AI应用的科研生态系统，整合分布在美国各地的数据、计算设施和AI资源，为具备互操作性、可扩展性和可复现性的AI驱动科研工作流程提供支持。

（2）现有系统向国家级服务转型

交互式发现实验室（iDLab）：由加州大学洛杉矶分校牵头，旨在构建统一网络平台，实现研究人员与NSF高性能计算及云系统资源的便捷对接，简化AI科研工作流程，并借助网络平台推动拓展科学、技术、工程和数学（STEM）教育与培训。

BRIDGE国家中心：由加州大学欧文分校牵头，旨在构建开放式云基础设施，支持运行可复现的数据科学工作流程，管理数据集及机器学习模型，从而提升研究可复现性，加速AI驱动的科学发现。

国家科学数据基础架构（NSDF）：由田纳西大学诺克斯维尔分校牵头，旨在将现有试点项目升级为国家级服务，通过标准化框架连接分布式科学数据，实现数据的高效查找与利用，保障科研流程安全可复现，并支持数据科学人才培养。

多学科科研推进环境（MESA）：由亚利桑那大学牵头，旨在开发AI驱动型数据平台，利用元数据自动化技术与智能体跨学科整合科学数据，实现科研工作流程的互操作性与可复现性。

NSF主任布莱恩·斯通指出，美国在人工智能领域的领导地位不仅取决于先进的计算资源，更取决于支撑研究人员大规模检索、访问和分析科学数据的数据基础设施，此次投资将为科学家和工程师提供关键的基础设施支撑，以增强国家竞争力。

信息来源：

https://www.nsf.gov/news/nsf-announces-83m-investment-integrated-data-systems

https://mp.weixin.qq.com/s/Bs5u8v-0Vl6_7JmbZh30Rw