周伯文：以人工智能赋能高水平科技创新 | 洞见

7月17日，2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议在上海召开，为全球智能科技创新与治理合作搭建了重要平台。习近平主席在开幕式上发表主旨讲话，强调“要抓住难得的历史性机遇，鼓励开源开放、合作共享，全面促进人工智能科技创新、产业发展、场景应用，协同推进传统产业改造升级、新兴产业培育壮大、未来产业前瞻布局，让人工智能赋能千行百业”，为人工智能发展与治理提供了根本遵循。当前，通用人工智能加速迭代，与基础科学的融合持续深化，一场面向未来的科研范式变革正在加速到来。

*本文作者，上海交通大学上海高级金融学院兼聘教授周伯文，原文刊载于《光明日报》（2026年07月30日），本文较原文略有增删。

科学研究是由研究者、研究工具、研究对象构成的三位一体体系。在人工智能诞生前，研究者直接面向研究对象开展探索，传统研究工具是“透明中介”。人工智能的出现，使研究工具由被动执行指令转向主动推演与假设生成，由确定性操作转向开放性试错探索，由单一功能工具走向能力涌现，实现了从“研究者直面研究对象”向“研究者借助人工智能认知研究对象”的链路重塑，这也是AI for Science（科学智能）的核心内涵。这一重大变革不再局限于技术层面，同时亟须构建全新科研范式与对应的验证校验机制。

从静态数据拟合走向真实世界交互，建立因果性科学认知。传统大模型以文本数据训练为主，擅长捕捉表层关联，难以区分相关性与因果性，形成的是脱离实体场景的虚拟认知。科学智能可深度联动实验设备、仿真系统、野外观测平台与工程验证场景，在真实科研环境中感知现象、验证假说、推演机理，实现从“读文献、记知识”向“做实验、探真理”的转变，筑牢原始创新的认知根基。

现有AI应用多为短周期、快反馈、确定性任务，可依托即时奖惩快速迭代优化。而基础研究天然具有周期长、试错多、反馈稀疏的特征，新材料研发、生命靶点攻关、空天动力学推演等前沿课题，往往需要长期持续探索。传统智能模型难以应对长链条、高复杂度的科研任务，极易在长期推演中偏离目标。科学智能系统具备任务拆解、分层推理、动态纠偏、成果沉淀的自主能力，能够承接长期性重大科研难题，补齐人类科研在持续算力、系统记忆、稳态探索等方面的短板，持续拓展科学探索边界。

科学探索的本质是试错，海量失败实验与无效推演中蕴藏着突破传统理论的关键线索。现有模型训练高度依赖成功样本、忽视负向数据价值，导致模型只能复刻既有成果，难以突破现有知识体系。科学智能系统可自主归类试错场景、精准溯源问题偏差、动态优化科研假设，将科研失败的冗余数据转化为模型迭代的核心养分，构建“假说提出—仿真推演—实验验证—复盘优化”的完整创新闭环，形成类科学家的反思与创新能力。

三重能力变革互为支撑、层层递进，推动科学研究进入人机优势互补、协同攻坚、双向赋能的全新发展阶段。近年来，全球多国布局科学智能赛道，欧美多国搭建跨机构AI科研协同平台，依托开放共享机制推进基础难题攻关，印证人机协同科研是全球共同方向。立足国内创新布局，上海人工智能实验室聚焦国家重大战略需求，持续深耕科学智能赛道，依托自主通用大模型技术体系，在本届世界人工智能大会重磅推出“书生・端砚”科学发现平台，作为科学元认知理论落地的本土实践载体。该平台打通文献挖掘、假说生成、仿真推演、实体实验、数据回流、模型迭代的科研全链路，构建“数字仿真预判+实体实验验证”的干湿双闭环创新体系，有效破解行业内工具分散、数据割裂、算力复用率低的痛点。

坚持开放共赢，是落实本届大会主旨讲话精神、发展科学智能的应有之义。基础科学议题具备全球性，能源、生命、气候等重大课题无法依靠单一主体独立攻克，封闭发展、技术壁垒只会束缚创新上限。我国一方面持续开放本土科学智能基础设施，向全球科研工作者共享模型与算力资源；另一方面主动参与国际科研规范、数据共享标准共建，以双向协作汇聚全球创新力量，让科学元认知相关成果惠及全人类，切实践行开放共赢的发展主张。

创新无止境，治理须先行。科学研究的本质始终是人类凭借工具，试图理解不以人的意志为转移的自然规律。人类研究者提出科学问题、作出价值判断、对最终结果负责的主体职能无法被替代。人工智能深度介入科研核心环节，在释放创新动能的同时，也带来新的治理课题。要将科学求真准则、伦理规范、安全底线嵌入模型研发、实验设计、成果推演全流程，建立专家终审、全程溯源、风险预警的全链条管控机制，确保智能科研始终向善有序、服务人类共同利益。

当前，人工智能驱动的科研范式变革已成时代大势，面向未来，科研工作者将坚守科技自立自强使命，深耕科学智能前沿领域，完善人机协同、开放协作、安全可控的创新体系，不断产出原创性、引领性成果，以人工智能赋能高水平科技创新，为建设科技强国、推动全球智能文明向善发展注入持久动力。

内容来源｜《光明日报》

图片来源｜千图网

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