11月9日，2025年世界互联网大会乌镇峰会人工智能赋能科学研究论坛在浙江乌镇举行。来自中国、加拿大、德国等国家和地区的院士专家，聚焦人工智能与基础科学的深度融合，就人工智能在推动科研范式变革的创新实践与未来方向进行了深入交流。

　　2025年世界互联网大会乌镇峰会人工智能赋能科学研究论坛现场。光明网记者 赵金悦/摄

　　“材料研究经过了三个重要环节，即从经验试错到理论推演、再到计算模拟的研究范式。如果人工智能与材料紧密结合，就会产生大数据加人工智能驱动的材料研究第四个范式。”正如中国科学院院士、上海硅酸盐研究所研究员陈立东所言，人工智能已成为加速科学发现、攻克关键领域瓶颈的“引擎”，驱动科研范式发生深刻变革。

　　在基础研究领域，人工智能正破解传统科研的核心难题，提供新的“解题思路”。北京中关村学院副院长秦涛认为，科学智能是通往超级智能之路。他认为，超级智能应“超越人类尺度、人类模态”，探索未知世界，而“AI for Science”（人工智能赋能科学）和“Science for AI”（科学赋能人工智能）的“双向赋能”是关键。“如果要推动数据驱动人工智或大模型的快速发展，则持续需要增量的数据，而增量数据的产生大多来自于科研。”中科曙光总裁助理、智能计算产品事业部总经理杜夏威进一步说。

　　陈立东坦言，自己和团队是人工智能的“崇拜者、积极响应者和用户”。他强调，对于信息、航空航天、深海科学等多个领域的技术实现，材料有着独特地位。但当前技术面临“测不准、测不到、测不全”困境，传统试错法难以高效找到最优解。“我们期待用人工智能快速‘试错’，寻找最佳工艺和理想结构。”他说。

　　专家们分享的案例体现出，人工智能的加入让科研效率实现飞跃：陈立东团队利用磐石大模型，通过十次迭代、五次尝试，找到性能优异的催化剂成分；中关村学院研发的MegaDFT系统，依托人工智能实现10万个原子的量子精度计算，覆盖99%已知结构蛋白。

　　2025年世界互联网大会乌镇峰会人工智能赋能科学研究论坛现场。光明网记者 赵金悦/摄

　　面向多元科研与应用场景，人工智能的融合创新正持续拓展边界。加拿大皇家学会院士、加拿大工程院院士、西湖大学讲席教授默罕默德·萨万提到，人工智能脑机接口技术虽目前仍“像一个小玩具”，有很多问题无法解决，但通过人工智能驱动的神经数据获取、数据处理与应用闭环，已能帮助行动不便者借助机械臂完成喝水等动作。该技术依托人工智能实现高通量神经信号解码与分析，在癫痫检测、视力恢复、语言解码等场景取得突破，还可应用于成瘾现象的神经调节。

　　同时，雷根斯堡大学教授罗兰・赫尔姆提到，生成式人工智能已成为创新领域“游戏规则改革者”，在开放式创新、渐进式创新及商业案例制定中作用突出。罗兰・赫尔姆提到的德国制造业实践，印证了人工智能的作用：一家纸箱厂利用人工智能优化瓦楞棍生产与涂层工艺，某跨国企业尝试用人工智能评估全球数千份服务报告，核心均是人工智能与人类专业知识的互动——人工智能的介入能节省大量调研和数据分析时间，提升预测准确性。

　　论坛上，专家在发言中坦言，目前人工智能与科学的结合仍面临一系列挑战，如赫尔姆提到，生成式人工智能的发展“仍需人类创造力的引领”；陈立东认为，人工智能在科研中的应用仍存在局部性、黑箱性问题，跨尺度突破、多模态融合等仍是待解难题，材料研究还面临“高耗人、高耗时、高耗能、高难度”的“四高”问题；杜夏威则表示，采用传统计算方式求解微观问题会呈现“计算爆炸”状态，这将导致科学问题几乎无解……

　　对此，论坛嘉宾一致认为，随着人工智能技术不断成熟、生态持续完善，其将进一步深度融入基础研究、应用创新、产业升级等各个环节，重塑科研范式，为解决全球性科学难题、推动高质量发展提供强大动力。（记者 孔繁鑫 丛芳瑶）