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Alpine将推出V6混动超跑 传承F1技术 最大功率超1000马力_我的网站

A |     　　近日，2026科学智能大会在北京举办。    

。人工智能在可形式化、可验证的科学任务上，效率远超人类。　　“与人类科学家相比，AI可以掌握更多知识，不仅能把科研人员从重复、耗时的工作里解放出来，还能拓展视野边界，发现更多新奇现象，提供更多探索灵感。”中国科学院自动化研究所研究员李林静说，目前，科研智能体已经能够完成文献研读、实验规划、参数迭代、结果分析的闭环自主科研流程。

D | 　　在战略布局上，各国纷纷加速：中国发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，将“人工智能+”科学技术列为6大重点行动之一；美国推出“创世纪计划”，统筹整合全国科研基础设施，依托人工智能全面提速前沿科学突破；欧盟发布专项战略汇集资源以研发AI并将其应用于科学。　　中国科学院软件研究所研究员黄进说，在以AI驱动的科研范式下，学科融合成为趋势，AI4S已经深入到许多重大科研计划和基础科研项目的核心环节。　　“看似合理”：验证瓶颈让科研成果难以落地　　AI4S为许多领域的研究打开了新空间。　　在生命科学领域，AI可设计靶点分子、筛选化合物，将候选药物发现从数年缩短至数月；在材料领域，AI能辅助设计催化剂、筛选验证配方组合，加快材料研发从经验试错走向数据与机理协同驱动。　　谷歌公司旗下DeepMind使用AI工具预测出了220万种新的晶体，其中38万种具有稳定结构。然而，这些预测结果得到实验验证的不到0.2%。这一现象凸显出AI4S领域面临验证瓶颈，大量AI预测结果难以完成实验验证，阻碍了计算发现走向实际工程应用。　　中国工程院院士、计算机专家李国杰指出，AI产生海量“看似合理”的假说，绝大多数无法被验证，导致科研资源浪费在低优先级选项上。波士顿咨询公司的报告也显示，全球AI制药投入数百亿美元，至今尚未有一款获批上市。　　打破科研与产业之间的界限，已经成为AI4S下一步迫切需要解决的问题。中国科学院院士、北京大学数学科学学院讲席教授鄂维南认为，这仅靠科研能力的提升是不够的，还必须在评价机制、组织形式上下功夫。　　人机协同：更需人类科学家守持科学品位　　推动自主实验室智能化改造，实现AI对科研全流程各个环节的深度赋能，已经形成全球共识。但是，随着前沿模型自主能力的持续提升，AI技术的“双刃剑”效应也随之放大。　　李国杰指出，现有主流AI系统本质上仍是外源目标驱动的优化体系，即使未来AI具备更强的目标更新和自我改进能力，其评价准则的正当性、科学意义的判定以及风险责任的承担，仍不能由系统内部完全闭合地解决。　　北京大学科学智能学院副院长莫凡洋认为，从长远看，AI或将具备自主设计科学实验的能力，但现阶段仍需由科学家提出核心科学问题、划定探索方向，同步配套完善安全约束规则、人工复核验证流程与风险处置机制。　　不少与会专家表示，未来更可能出现的是“AI主导执行过程、人类科学共同体保留最终判断权”的混合科研范式，而不是取消人类评价权的全自动科研体系。

E | 　　可以期待，依托AI4S的持续发展，人机协同的科研模式将不再是科幻作品中的想象。

F | 　　“人和AI之间，应该是互相成就的关系。”莫凡洋说，在科研探索的道路上，科学品位、实验验证与责任判断始终是人类科学家不可替代的核心价值。

G | (记者 刘祯)。

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Published on:02:15:52