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(来源:文汇报)
科学研究,终于站在了属于它的“工业革命”入口——未来的科研很有可能将告别对于经验与试错的依赖,而是像工厂流水线一样,可设计、可迭代。
日前,AI for Science(科学智能)概念的提出者、中国科学院院士鄂维南指出,科学智能的关键不在于模型、算法等单点突破,而在于谁能率先完成科研范式的整体转换。
在出席由上海国投发起并联合上海人工智能实验室共同主办的“智研未来 AI4S”前沿论坛时,鄂维南系统盘点了我国在该领域的“家底”,参与国际竞争的优势与短板,进而对上海提出建议。他认为,上海应该“双管齐下”,同步推动科学智能“生产力”和“生产关系”的变革,既要积极打造“超级实验室”,又要构建科研特区,以探索有利于持续提出、验证和迭代科学问题的新机制。
科研“工业化”并非简单“流水线”
AI for Science(简称AI4S)指的是利用人工智能优化乃至重塑科研方法与流程。在蛋白质结构预测等方面,算法已经取得卓越成果,让人们看到AI介入科学发现的巨大潜力。
鄂维南的判断则更进一步,他认为,未来会有越来越多的科研活动,朝着工业化、平台化、智能化演进——就像建工厂,科研流程将被设计成一条条“流水线”。
不过,科研的“工业化”,并不等于把科学发现变成机械的流水线加工。根据鄂维南的阐释,AI4S固然要将那些可重复、可验证、可并行的环节,从依靠个人经验的低效试错中释放出来;但更重要的是,它将重塑科研流程和范式——比如,将文献数据、仪器设备、软件算力等资源系统组织起来,让科学计算、表征模型、自动化实验室等彼此衔接,形成“提出问题-计算预测-实验验证-数据回流”的闭环。当AI主导下的计算与实验不断相互反馈,它就能显著加速研发进度、降低研发投入,让科研人员能够探索此前他们不敢、不能触及的问题。
事实上,在鄂维南的理念中,真正颠覆性科学问题的探索、原创科研路径的选择,是仅靠科研“工业化”无法解决的、必须建立与之相适应的新机制。换言之,AI可以提升科学研究的“生产力”,但科研如何组织、人才如何评价、学科如何交叉——这些“生产关系”决定了创新上限。
我国应尽快提升通用基座模型能力
作为全球AI4S领域最有影响力的科学家之一,鄂维南剖析了当前全球AI4S的两大主流路径。
美国主导的路径,强调以基座模型为核心,将其接入科学工具和自动化实验室,比如谷歌、OpenAI、Anthropic等巨头正在积极布局,把科学能力作为大模型的核心——特别是6月底,Anthropic刚刚发布了面向科研的Claude Science工作台,在全球引起广泛关注。在国家战略层面,美国去年底启动了“创世纪计划”,被外界视为AI时代的“曼哈顿工程”,它将联邦的科学数据、国家实验室以及人工智能的能力整合起来,以加速科学发现。鄂维南认为,该计划出台后,美国科学智能的步伐明显加快。
中国走的路径,被鄂维南概括为“平台化的横向基础设施+垂直整合”。也就是说,先是建设全要素科研基础设施,之后为这个科研领域的“安卓平台”构建各类垂直场景,包括电池、材料、药物、发动机等的研发,从而打通从理论、计算,到实验和产业验证的路径。
在这条路上,中国已有相当的积累。一方面,国内的基础层正在不断形成世界级平台和设施;在垂直领域,也涌现出不少范式变革的标志性成果。比如,一家初创的航天技术公司,基于AI智能体设计了火箭发动机,从方案到实物仅用一周。鄂维南认为,这一成功的核心,是在一个场景中打通了燃烧仿真计算、材料、3D打印等环节,体现出“平台+科研”的价值。
鄂维南也坦言,目前国内AI4S的发展仍有不少短板,包括科研资源未被充分整合,高端仪器需要摆脱进口依赖。更关键的是,我们必须提升通用基座模型能力,因为单靠在开源模型上“加”一层科学知识,无法弥合在科学推理、多模态理解等深层能力方面的差距。
上海应建平台、创机制同步发力
面对这场未来的科研范式变革,上海如何抢占先机?鄂维南的建议是,从“生产力”和“生产关系”两方面入手。
首先是要建设一座真正意义上的“超级实验室”——一个高度自动化、智能化,并且主动打破学科界限的科研平台。鄂维南以中国科学技术大学投入百亿级经费、以“机器化学家”为核心的自动化实验室为例,如此量级的平台,能牵引整个AI4S体系发展,让一座城市的科研范式立即“上一个台阶”。他认为,这类超级实验室将成为未来全球科技创新中心的必要条件。
而在“生产关系”层面,鄂维南提议上海可以借鉴建设产业园区的思路,在科研领域也辟出“试验田”和“特区”,实现创新机制的转换。实际上,他一直呼吁AI4S打破学科与学科之间、理论与实验之间、科研与产业之间的界限。比如,可以构建“高校-新型研发机构-企业”三位一体的科研组织形态:让实验室里的洞见能够顺畅地流向产业;或是构建新的人才评价机制,不再唯论文、唯“帽子”,让那些能做出真正原创突破的人才脱颖而出。
这些建议,与论坛主办方的谋划形成呼应。上海国投公司董事长袁国华表示,他们将发挥产业投资、生态布局、资本链接、产业协同的优势,加快人工智能向科学研究的全领域渗透,以AI4S科学范式的变革,赋能产业升级。
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