從材料科學的“自動駕駛實驗室”到能源系統(tǒng)的“智慧大腦”，從基因組的“語言解碼”到罕見病的“智能診斷”，人工智能浪潮下，一場席卷全球科研領域的范式革命撲面而來。

　　5月12日，在2026世界數字教育大會“構建新型科研能力：人工智能賦能科研范式變革”平行會議現場，來自16個國家和地區(qū)的170余位科學家、教育管理者和產業(yè)界代表齊聚一堂，共話人工智能賦能科研范式變革底層邏輯。

　　范式重構：做真正的科學發(fā)現

　　在會議現場，一封由全球頂尖AI公司首席執(zhí)行官聯名簽署的公開信引起廣泛關注，信中強調“沒有數學就沒有AI”。菲爾茲獎得主、中國科學院外籍院士、美國國家科學院院士埃菲・杰曼諾夫解釋道：“AI的本質就是數學。”他強調，科研的真諦是透過數據探尋本質。

　　傳統(tǒng)材料研發(fā)往往容易陷入“試錯循環(huán)”，中國科學院院士、北京大學常務副校長張錦團隊研發(fā)通用科學智能體，僅用4天就制備出超高強度纖維。“AI與科學融合需要做真正的科學發(fā)現而非舊問題包裝。”張錦認為。

　　中國科學院院士、清華大學校務委員會副主任姜培學將新一代能源系統(tǒng)比作人類生命體，打造出具備感知、記憶、思考、決策和行動能力的“能源大腦”。他介紹，在西北風光火儲能源大基地，“能源大腦”已實現日前發(fā)電計劃和日內自動化調度的全流程智能管控，棄風棄光率降低了30%以上。

　　前沿探索：讓AI成為科研伙伴

　　如果說資深院士描繪了AI賦能科研的宏觀圖景，那么3位青年科學家的報告則展示了這一領域鮮活的前沿實踐。

　　西湖大學特聘研究員格雷戈里・格林開發(fā)的AI文獻推薦工具，能夠自動提取論文的核心研究問題、數據和結論，并根據研究者的興趣生成個性化推薦閱讀列表。

　　“今天，AI正在重塑科學家閱讀文獻、進行計算、開展實驗這3個科研環(huán)節(jié)。”深勢科技創(chuàng)始人、首席科學家張林峰帶領團隊打造的“玻爾”科學導航系統(tǒng)，能夠精準檢索跨學科知識并提供帶引用的答案，努力讓每位科學家都擁有一個24小時在線的AI科研助手。

　　上海創(chuàng)智學院副教授、智元機器人首席科學家羅劍嵐帶來了“部署即學習”的機器人研究新范式。其團隊開發(fā)的系統(tǒng)，可通過16臺雙足機器人組成的艦隊在真實環(huán)境中收集數據并持續(xù)優(yōu)化模型。

　　未來共識：人機協(xié)同定義科研新生態(tài)

　　在中國科學院院士、西湖大學校長施一公組織的圓桌對話中，“人機協(xié)同是未來科研核心形態(tài)”成為與會專家的一致共識。

　　高質量研究問題是否仍將由人類提出？北京中關村學院常務副院長、北京大學博雅特聘教授董彬認為，“科學品位”仍是人類的核心優(yōu)勢。

　　針對當前科研評價體系的改革，美國國家科學院院士、澳門科技大學校長朱健康提出，現有體系導致大量高質量的負面數據被埋沒，而這些數據對AI訓練至關重要。

　　教育部科學技術與信息化司司長周大旺表示：“人工智能正推動科研從傳統(tǒng)經驗科學向數據驅動模式變革，教育界須主動求變，深刻反思并重構人才培養(yǎng)體系。”未來，隨著智能體科研與自主智能實驗室的普及，人工智能驅動的新型科研能力必將成為推進全球科學發(fā)現和產業(yè)發(fā)展的核心引擎。