2026科学智能大会：AI4S已进入“下半场”

中化新网讯 近日，以“人工智能变革科研范式”为主题的2026科学智能大会在北京举行。专家指出，科学智能（AI for Science，简称AI4S）已进入“下半场”，重心正从AI方法探索，转向AI时代科研体系的系统性变革。

北京大学数学科学学院讲席教授、中国科学院院士鄂维南认为，AI正在重塑知识获取、理论计算和实验工具，通过平台化科研与“干湿闭环”大幅提升探索效率。未来，需要推动科研平权化，以产业视角打通人才、创新、市场、资金等环节，建立低成本、高效率的科研工具与成果转化体系，让有能力的个人和团队都能参与科技创新，同时切实保护自由探索这一颠覆性创新的核心要素。

深势科技创始人兼首席科学家、北京科学智能研究院理事长张林峰指出，科学智能的落地需要基础设施先行，包括科研基础大模型、高质量科学数据与语料、自主实验室等系统性建设。他表示，AI4S要真正服务于具体科学问题，从方法探索走向科研实践，形成经得起科研实践检验的成果。

之江实验室主任、阿里云创始人、中国工程院院士王坚表示，在AI4S研究过程中，多学科交叉、跨学科融合的门槛将会被更多科研工作者跨越。

如何打破科研与产业之间的界限，让AI的预测真正经得起实验检验，成为AI4S下一步迫切需要解决的问题。鄂维南认为，这仅靠科研能力的提升还不够，还必须在评价机制和组织形式上下功夫。北京大学科学智能学院副院长莫凡洋表示，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。不少与会专家认为，未来更可能形成“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。

会上，北京市科委、中关村管委会发布“北京市首批人工智能赋能科学研究典型案例”。首批案例包含自主实验室体系、高价值场景、科学模型、科学数据、创新生态五个大类，共计16个案例。自主实验室体系案例包括由清华大学化学系建设的化学研究自主实验室，其变革传统“经验试错”模式，建立数据与算法驱动的化学研究新范式，实现从分子设计到智能表征全流程无人运行；由北京化工大学、戴纳科技共建的基于AI自驱动的电化学催化剂研发CRO（合同研究组织）实验室，实现催化剂研发全流程无人化高通量运行。科学模型体系方面，由中国科学院自动化研究所、中科闻歌共同建设的磐石科学基础大模型，适配国产算力，降低科研机构应用门槛。创新生态方面，由深势科技、北京科学智能研究院共同建设的玻尔科研空间站，集成“读文献、做计算、做实验”的全流程智能工具，打造一站式云端AI科研基础设施，降低AI4S创新门槛，推动科学智能普惠。