聚焦AI原生时代的科学闭环发现，WAIC 2026科学智能开放论坛在沪举行 | 上海教育传媒网

作者 | 臧莺

通讯员 | 郭宋立

当人工智能开始深度参与科学问题的提出、理论推演的构建、实验方案的验证与成果转化的闭环时，科研范式的重塑已进入深水区。7月18日下午，作为2026世界人工智能大会（WAIC 2026）的重要活动之一，WAIC 2026科学智能开放论坛在上海西岸国际会展中心举行。

据介绍，本次论坛聚焦AI原生时代的科学闭环发现，汇聚复旦大学校长、中国科学院院士金力，诺贝尔化学奖得主、香港中文大学（深圳）教授阿里耶·瓦谢尔（Arieh Warshel），图灵奖得主、蒙特利尔大学教授吉勒斯·布拉萨德（Gilles Brassard）等顶尖科学家以及一线青年产学研代表，深度探讨人工智能如何从方法论的底层重构科学发现的全流程，谋开放协同的科学智能新生态。

前沿思想碰撞

从不同维度理解科学智能

科学发现从来不是答案的简单生成，而是在理论、证据和计算之间建立可解释、可验证的联系。阿里耶·瓦谢尔、吉勒斯·布拉萨德，以及之江实验室主任、中国工程院院士王坚，美国国家科学院院士、普林斯顿大学教授范剑青四位顶尖科学家发表主旨演讲，从计算化学、量子信息、统计科学、科学基础模型等不同维度，为与会者打开理解科学智能的重要视角。

阿里耶·瓦谢尔以“AI作为多尺度生物模拟的关键补充”为主题，回顾了酶研究从QM/MM物理建模、定向进化、理性设计到AI辅助设计的技术演进。他重点介绍了基于多序列比对的最大熵模型，该方法可从进化序列中识别影响催化和稳定性的突变，并应用于脱卤酶、荧光素酶及分子马达研究。他强调，AI必须建立在可靠的物理机制之上。

吉勒斯·布拉萨德从量子密码学和量子隐形传态两个方面回顾了量子信息的发展史，同时介绍了量子计算、Shor算法对传统密码和数据安全的冲击。他对量子计算在新材料发现等新型领域发挥巨大潜力抱有很大期望，并建议青年研究人员追随兴趣而非业界时髦，当下的研究发现有可能在十年之后进行应用。

王坚的分享围绕“科学基础模型：科学作为一个整体”展开。他表示，科学智能不在论文文本、而在数据，但今天的基础模型仍建立在文本之上，未来需让科学数据成为科学智能的“原住民”，即把各学科数据词元（Token）化，纳入同一表征空间。他判断AI正变得像数学一样基础，科研范式也将从STEM走向STE+MAP（Math、AI、Public Facilities），科学重新成为一个整体。

范剑青以“智能科学和社会”为题，将AI概括为统计学习与优化决策的动态循环，并以社会经济测度、金融风控和大模型应用为例，阐释AI如何将数据转化为社会洞察。他强调AI服务于经济社会发展，在推动智能体发展和科研创新的同时，也必须持续回应就业结构变化、教育转型、伦理安全以及人类能否保持有效控制等问题。

科学智能发展到今天，已经不只是把AI放进实验室，而是在改变问题如何被提出、证据如何被组织、结论如何被验证。在由复旦大学国际关系与公共事务学院副教授、全球人工智能创新治理中心副主任蒋昌建主持的巅峰对话环节，金力等多位嘉宾围绕“AI原生时代的原始创新”主题展开深度交锋。对话将科学智能置于科学方法论的演进、人才评价体系的变革、大学组织形态的重构以及科技伦理的价值判断等多重维度中重新审视。与会嘉宾一致认为，AI原生时代的原始创新，一大关键在于人、数据、模型、实验与学术判断能否形成崭新的协同发现机制，这既需要科研基础设施的系统性升级，更需要一代科研工作者思维方式和能力结构的根本性重塑。

从“大脑”到“天眼”

科研闭环成果发布

“AI要从‘预测’下一个Token走向‘发现’未知的规律，而AI发现未知的科学规律将是超级智能的开始。这一进程的核心在于通过压缩从高维空间运用和发现简洁的机理，以及科学验证的高效闭环。这将促进数字与物理世界的结合和新的模型架构的产生。”复旦大学特聘教授、上智院院长漆远指出，真实的科研是包含了文献、假设、数据、模型、仿真、实验及反馈的长链条过程，科学智能领域正着力发展能够组织复杂研究流程的系统能力。

作为专注于科学智能领域的战略性新型研发机构，过去一年，上智院围绕科学基础模型、科研智能体、自驱动实验室、开放平台等方向展开探索，为科学发现提供可协同、可验证、可迭代的新型基础设施。

作为承托多领域科学智能研究的底层“超级大脑”，上智院在论坛上发布了“神珍”科学多模态基础模型。该模型立足于物质科学、生命科学、地球科学等多元学科场景，阶段性实现了跨领域科学知识的统一表征与多模态融合理解。模型总参数约110亿，面向DNA、RNA、蛋白质、小分子、地球系统和医学影像六类科学数据，在一个统一模型中同时支持科学理解与多类结果生成。模型为六类科学数据设置专门的数据处理通路，在进入共享模型前分别保留序列的先后关系、分子的连接结构、气象场的空间分布和医学影像的局部细节。除文本回答外，“神珍”还能直接生成RNA序列、可供计算机读取的分子表示、全球气象场和医学影像分割结果。

让物质科学模型的计算在自驱动实验室中接受检验和迭代，“Golab物质科学智能研发工厂”近期已跑通干湿闭环全流程。由上智院牵头建设、重点孵化企业上海格物智研科技有限公司运营的这套体系，实现了“AI计算—自动实验—数据回流—模型自进化”的国内领先全流程，推动科研从“人驱动”迈向“智能驱动”。团队提出“超级科研工厂”的理念，认为其关键在于三要素彼此咬合：通用的跨领域基础模型作为“大脑”，自驱动实验室作为伸向物理世界的“双手”，以及让二者持续互相校正、越用越强的自进化系统。今年6月，自驱动实验室一期在漕河泾新兴技术开发区建成投运，首次实现AI计算与自动化实验设备的零人工介入、直接联动；携手青浦复旦未来技术研究院的近3000平方米二期工程已启动建设，计划明年初在青浦投运。7月7日至11日连续超百小时真实科研压力测试和直播中，系统同时运行超百道真实科研题目，覆盖药物发现、催化剂设计、材料研发等场景，全程无人工介入。催化剂优化任务中，首轮即将活性提升约15%，第二轮学习后推升至文献方案的约6倍，AI工具调用正确率达100%。目前该体系已在生物医药、能源材料、日用化工等多个行业开展验证性应用。

让气象大模型的推演在天地之间接受校准，“伏羲气象星座”将科学智能验证从地面延伸至天基尺度。面对极端天气频发，复旦与上智院团队持续迭代“伏羲”无缝隙端到端气象预测模型体系，在台风路径、降水预测等极端事件预报中取得积极成效。这一过程中，团队也认识到要应对极端天气，只有模型的迭代是不够的，更需要打造一个基于人工智能的天气预报系统。为此，一方面上智院联合青浦复旦未来技术研究院和伏羲智算，共同构建了AI+气象数据中心，积累了覆盖十余年遥感、地面观测站、海洋浮标等多源信息的AI-ready数据集；另一方面，针对对地观测系统造价高、观测要素不全、时空覆盖不足等问题，上智院联合上海市“星枢计划”以及之江实验室、巡天天河、星火传明等合作伙伴布局商业气象星座建设。其中“伏羲一号”微波星预计于2027年3月前发射升空，期望通过深度融合AI气象大模型、商业气象卫星星座和现有观测系统，构建“快响应、高精度”的全球智能预警体系。

“星枢计划”则是上海重点布局的太空算力产业标杆工程，该项目的首发星座采用1 颗中心算力主星+气象功能辅星+即时遥感辅星极简星簇布局，依托星间激光链路实现数据采集、AI推理、研判分析全部在轨完成，无需下传海量原始遥感数据。伏羲气象星为其中的气象功能辅星，搭载高精度微波辐射计载荷，具备全天候、三维立体探测能力。卫星可精准获取全球大气温湿度及云水信息，依托星载伏羲气象大模型，为全球智能气象预警和防灾减灾提供关键数据支撑。与此同时，依托“伏羲”等三大行业专用大模型，系统可自动输出气象预警、灾害研判、港口航运、电网巡检等标准化智能成果，为应急、气象、自然资源、能源等部门提供常态化太空智能支撑。“天气预报的每一次进步，是会带来对地球系统认知能力的提升。伏羲气象星座要做的，是让AI的推演在真实的云雨风雷中持续校准。”复旦大学校长助理、上智院理事长吴力波表示。在她看来，作为科学智能的核心组成部分，AI地球科学的发展必须走向“天上算”，让卫星不再只是采集数据的“眼睛”，更成为具备推理能力的“大脑”，在轨完成从观测到预报的全链路处理，为防灾减灾的决策窗口争取更多时间。

AI发展的青年活力与心智拷问

如果说主论坛汇聚了全球顶尖智慧为科学智能锚定方向，WAIC 2026科学智能开放论坛的青年专场则以跨学科对话呈现了这场变革中最为活跃的力量。7月18日下午，由复旦大学国家发展与智能治理综合实验室、上智院、复旦大学哲学学院、青浦复旦未来技术研究院及Datawhale联合主办的“心智与智能·青年生态论坛”在西岸国际会展中心举行。

论坛以“当下之能·心智之问·社会之变·致用之路”四重篇章展开，六位来自哲学、数学、社会科学、自然科学与产业一线的青年学者和创业者，以闪电演讲勾勒出AI时代跨学科人才的真实样貌。复旦大学哲学学院教授孙宁从哲学视角追问与世界耦合的AI智能体的究极意义；复旦大学上海数学中心准聘副教授王天栋将数学的可信性带入AI；上海人工智能实验室青年科学家瞿晶晶展示了多智能体社会模拟的潜力与边界；超衍智能创始人、清华大学人工智能学院助理教授（拟入职）陈勇超分享了自进化大模型在真实科研任务中的探索；上智院AI科学家杨自雄分享了蛋白质动态复杂性对AI的新挑战；中科院深圳先进院研究员、森瑞斯生物科技（深圳）有限公司创始人罗小舟展示了AI赋能生物制造的最新进展。

随后的三场圆桌将讨论层层推深：“AI的愿景”中，哲学家与科学家共同追问人工智能的未来形态；“AI与社会”中，两位Nature子刊编辑与数据科学家等探讨大模型如何既成为研究社会的新工具，又重塑社会本身；“从实验室到产业”中，阿里巴巴达摩院、镁伽科技、洽道量子等产业力量直面科研成果落地的最新探索。

哲学思辨与代码运行并置，实验室推演与商业逻辑同台，据介绍，青年生态专场的设置正是在回应一个根本问题：AI能否发展出合乎人类需求的理解与心智，取决于它是否始终被放置在人文与社会构成的坐标系中校准。而从西岸的会展中心到漕河泾的实验室，从市区的智算集群到青浦正在建设中的研发基地，正为年轻一代保留了思想碰撞的密度和研究实践的从容。当AI的发展日益逼近知识生产的核心地带，这种跨界融合的生态，或许比算力和参数更稀缺也更重要。