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　　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维多利亚老品牌◈✿，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”3308维多利亚优惠大厅◈✿，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◈✿。

　　AI for Science（简称AI4S）指的是利用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3308维多利亚优惠大厅◈✿。

　　鄂维南的判断则更进一步◈✿，他认为维多利亚老品牌◈✿，◈✿，未来会有越来越多的科研活动◈✿，朝着工业化维多利亚老品牌vic◈✿，◈✿、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坐在木棒开始加热◈✿、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”的闭环坐在木棒开始加热◈✿。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坐在木棒开始加热◈✿、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3308维多利亚优惠大厅◈✿、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◈✿。

　　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维多利亚◈✿。◈✿。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◈✿、国家实验室以及的能力整合起来维多利亚老品牌◈✿。◈✿，以加速科学发现坐在木棒开始加热◈✿。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3308维多利亚优惠大厅◈✿。一方面坐在木棒开始加热◈✿，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线D打印等环节◈✿，体现出“平台+科研”的价值◈✿。

　　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坐在木棒开始加热◈✿。

　　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坐在木棒开始加热◈✿，在科研领域也辟出“试验田”和“特区”3308维多利亚优惠大厅◈✿，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维多利亚老品牌◈✿。◈✿、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◈✿，不再唯论文坐在木棒开始加热◈✿、唯“帽子”◈✿，让那些能做出真正原创突破的人才脱颖而出◈✿。