AI for Science：从工具到同道，科学范式的深层重塑与智能的哲学边界

TL;DR：

人工智能正在引发一场科学研究的范式革命，从简单的辅助工具演变为有望实现共创的“同道者”。这一转变由大型科学模型、新型计算架构和开放生态系统驱动，但同时也引发了关于AI“理解”本质的哲学追问，并面临数据与算力资源不均的现实挑战。

在人工智能浪潮席卷全球的当下，科学研究正迎来一场足以载入史册的范式转折。WAIC 2025世界人工智能大会“科学智能”板块的设立，正是对这一深刻变革的集中回应：AI究竟是成为人类科学发现的**“同道者”，还是仅仅是统计上更聪明的“螺丝刀”**？这个问题不仅关乎技术边界，更触及智能的本质与人类认知的未来。

菲尔兹奖得主陶哲轩曾一句轻巧的预言——“AI和菲尔兹奖的距离，只差一个研究生了”——揭示了科研界对AI的复杂情绪¹。一方面，科学家们对AI赋能科学研究（AI for Science）寄予厚望，期待其成为破解自然奥秘的重要伙伴；另一方面，也清醒地意识到，真正的洞察与创造仍深深根植于人类的直觉与独立思维。近期中国学者王虹在三维挂谷猜想上的突破性证明，再次印证了在人类最抽象的科学世界里，灵感依旧不可替代。然而，AI正逐步在多维推演中扮演潜在助手和模式洞察者的角色。

技术原理与创新点解析

当前，AI for Science的范式革新正由多方面核心技术驱动：

• 大型科学基础模型的崛起： 人工智能已从单点技术突破迈向赋能科研全链条的**“底座”**构建。中国科学院即将发布的“磐石·科学基础大模型”²是这一趋势的突出例证，其旨在为生命科学等复杂领域提供通用智能基石。这类基础模型通过海量科学数据训练，能够捕捉深层模式、验证复杂假说，并生成全新的解题线索，极大地加速了基因组、癌症预警、药物开发等数据密集型前沿领域的进展。它们代表了从特定任务模型向跨领域、通用能力迈进的战略方向，预示着科研生产力的一次跃迁。

• 新型算力基础设施的突破： AI在科学发现中的深层应用，离不开底层算力的支撑与创新。光电混合计算芯片正成为前沿探索方向。例如，曦智首次发布的“天枢”光电混合计算芯片商业化成果，将其独特的计算范式引入神经网络推理及Llama2等科研应用场景²。光电混合计算有望突破传统电子计算的功耗和速度瓶颈，为AI驱动的复杂科学模拟和大规模模型训练提供更高效、更绿色的解决方案。此外，中国在量子计算领域的进展也为科学智能提供了未来想象空间，例如“本源悟空”超导量子计算机已成功实现十亿参数AI大模型微调³，展现了异构计算对AI模型训练的潜在赋能作用。这些新型计算架构是推动AI从“统计聪明”走向“深度理解”的硬件基础。

• 开放平台与生态构建： 为了破解数据壁垒和算力不均的难题，构建开放协同的科学智能生态体系变得尤为迫切。上海科学智能研究院与复旦大学等机构联合发布的“星河启智科学智能开放平台”²，旨在提供全链路服务，涵盖高质量科学数据、智算加速、开源科学智能模型、干湿实验闭环以及多智能体推理规划等核心能力。这类平台将促进科研资源的公平可及，打破传统科研孤岛，加速知识共享和模型复用，从而形成一个可持续的科研创新生态。产业界巨头如阿里达摩院、星环科技（发布新一代AI Infra平台）²、超擎数智（推出DeepSeek全参数模型一体机）²等也正深度布局，提供从硬件到软件、从数据到模型的全栈解决方案，推动科学智能的商业化和普惠化。

哲学思辨与认知边界：AI的“理解”之问

尽管AI在模式识别和假设验证方面表现出惊人能力，但深层追问仍在：AI是否真的理解了宇宙的深层秩序，抑或只是“在庞大的样本中统计地蒙对了”？¹WAIC 2025特别设立的“AI数学之问思辨会：从哥德尔到GPT”，直接将争议推向前台。这不仅是关于数学的严谨性，更是关于人工智能能否达到人类的认知深度，进行真正意义上的抽象推演和自我证明。

“我们是否已经具备足够的数学语言与严谨的数学体系，去理解真正的人工智能？目前的人工智能所带来的强大计算能力，是否可以反哺数学研究，成为推动数学研究范式变革的关键力量？”²

这个问题触及了智能的本体论层面：AI的“智能”是基于规则和统计模式的高效计算，还是具备了类似人类的直觉、创造性和洞察力？在面对诸如Navier-Stokes方程、黎曼假设等长期未解的数学难题时，AI的价值在于其强大的计算和模式发现能力，能够辅助人类探索，但其能否产生真正的**“数学洞察”**，仍是科研界激烈探讨的焦点。这种深层次的哲学追问，将推动我们重新审视智能的定义以及人类在科学发现中的独特价值。

产业生态与商业化潜力：从实验室到市场

AI for Science 的热潮不仅是学术前沿的突破，更蕴含着巨大的商业化潜力。

• 垂直领域应用落地： 气象科学是AI for Science落地并产生显著社会效益的典型案例。中国气象局将发布全球首个空间天气人工智能预报大模型“风宇”和城市多灾种早期预警智能体MAZU-Urban²，这些应用不仅提升了预测精度和效率，更直接赋能了全民早期预警体系，弥合了全球智能鸿沟。这表明，AI for Science正在从基础科研走向公共服务和商业化落地，其社会价值和经济效益日益显现。

• 产业链上下游协同： 从芯片制造商（如曦智）到平台服务商（如星环科技、超擎数智），再到科研机构和垂直领域应用方（如中国科学院、中国气象局），AI for Science正在构建一个高度协同的产业生态系统。资本正在涌入这一领域，支持那些能够提供基础设施、核心算法或创新解决方案的企业。未来的竞争将不仅体现在单一技术点的领先，更在于能否构建一个开放、高效、能够打通科研闭环的全链路服务生态。

• 投资逻辑的转变： 投资的重心正从通用AI向领域专精AI倾斜，尤其关注那些能够解决特定科学领域“硬核”问题的技术。这需要长期的资源投入和多学科交叉融合的能力，因此头部机构和科技巨头在算力与算法方面的优势短期内难以被撼动。然而，开放平台和开源模型的出现，有望降低中小科研团队和初创企业的进入门槛，激发更广泛的创新活力。

社会影响与伦理挑战：公平、共享与治理

AI for Science的快速发展也带来不容忽视的社会影响和伦理挑战。

• 资源不均衡与数字鸿沟： 大算力与高适配算法集中于少数头部机构和科技巨头手中，使得青年学者、基础实验室及初创科研团队难以获得持续的资源投入¹。这种科研资源分布的不均衡可能加剧“赢者通吃”的局面，阻碍普惠性创新。解决数据壁垒、合规限制等“看不见的高墙”是当务之急，亟需构建开放的数据共享机制和可复用的模型生态。

• 治理与信任： 随着AI在气象预警等关键领域的应用日益深入，如何确保其预测的准确性、透明度和可信赖性成为核心问题。需要建立健全的治理框架，明确AI决策的责任归属，并确保其结果能够被人类理解和验证。这不仅是技术问题，更是社会信任和伦理规范的考量。

• 工作范式的改变： AI作为“同道者”的出现，将深刻改变科学家的工作方式。从繁琐的数据处理和模式识别中解放出来，科学家将有更多精力聚焦于提出创新性问题和进行深层次的哲学思考。但这同时也对科研人员的技能提出了新要求，需要他们掌握与AI协作的能力，并适应这种人机共融的科研新范式。

未来发展路径预测：AI作为共创者的黄金时代

展望未来3-5年，AI for Science将迈入一个真正的**“黄金时代”**。我们预计：

1. 科学通用智能（SGI）向人工通用智能（AGI）的过渡：未来的AI将不再局限于特定学科，而是能够跨学科融合，甚至有望在基础理论层面实现重大突破。例如，WAIC 2025提出的“大科研时代科学通用智能（SGI）走向人工通用智能（AGI）”议题，预示着AI将更接近于在多领域进行自主学习、推理和发现。
2. 人机共创成为常态：AI将日益成为科学家的“超级智能同事”，在提出假设、设计实验、分析结果等全流程中提供深度支持。人类的直觉和创造力与AI的计算能力将形成互补，共同推动知识边界的拓展。
3. 开放协同生态的成熟：在政府、研究机构和产业界的共同推动下，全球性的开放数据平台、开源模型库和算力共享网络将逐步成熟，极大地加速科学发现的进程，使AI for Science的红利惠及更广泛的科研群体。
4. 新型硬件支撑的爆发：除了光电计算，量子计算、类脑计算等新兴计算架构的商业化落地将为科学智能提供更强大的“燃料”，解锁目前难以逾越的计算瓶颈。

WAIC 2025等全球性平台，正扮演着汇聚智慧、架设桥梁的关键角色，推动AI在科学领域的深度融合和范式革新。通过持续的试验、争论与合作，我们有望见证AI从聪明的“螺丝刀”真正成长为具有深刻“理解”能力、与人类并肩探索未知、共同驱动文明进程的**“同道者”**。

引用

• 科学智能
• AI for Science
• 范式革命
• 大模型
• 哲学思辨
• 光电计算