本网讯（记者 程媛媛）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，由世界人工智能大会组委会办公室指导、复旦大学和上海科学智能研究院联合主办、上海市青浦复旦未来技术研究院协办的WAIC 2026科学智能开放论坛在上海西岸国际会展中心举行。

论坛聚焦AI原生时代的科学闭环发现，汇聚国内外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，共谋开放协同的科学智能新生态。诺贝尔化学奖得主、香港中文大学（深圳）教授阿里耶·瓦谢尔，图灵奖得主、蒙特利尔大学教授吉勒斯·布拉萨德，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，但是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。在由蒋昌建主持的巅峰对话环节，复旦大学校长、中国科学院院士金力，华东理工大学教授、中国工程院院士钱锋，中国科学院上海药物研究所研究员、中国科学院院士陈凯先，香港科技大学首席副校长、中国工程院外籍院士郭毅可，复旦大学哲学学院教授孙向晨等嘉宾，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。

作为承载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。总参数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。模型已开源，支持研究者共建。上智院还设计了超级科研工厂——“Golab物质科学智能研发工厂”。科学家只需要提出一个idea，从模型设计、实验方案生成、实验执行到数据回流，整个流程科研工厂都可以自动完成。

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。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”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，都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在发布时表示。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。当天会上启动了“伏羲气象星座”项目。

论坛上，两本学术期刊《科学智能》（Science and AI）和《工程智能化》（AI for Engineering）相继举行首刊发布仪式，标志着科学智能领域迎来了从基础发现到工程应用全链条的学术交流新平台。其中，《科学智能》是由复旦大学与学术出版机构Springer Nature联合创办的开放获取国际综合性学术期刊，由复旦大学校长、中国科学院院士金力担任主编，聚焦人工智能与科学发现的深度融合，致力于打造科学智能领域高水平国际交流平台。《工程智能化》由学术出版机构MDPI出版，由香港科技大学首席副校长、中国工程院外籍院士郭毅可担任主编，聚焦人工智能驱动下工程领域的创新研究，致力于打造AI与工程学深度融合的国际开放获取学术交流平台。此外，《科学智能（上）：科研人员AI应用现状调查》报告也同步推出。

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