AI助力，加快“从0到1”重大科学发现进程——

人工智能如何赋能基础研究（议政·委员说AI②）

本报记者 易舒冉 刘博通 白光迪 《人民日报》（2026年10月15日第18版）

中国科学院大连化学物理研究所长兴岛园区千吨级智能中试平台，具身智能设备在进行测试工作。新华社记者 潘昱龙摄

研究人员在位于上海的中国科学院生物与化学交叉研究中心细胞生物学袁钧瑛院士实验室做实验。新华社记者 陈 朔摄

习近平总书记在加强基础研究座谈会上强调：“重视人工智能赋能基础研究，开发科学基础大模型和学科领域专业模型，建设智能化科研平台系统，促进各领域科学加速突破。”

如何利用人工智能加速“从0到1”重大科学发现进程？如何培养既深谙领域知识又掌握前沿人工智能技术的复合型人才？智能化科研平台系统如何建设？记者采访了4位相关领域的全国政协委员。

——编  者

10月15日，《人民日报》第18版版面。

对话嘉宾：

乔  红  全国政协委员、中国科学院院士

明  东  全国政协委员、九三学社中央科技专委会副主任

周志华  全国政协委员、南京大学副校长

赵晓光  全国政协委员、中国科学院自动化研究所研究员

人工智能为原创性科学发现创造更有利的条件

记者：人工智能在加速科学发现进程中可以发挥哪些关键作用？如何更好探索人工智能驱动的新型科研范式？

明东：长期以来，科学发现主要依赖科学家的专业洞察、理论推断与持续的实验验证。受实验条件、观测手段和数据处理能力等因素限制，许多重大突破往往需要经历漫长的探索周期。人工智能加速科学发现的关键在于其能够为“数据解析、规律发现、假设生成、实验设计和结果验证”的科研链条提供更多支撑。它从单纯的高效数据处理工具，逐步推进到数据分析、理论推演与实验验证协同驱动的人机协作模式，为“从0到1”的原创性科学发现创造更有利的条件。

以非侵入脑机接口为例，研究人员需要从头皮脑电等极微弱、复杂、低信噪比的神经信号中识别患者的运动意图、交流意图或脑功能状态。在这一过程中，人工智能不仅用于提高脑信号分类和意图解码的准确性，还能够帮助研究人员识别神经活动与行为之间的潜在关系，发现新的神经表征规律。近年来，脑电数据集的建设以及新型神经信号分析算法的发展，推动形成了一系列面向神经功能评估、意图识别、康复训练等场景的无创脑机接口辅助诊疗新模式，并促进其逐步进入临床应用。

周志华：人工智能可以重构科学发现路径、提升原始创新效能，建议重点从以下3个方面发力。

优化科研统筹布局，提升基础创新能力。纠正盲目跟风“大模型解决一切”的误区，提升针对具体问题设计定制化算法解决方案的能力。重点支持一批面向重大科学难题的前瞻性、战略性、原创性的基础研究项目，统筹推进原始创新和关键核心技术攻关。

注重双向科普，推动消除学科壁垒。构建跨学科的“双向翻译”与协作机制。一方面，由科学领域学者向人工智能研究者进行科学问题的抽象翻译，将领域前沿关键问题表述为人工智能学者可理解的语言，便于其进行针对性的求解。另一方面，由人工智能科学家面向传统领域学者开展科普，通过具体案例厘清技术边界，消除对人工智能的恐惧或盲目神化，阐明人工智能作为辅助科学发现的工具本质。

强化数据治理，构建科学数据生态。构建国家级科学数据共享与服务平台，依托重点实验室等重大科技平台，建立标准化的科学数据仓储，制定各学科数据的采集、标注、存储和共享标准，引入数据质量反馈机制，持续优化数据资产。同时完善数据安全与知识产权保护制度，保障数据安全合规高效流通。

变革培养模式，打造复合型人才队伍

记者：人才是基础研究发展的重要资源，如何打造一支熟悉科学智能新范式的高素质人才队伍？