征程趕超｜WAIC 2026科學智能：AI4S從“輔助計算”到“自主發現”，中國如何重塑全球科研版圖？

人工智慧與科學研究的結合正在經歷一場典範轉移，從過去的輔助計算工具，進化到如今能夠主動發現的科研夥伴。AI for Science（AI4S）已被輝達（NVIDIA）列為與大型語言模型、具身智慧並列的三大關鍵AI方向，預期遠期市場規模有機會達到千億美元。從AlphaFold 2將蛋白質結構預測精確度提升至原子層級，到AI氣象模型超越傳統數值預報，AI4S正從技術驗證階段大規模邁向全面應用。但在這個轉折點上，業界面臨三大核心挑戰：算力架構碎片化導致科學計算效率不彰、科研數據孤島化難以支撐AI訓練，以及AI模型與真實科研流程的端對端整合仍不成熟。

從「輔助計算」到「自主發現」，AI4S需要一套系統性的解決方案。即將於7月17日至20日登場的WAIC 2026，其科學智慧板塊將從三個層面提出完整回應：科學發現範式的重新定義、自主發現平台與生態的構建，以及垂直產業的深度應用，試圖為AI4S的落地鋪平道路。在科學前沿論壇方面，WAIC 2025曾邀請上海人工智慧實驗室主任周伯文與「深度學習教父」Geoffrey Hinton進行深度對話，探討多模態機器人與AI安全等議題。

2026年的科學前沿論壇將延續這股動能，邀請麻省理工學院物理學家、未來生命研究所主席馬克斯·泰格馬克（Max Tegmark）教授，從宏觀角度提出「更好的AI之路」，強調AI的發展必須與安全、倫理及人類長期福祉並行，使技術成為擴展人類智慧的夥伴。與此同時，上海期智研究院主辦的「實體世界智能科學論壇」也全面升級。圖靈獎得主姚期智院士將親自領銜，繼去年與Geoffrey Hinton對談後，今年將與另一位圖靈獎得主Gilles Brassard同台，探討人工智慧如何重塑科學發現、產業創新與社會發展。

論壇還將匯聚「三代姚班」優秀科學家與創業者，從學術與產業雙重視角，討論AI4S、AI安全、具身智慧等前沿領域。此外，復旦大學與上海科學智能研究院共同舉辦的「科學智能開放論壇」，則邀請諾貝爾獎得主、圖靈獎得主以及多位中外院士，從各自的重大科學突破出發，探討科學發現的第一性原理，並由多所頂尖大學校長與兩院院士對話，探討AI原生時代原始創新的中國機制與落地路徑。這些論壇不僅是思想的交鋒，更展現了AI如何具體改寫科學發現的節奏。

從60毫秒內完成2024個量子比特的無缺陷排布、自主發現癌症治療新靶點，到分鐘級完成全球氣候變化分析、追蹤太空碎片，AI正從概念驗證走向真實科研場景的全流程閉環——包括設計實驗、驗證數據、優化迭代，讓科學發現從「偶然」變成「可設計」的過程。要讓AI4S從理論走向實際應用，還需要人才、平台與生態的全面支撐。傳統科研流程線性且迭代緩慢，難以適應AI驅動的快速循環。WAIC 2026特別聚焦落地實務，透過兩大專業論壇、人才培育體系與權威成果發布，補足AI4S的底層配套。

上海期智研究院在人才培育上已展現具體成果，目前已與上海交通大學、同濟大學、華東師範大學、上海科技大學等校建立聯合培養機制，累計培育超過300位聯培博士生與科研實習生，研究方向涵蓋人工智慧、科學智慧、具身智慧等。從「姚班」到研究院，從人才培育到原創科研再到產業轉化，這條完整的創新鏈正在加速形成。同時，多項科學基礎模型、乾濕閉環技術體系、重大科學問題的計算發現等成果將在會中集中亮相，呈現AI驅動下科學發現的中國方案與產學研創新生態。理論與平台的最終考驗，在於能否在真實產業中落地。AI4S必須深入能源、材料、生命科學等領域，解決從實驗室到市場的「最後一哩路」。

在能源領域，中國科學院近代物理研究所將舉辦「AI與先進核能共築可持續智能未來」論壇，由詹文龍院士、何源總工程師等專家領銜，正式發布AI for ADANES技術路線、應用場景與全域創新聯盟。這套技術為數據稀缺的核能領域首度構建具備物理本徵屬性的AI可用模型，從底層破解AI「黑箱」難題，讓人工智慧可融入反應堆設計、安全評估、設施退役等全生命週期。材料領域方面，深度原理（DeepOrigin）的Mira平台已通過40項實驗性質預測驗證，能將材料研發時程從數年縮短至數月。材料發現從以往的「偶然試錯」轉變為「AI主動設計」，研究人員的工作重心也從反覆實驗轉向目標設定與結果評估，效率大幅躍升。

生命科學領域，天鶩科技（TIANWU Technology）將展出其一站式蛋白質研發平台Matwings Venus™（曉鶩™）。該平台支援使用者以自然語言對話完成深度研究、挖酶、定向進化、從頭設計及自動化濕實驗協同，讓蛋白質研發流程更直覺高效。天鶩科技由上海交通大學團隊於2021年創立，已成功交付三十餘款蛋白質項目，並獲得啟明創投、本草資本等多家機構共四輪融資。這套平台的價值在於打破「AI出想法、人工做實驗」的斷層，實現用對話驅動的乾濕閉環。上述三大方向的探索，正好回應了AI4S落地過程中最核心的三個提問：在數據稀缺的高壁壘行業（能源）中，AI如何有效驅動？

在材料領域，AI能否將「試錯」轉變為「設計」？在生命科學領域，AI如何從「閱讀文獻」進展到「親自做實驗」？這些問題的共同答案，指向AI4S從理論突破到產業落地的完整驗證。從「輔助計算」到「自主發現」，AI4S正在經歷一場科學典範的系統性轉移。WAIC 2026透過科學發現範式、自主發現平台、垂直產業賦能三個層面，首次全面呈現中國AI4S從理論到平台再到產業的完整能力。這三個維度也分別回應了開頭提到的三大瓶頸：範式變革打破科研流程與AI的隔閡，平台工具破解數據孤島難題，產業落地驗證算力架構的真實價值。7月17日至20日，WAIC 2026將在上海舉行，AI4S的變革力量屆時將完整展現在世人面前。