AI的下一个前沿阵地是什么？AAAI 2026大会上，周伯文谈AI精专通才之路

如果说chatgpt让大模型成了“通才”，alphafold让ai成了“专家”，那么接下来的ai该往哪儿走？在上海人工智能实验室主任、首席科学家周伯文看来，科学发现是ai的下一个前沿阵地，它既是推理智能的终极试炼场，也是“通专融合agi”的验证舞台。他透露，上海人工智能实验室正在构建一系列基础设施，使ai既有直觉式“快思考”，也能严谨地“慢思考”，从而成为人类拓展科学边界的合作伙伴。

近日，第四十届人工智能协会年会（aaai 2026）在新加坡召开。作为人工智能领域历史最悠久的国际学术会议之一，aaai首次走出北美地区在亚洲召开。会上，周伯文发表题为《从推理到科学发现：探索通专融合的ai之路》的特邀报告。他提出：当前我们已身处“通用人工智能”（agi）前夕，但仍面临重要环节的缺失——通专融合的智能。亟需推动科学智能从1.0向2.0迭代演进，即从ai4s迈向agi4s。

告别“偏科生”，

通专融合是agi的必经之路

在周伯文看来，过去的ai发展仿如两条平行线：一条是以大语言模型为代表的“通才”路线，它们博闻强识，虽具广度但在处理复杂专业任务时往往难以企及专家深度和缺失关键细节；另一条是以alphafold为代表的“专家”路线，在特定领域超越人类却缺乏迁移能力。

“真正的agi必须打破这种二元对立。”周伯文指出。

早在2023年初，chatgpt刚火的时候，周伯文及其团队就提出“通专融合”路径。其核心就是如何动态实行融合人类的思考方式中直觉式的“快思考”，与逻辑严密的“慢思考”。在他看来，ai要想进化，要构建一种能够动态融合的智能架构。

事实证明了上述预判的准确性。2024年末openai o1与2025年初deepseek-r1的出现，通过在大模型之上应用强化学习显著提升逻辑推理能力，有力地验证了关于“通专融合”路径预判的正确性。

2024年，上海人工智能实验室提出的“智者”sage架构，则试图将“通专融合”战略转化为可落地的技术方案，要在底层解决现有ai容易混淆“知识”与“推理”的问题，在奖励机制上使ai能始终保持好奇心，在进化方面能让ai在大规模任务集和物理世界中通过持续交互反馈实现自我迭代。

经过近两年的扎实探索，sage架构已跨越理论构想阶段，在记忆解耦、过程奖励机制等多个关键环节完成了全栈验证。

从ai4s到agi4s，

科学智能是ai的新“试炼场”

下一个前沿领域是什么？周伯文认为是科学发现。在他看来，这不仅仅是为了治愈癌症或预测天气，更是对ai推理能力的终极试炼。科学发现是已知与未知之间复杂的相互作用，从假设生成、实验验证到理论总结，每一个环节都在考验着智能的极限。

周伯文认为，科学发现不仅是ai的最佳应用场景，更是驱动“通专融合”迈向agi的根本动力。

尽管以alphafold为代表的ai4s技术在蛋白质折叠、气象预测等特定领域取得了里程碑式成就，但近期《nature》发表的研究指出，过度依赖现有深度学习模型可能局限新知识的探索边界，甚至在某种程度上阻碍创新。“这印证了我们的核心观点：擅长处理数据充足、定义明确任务的传统深度学习，若仅作为工具存在，难以应对科学发现中‘未知的未知’。”

一项来自上海人工智能实验室的系统性评估进一步揭示了当前前沿模型的短板。来自10个不同科学领域的100位科学家为模型构建了评测题目，结果显示：前沿模型在通用科学推理任务中得分可达50分（满分100），但在各类专业推理任务（如专项文献检索、具体实验方案设计）中，得分骤降至15-30分。

“整合通用推理与专业能力，进而推动科学智能从ai4s向agi4s迭代成为必然选择。”

上海人工智能实验室进一步打造了支撑agi4s探索的两大基础设施“书生”科学多模态大模型intern-s1、“书生”科学发现平台intern-discovery。

作为sage架构在科学领域的集中体现，intern-s1旨在构建一个既具备强大通用能力，又能理解复杂科学数据的“可深度专业化通才”。测评结果显示，intern-s1在通用能力上对齐sota开源模型，而在涵盖化学、生物、材料等9大领域的科学性能上，全面超越了包括gpt-5和grok-4在内的顶尖闭源模型。

intern-discovery则构建了一个将intern-s1与海量数据、2000+专业工具及湿实验室验证环境深度融合的智能体系统，实现从假设生成到实验验证的闭环，并已在多个科学领域展现出“革命性工具”的潜力。

在气候科学领域，它能自主调用30多种工具分析了20年的数据；在生物医学领域，它化身为虚拟疾病生物学家“元生”，成功发现并验证了具有高临床潜力的隐藏靶点。

但这只是开端。“如果将sage比作一张新世界的地图，我们目前已建立了很好的初步验证与很多尖兵前哨站。”周伯文向会场内外的观众抛出一个邀请：架构已经就绪，但画卷仍存大片留白，期待与更多同行者共拓蓝图。

上海科技综合整理自人工智能实验室

编辑：拾

上观号作者：上海科技