AI4S从“辅助计算”到“自主发现”，中国重塑全球科研版图

2026年，人工智能与科学研究的融合正从“辅助工具”跃迁为“主动发现者”。AI4S（AI for Science）被英伟达列为与大语言模型、具身智能并列的三大AI关键方向之一，远期市场规模有望达千亿美元。

从AlphaFold 2将蛋白质结构预测精度提升至原子级，到AI气象模型精度超越传统数值预报，AI4S正从“技术验证”迈向“全面应用”。

但行业仍面临三重核心瓶颈：算力架构碎片化导致科学计算效率不足、科研数据孤岛化难以支撑AI训练、AI模型与真实科研流程的端到端打通仍不成熟。

当AI4S从“辅助计算”走向“自主发现”，靠什么完成从技术验证到产业落地的跨越？

WAIC 2026的科学智能板块，从科学发现范式、自主发现平台、垂直产业赋能三个维度给出系统回答。

科学发现范式：AI如何从“计算工具”升级为“发现引擎”？

科学前沿论坛向来是全球顶级智慧碰撞的舞台。在2025年WAIC科学前沿论坛上，上海人工智能实验室主任周伯文与“深度学习教父” Geoffrey Hinton展开了一场轰动业界的深度对话。从多模态机器人的“主观经验”到智能体安全治理的理性交锋，这场巅峰对话不仅提供了最前沿的智力激荡，更将AGI时代的安全防线议题推向了全球科技界的核心。

WAIC 2026科学前沿论坛上，出席论坛的顶尖学者们也从不同维度给出深刻洞察，麻省理工学院物理学家、未来生命研究所主席马克斯·泰格马克（Max Tegmark）教授从全局视角提出“更好的AI之路”，主张AI的发展必须与安全、伦理和人类长期福祉并驾齐驱，让技术成为增强人类智慧、拓宽认知边界的伙伴，而非失控的黑箱。

从60毫秒完成2024个量子比特的无缺陷排布，到自主发现并验证癌症治疗新靶点，从分钟级实现全球气候变化分析到追踪太空多碎片……AI正在刷新科学发现的新范式。

当大模型从“能对话”走向“能行动”，当AI开始调用工具、执行任务、自主推理，科学发现的方式正在被重新定义。一个真正的科学智能体，需要深度推理、复杂任务执行与跨工具协同能力——它不仅要在实验室里演示概念，更需要在真实科研场景中实现从设计实验到验证数据再到优化迭代的全流程闭环。

当AI开始“主动发现”，科学研究的边界将被推往何处？人工智能如何迈向一个更健康、可控且造福人类的AGI未来？2026，更多的思想碰撞在科学前沿论坛发生。

平台与生态完善：夯实自主科研基础，激活科学智能创新价值

AI4S从理论范式走向真实落地，离不开人才体系、科研平台与行业生态的配套支撑。

传统科研模式线性流程繁琐、迭代速度慢、成果难以复用，难以适配AI自主发现的研发需求。

本届WAIC 2026聚焦落地实操，依托两大专业论坛、顶尖人才培育体系、系列权威成果发布，补齐AI4S底层配套短板，搭建起“人才支撑+平台赋能+标准生态共建”的落地体系，切实推动智能科研从单点突破走向规模化、体系化落地。

在人工智能加速迈向实体世界、深刻重塑科学研究与产业发展的今天，2026 WAIC上海期智研究院“实体世界智能科学论坛”，正是对这一时代命题的前沿回应。

2025年世界人工智能大会期间，上海期智研究院主办的“人工智能交叉科学论坛”吸引了700余位嘉宾现场参会、8000余人线上观看，成为大会期间兼具学术深度与产业影响力的重要论坛之一。

2026年，论坛全面升级。姚期智院士亲自领衔，继去年与图灵奖得主Geoffrey Hinton展开双图灵奖巅峰对话后，今年与图灵奖得主 Gilles Brassard同台，共同探讨人工智能如何重塑科学发现、产业创新与人类社会的发展范式。

此外，论坛还汇聚多位国际学术泰斗，围绕通用人工智能的理论基础与实现路径、智能计算范式革新与算力突破、可信AI的安全治理与伦理边界等前沿议题展开深度分享，呈现全球人工智能发展的最新思考与突破。

与此同时，论坛首次汇聚“三代姚班”优秀科学家与创业者，以学者和创新者的双重身份，共同探讨AI for Science、AI安全、具身智能等前沿方向，推动基础研究与产业需求深度融合，促进创新成果加速落地。

作为论坛的重要支撑，上海期智研究院持续构建高水平人才培养体系。目前已与上海交通大学、同济大学、华东师范大学、上海科技大学等高校建立联合培养机制，累计培养300余位联培博士生、科研实习生，在人工智能、科学智能、具身智能等方向开展前沿研究。

从“姚班”到上海期智研究院，从人才培养到原创科研，再到产业转化，中国人工智能创新发展的完整链条正在加速形成，为实体世界智能时代持续汇聚全球智慧、培育创新力量。

今年复旦大学和上海科学智能研究院在“科学智能开放论坛”邀请诺贝尔奖得主、图灵奖得主领衔，联合多位中外院士、顶尖科学家同台，从各自的重大科学突破出发，追问科学发现的第一性原理，以世界级的学术分量为前沿定调。

当科学发现的执行层被AI深度重塑，一个更宏大的问题随之浮现：原始创新的机制与人才培养的路径将如何演进？多所顶尖高校校长与两院院士将同台对话，探讨AI原生时代原始创新的中国机制与落地路径，共同呈现中国最高规格的科学界思想交锋。

假设如何被提出，实验如何被验证，发现如何被闭合？支撑科学发现自主闭环的科研新基建正在同步生长。科学基础模型、干湿闭环技术体系、面向重大科学问题的计算发现等成果集中亮相，展现AI驱动下科学发现的中国方案与产学研创新生态。

垂直产业赋能：AI4S如何从实验室走向能源、材料与生命科学？

理论突破与平台能力的最终考验，是能否在垂直产业中落地生根。AI4S不能停留在论文和算法层面，必须深入能源、材料、生命科学等真实科研场景，解决从实验室到产业化的“最后一公里”问题。

能源领域，中国科学院近代物理研究所举办“AI与先进核能共筑可持续智能未来”主题论坛，邀请詹文龙院士、何源总工程师等顶尖专家领衔，联合领域顶级科研与产业代表，正式发布AI for ADANES技术路线、应用场景与全域创新联盟，推动核能产业从传统“经验驱动”迈向“数据 + 物理模型 + 专家经验三重驱动”全新范式。

这一技术路线为数据稀缺的核能领域首次构建了具备物理本征属性的AI可用模型，从底层破解AI「黑箱」难题，为人工智能深度融入反应堆设计、安全评估、设施退役全生命周期并实现持续自演化，提供了核心技术支撑。

材料领域，深度原理Mira平台已通过40项实验性质预测验证，将材料研发从“数年”压缩至“数月”。这意味着材料发现不再是“偶然试错”的结果，而是“AI主动设计”的产物——科研人员的工作从反复实验转向设定目标、评估结果，研发效率获得了质的跃升。

生命科学领域，天鹜科技携一站式蛋白质研发平台Matwings Venus™（晓鹜™）亮相WAIC 2026展览。该平台支持用户通过自然语言对话完成深度研究、挖酶、定向进化、从头设计及自动化湿实验协同，让蛋白质研发流程更加直观高效。

天鹜科技由上海交通大学精英团队于2021年创建，已成功交付三十余款蛋白质项目，获得启明创投、本草资本等多家知名投资机构四轮融资。该平台的价值在于打破了“AI出想法、人工做实验”的断层——自然语言驱动的全流程协同，让蛋白质研发真正实现了用对话驱动的干湿闭环。

产业落地验证：多维场景落地，闭环验证 AI4S 实用价值

三大方向的产业化探索，恰好回应了AI4S落地过程中最关键的三个问题：能源——AI如何在数据稀缺的高壁垒行业中有效赋能？材料——AI能否将“试错”变为“设计”？生命科学——AI如何从“读论文”迈入“动手做实验”？这组问题的共同指向，正是AI4S从理论突破到产业落地的完整验证。

从“辅助计算”到“自主发现”，AI4S正在完成一场科学范式的系统性跨越。WAIC 2026从科学发现范式、自主发现平台、垂直产业赋能三个维度，首次系统呈现了中国AI4S从理论突破到平台构建到产业落地的完整能力图谱。

这三个维度也分别回应了开篇提出的三重瓶颈——范式变革打破科研流程与AI的隔阂，平台工具破解数据孤岛难题，产业落地验证算力架构的真实价值。