北京
（来源：中国发展网）
转自：中国发展网
中国发展改革报社记者 | 张守营
7月17日，2026世界人工智能大会暨人工智能治理高级别会议科学前沿论坛在上海人工智能实验室新园区举行。论坛以“智启新篇，共赴前沿”为主题，聚焦通用人工智能与科学智能的最新演进。在“AI赋能科学，科学启迪AI”圆桌环节，五位来自国家实验室的科学家，用一场坦诚的对话，为“智能伙伴”这个词注入了远超技术层面的深度。
边界清晰，才能合作长久
“人类科学家的角色正在发生变化——未来科学家将面对一组AI智能体协同工作。”
昌平国家实验室副主任金勤献说出这句话时，台下很安静。他的完整观点是：AI对科研的支撑可分三个阶段——助手、效率工具，最终成为伙伴。而现阶段，AI尚不具备自主提出颠覆性假设的能力。
真正有价值的伙伴关系，从来都建立在坦诚之上。
广州国家实验室副主任陈新文为“智能伙伴”的能力划定了坐标：AI能够提出科学假设——前提是该假设清晰、可验证、有创新性，并能形成完整实验闭环。“它不是爱因斯坦那种灵光一现，而是把不同领域里被隔离的知识通过交叉实现快速突破。”
崂山国家实验室副主任吴能友则划出了另一条边界：“AI现在还没有科学普遍性，它不可能为一个错误假说去承担风险和责任。”
他讲了一个海洋科学的现实困境：验证一个假说需要投入大量海上航次，成本极高。“所以最现实的路线是——AI大规模提出假说，数字孪生预筛选，科学家人工判断哪些值得验证。这恰恰是‘科学品味’的具体体现。”
所谓伙伴，不是谁取代谁，而是各自承担不可替代的部分。
变革不是将要发生，而是正在发生
数据不会说谎，但数据需要被准确解读。
金勤献透露，2026年以来，An-thropic、OpenAI、Google三家AI公司与全球21家跨国药企签订了27个战略合作协议——其中，Anthropic占52%、OpenAI占41%。这是AI深度嵌入生命科学研发的真实注脚。
但另一组数据同样重要。上海人工智能实验室主任周伯文在会上分享：AI编程任务成功率从5%跃升至88%，而端到端的科学发现任务完成率仅为3%。差距即边界，边界即方向。
苏州国家实验室学术副主任、中国工程院院士孙宝德从材料科学角度提醒：“液态金属的结构至今是一片空白，AI无法自主测量——因为需要人先设计出能获取数据的实验装置。100年后是不是不需要人？也许。但目前，伙伴关系仍是必须的。”
AI不是在等科学家开门——它已经进入了实验室，但坐在操作台前的，仍然是科学家。
科学能教给AI什么？
“智能伙伴共创未来”的另一层含义是：伙伴是双向的。
吴能友从海洋科学出发，提出海洋动力学方程可以成为“AI最好的归纳偏置”，跨尺度相互作用能启发分层神经网络设计，极端环境则是具身智能的“最佳考场”。“AI并非取代了数值模式，而是站在数值模式的肩膀上发展。”
陈新文则把视野拉得更远：“未来AI会形成一种社会力量。如何调控和管理这样一个体系，需要借鉴人类群体的管理智慧。”——他在谈的不是工具，而是需要被共同治理的伙伴。
崖州湾国家实验室副主任陈凡从农业科学的角度补充：“科学发现一定是闭环——从数据到过程的闭环。AI的核心能力在于加速这个过程，但洞察力的源头仍在科学家。人类与AI智能的结合，有望让科学发现从‘大海捞针’变为‘按图索骥’。”
清醒地同行
这场对话最珍贵的，不是观点一致，而是观点碰撞。
有人用数据证明变革已经到来，有人指出AI能力的清晰边界；有人强调科学品味无法被算法取代，也有人提醒人的角色正在发生变化。
但一个共识始终清晰：人与AI的关系，不是替代的对立，而是分工的协作。
“智能伙伴共创未来”——这个主题在今天比任何时候都更接近现实。伙伴需要被训练、被引导、被约束；伙伴也无法承担责任、无法做出价值判断、无法提出真正颠覆性的新概念。
是伙伴就意味着同行。
正如陈凡所说：“科学发现来自大量的失败积累，而AI能帮我们更快地从失败中找到规律。”也正如孙宝德所说：“人和AI之间是互相成就的关系。”
变革已经在发生。科学家们选择的是直面它、定义它，并在这场人与智能的双向奔赴中，找到各自的位置。
这或许就是“智能伙伴”最真实的样子——不回避尖锐，不夸大能力，在认清彼此边界的前提下，选择并肩前行。
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