預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)功能、設(shè)計(jì)新材料、發(fā)現(xiàn)新靶點(diǎn)，AI for Science正在幫助人類科學(xué)家高效摘取科研樹上“低垂的果實(shí)”。

大模型的深度認(rèn)知能力和模型的自主能動(dòng)性，驅(qū)動(dòng)自動(dòng)化的科學(xué)發(fā)現(xiàn)。未來的AI有望接管實(shí)驗(yàn)，科學(xué)家的角色將是衡量每個(gè)科學(xué)發(fā)現(xiàn)的價(jià)值。

但眼下，AI在真正突破人類認(rèn)知邊界、實(shí)現(xiàn)跨學(xué)科理論原創(chuàng)方面的能力依然不足，無法比擬人類頂尖科學(xué)家的顛覆性思維。

日前，多位青年科學(xué)家在上?？茖W(xué)智能研究院的一場(chǎng)AI for Science座談會(huì)上提到，AI for Science最稀缺的是跨學(xué)科人才，要降低領(lǐng)域科學(xué)家使用AI的技術(shù)門檻。只有一群聰明人持續(xù)在一起思考和工作，才能碰撞出新的邊界——在AI的新邊界上定義出更具價(jià)值的科學(xué)問題，在科學(xué)的新邊界上研發(fā)出更強(qiáng)大的AI模型，從而打破小作坊式的科研范式。

AI驅(qū)動(dòng)自動(dòng)化的科學(xué)發(fā)現(xiàn)

科學(xué)研究正進(jìn)入計(jì)算和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的第四范式。

上海創(chuàng)智學(xué)院全時(shí)導(dǎo)師劉鵬飛表示，人類從事科學(xué)研究并不高效。其局限在于，人類的交流與思考存在“上下文缺失”，一次精彩的討論很難在未來的工作中被精準(zhǔn)“調(diào)用”。更重要的是，個(gè)體的生命有限，宏大科學(xué)問題所需的研究周期有時(shí)甚至需要幾百年，這些復(fù)雜難題往往需要頂尖智慧跨越代際接力研究，但知識(shí)的代際傳承并不容易。

隨著學(xué)科的細(xì)分，知識(shí)壁壘迅速增高。即便同是數(shù)學(xué)研究，前沿研究方向的細(xì)微差別就可能導(dǎo)致雙方在專業(yè)知識(shí)上無法充分互相理解。若要交叉學(xué)習(xí)，則耗費(fèi)的時(shí)間成本巨大，“這是多么遺憾。如果能夠互相理解，也許更容易創(chuàng)新?！眲Ⅸi飛表示，將AI用于科研，只需規(guī)?；赝度胨懔?，即可獲得標(biāo)準(zhǔn)化的“AI實(shí)習(xí)生”。

這種科研范式的轉(zhuǎn)變來自大模型的深度認(rèn)知能力和模型的自主能動(dòng)性。大模型能夠系統(tǒng)閱讀和理解海量科學(xué)文獻(xiàn)，能動(dòng)挖掘和拆解潛在科學(xué)問題，自主規(guī)劃并驅(qū)動(dòng)自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。劉鵬飛認(rèn)為，未來，AI將接管實(shí)驗(yàn)，人類科學(xué)家將從繁雜耗時(shí)的環(huán)節(jié)中解放出來。屆時(shí)，科學(xué)發(fā)現(xiàn)的產(chǎn)出速度將遠(yuǎn)超價(jià)值轉(zhuǎn)化的效率，科學(xué)家的角色將是衡量每個(gè)科學(xué)發(fā)現(xiàn)的價(jià)值，辨別真?zhèn)涡枨蟆?/p>

上海交通大學(xué)特聘教授洪亮橫跨物理學(xué)院、計(jì)算機(jī)學(xué)院、材料學(xué)院、生科院、藥學(xué)院等上海交大7個(gè)學(xué)院擔(dān)任博導(dǎo)，同時(shí)也是天鶩科技首席科學(xué)家，他帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)利用AI摘取“低垂的果實(shí)”，開發(fā)了全球首款由大模型設(shè)計(jì)且實(shí)現(xiàn)工業(yè)化生產(chǎn)的蛋白質(zhì)。

蛋白質(zhì)是生物制造的底層材料。過去，開發(fā)一款成功的蛋白質(zhì)產(chǎn)品高度依賴科學(xué)家經(jīng)驗(yàn)，過程漫長(zhǎng)且試錯(cuò)成本高、成功率低。天鶩科技AI蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)平臺(tái)Venus中，蛋白質(zhì)預(yù)訓(xùn)練大模型學(xué)習(xí)自然界海量蛋白質(zhì)序列中氨基酸的組裝規(guī)則，功能預(yù)測(cè)監(jiān)督學(xué)習(xí)模型用海量功能標(biāo)注學(xué)習(xí)蛋白質(zhì)序列和功能之間的關(guān)系，小樣本主動(dòng)學(xué)習(xí)模型利用少量濕實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)微調(diào)大模型，實(shí)現(xiàn)特定場(chǎng)景下的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。

“AI之于科學(xué)，不僅僅是降本提效，它可以創(chuàng)造人類之前創(chuàng)造不出的事物。”洪亮表示，AI并未解決一切傳統(tǒng)難題，但它改變了科學(xué)家面對(duì)問題的視角，提供了更有力的工具，一些曾經(jīng)的“硬骨頭”現(xiàn)在也有機(jī)會(huì)啃下來。正如AI設(shè)計(jì)蛋白質(zhì)，得益于覆蓋極端環(huán)境的蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫，以及具備高維統(tǒng)計(jì)和特征提取能力的大模型，AI幫助人類發(fā)現(xiàn)了自身也難以洞察的深層共性規(guī)律。

目前，新型研發(fā)機(jī)構(gòu)上?？茖W(xué)智能研究院正在開發(fā)新的科學(xué)智能（AI for Science，AI4S）功能。上?？茖W(xué)智能研究院副院長(zhǎng)程遠(yuǎn)介紹，當(dāng)研究人員向大模型咨詢?nèi)绾胃倪M(jìn)實(shí)驗(yàn)方案時(shí)，模型不僅能提出優(yōu)化建議，還能自動(dòng)生成代碼、跑通AI仿真預(yù)測(cè)的干實(shí)驗(yàn)并驗(yàn)證結(jié)果。目前已驗(yàn)證的案例顯示，模型自動(dòng)生成的方案在多項(xiàng)指標(biāo)上甚至優(yōu)于人類版本?！敖酉聛砜梢韵胂?，如果未來物理世界的濕實(shí)驗(yàn)也自動(dòng)化了，我們的AI模型將不只是會(huì)寫建模代碼，還可以設(shè)計(jì)濕實(shí)驗(yàn)流程，那時(shí)候AI就能完全驅(qū)動(dòng)自動(dòng)化的科學(xué)發(fā)現(xiàn)?！?/p>

跨界定義新的科學(xué)問題和AI

像天鶩科技這樣借助AI開展科學(xué)研究已非個(gè)例。2025年，由臨港實(shí)驗(yàn)室牽頭，聯(lián)合上海人工智能實(shí)驗(yàn)室等研究機(jī)構(gòu)打造的多智能體虛擬疾病生物學(xué)家系統(tǒng)“元生”在肝癌和結(jié)直腸癌治療上分別提出新靶點(diǎn)GPR160和ARG2，并被動(dòng)物實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。上海人工智能實(shí)驗(yàn)室青年科學(xué)家、科學(xué)智能中心負(fù)責(zé)人白磊介紹，未來將根據(jù)靶點(diǎn)推進(jìn)藥物研發(fā)工作。

為推動(dòng)科研范式變革，去年7月，上海市經(jīng)濟(jì)和信息化委員會(huì)印發(fā)的《上海市進(jìn)一步擴(kuò)大人工智能應(yīng)用的若干措施》提出，組織實(shí)施全市科學(xué)智能“百團(tuán)百項(xiàng)”工程，力爭(zhēng)2年內(nèi)支持不少于100個(gè)團(tuán)隊(duì)、100個(gè)項(xiàng)目，推動(dòng)AI人才、領(lǐng)域科學(xué)家和工程團(tuán)隊(duì)跨組織、跨領(lǐng)域協(xié)作，形成一批前沿原創(chuàng)性成果。

圍繞高價(jià)值的前沿科學(xué)問題，去年初以來，上海部署54個(gè)“百團(tuán)百項(xiàng)”項(xiàng)目，推廣140多個(gè)科學(xué)智能工具供科學(xué)家調(diào)用，進(jìn)一步打破小作坊式的科研范式，推動(dòng)各類人才跨組織、跨學(xué)科合作。

2025年初，上海人工智能實(shí)驗(yàn)室面向全球發(fā)布“AGI4S攀登者行動(dòng)計(jì)劃”，支持具有領(lǐng)域變革性潛力提案。該計(jì)劃收到500多個(gè)提案，遴選出的30多個(gè)共建項(xiàng)目正在納入“百團(tuán)百項(xiàng)”工程，攀登科技突破的高峰。

“我們最想追求的，是研發(fā)最前沿的AGI技術(shù)，賦能科學(xué)家實(shí)現(xiàn)諾獎(jiǎng)級(jí)突破與跨學(xué)科交叉創(chuàng)新?！卑桌诒硎?，當(dāng)前，AI在提升科研工作流的效率、輔助生成實(shí)驗(yàn)方案與創(chuàng)意等領(lǐng)域已取得成果，但在真正突破人類認(rèn)知邊界、產(chǎn)生跨學(xué)科原創(chuàng)理論方面，能力依然不足。即便是頂尖模型，在模型評(píng)測(cè)中，其科研創(chuàng)新能力的評(píng)分也僅為中等水平，無法比擬人類頂尖科學(xué)家的顛覆性思維。

盡管AI for Science的前景光明，但仍然存在現(xiàn)實(shí)的技術(shù)瓶頸。劉鵬飛同樣表示，一些容易“灌水”的研究方向是AI發(fā)揮其認(rèn)知與能動(dòng)性的優(yōu)勢(shì)領(lǐng)域，在需要高度發(fā)散思維的研究領(lǐng)域AI仍顯不足。隨著AI能力的強(qiáng)化，融入人類認(rèn)知的AI將為科研帶來更多機(jī)遇。眼下最令他感慨的，是跨領(lǐng)域認(rèn)知融合的難度?！癆I for Science最需要的是跨學(xué)科人才。”劉鵬飛表示，如果能構(gòu)建有效機(jī)制加速認(rèn)知融合，就有望產(chǎn)出更具價(jià)值的科研成果。

為了推動(dòng)跨學(xué)科合作，上?？茖W(xué)智能研究院旗下星河啟智科學(xué)智能開放平臺(tái)的眾研社區(qū)通過重大科學(xué)問題導(dǎo)向的匹配機(jī)制，促成科學(xué)家、AI研究人員與工程師等跨專業(yè)人才協(xié)同合作。該平臺(tái)可快速組織交叉學(xué)科團(tuán)隊(duì)，推動(dòng)科研合作從個(gè)體創(chuàng)新走向群體智慧。

“如果每周或每月只靠零散的幾個(gè)小時(shí)交流，不同領(lǐng)域的人永遠(yuǎn)無法真正理解彼此?！背踢h(yuǎn)說，“我們希望把科學(xué)家和AI工作者集中起來，重新定義科學(xué)問題和AI問題。搞AI的人告訴科學(xué)家需要什么數(shù)據(jù)、這些數(shù)據(jù)為何重要；搞科學(xué)的人告訴AI研究者，模型應(yīng)該解決什么關(guān)鍵科學(xué)問題、對(duì)模型有哪些具體需求?！币蝗郝斆魅顺掷m(xù)在一起思考和工作，兩撥人才能碰撞出新的邊界，在AI的新邊界上定義出更具價(jià)值的科學(xué)問題，在科學(xué)的新邊界上研發(fā)出更強(qiáng)大的AI模型。

把更多機(jī)會(huì)留給年輕人

領(lǐng)域科學(xué)家將AI納入科研的成本高昂，在有限的學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)周期內(nèi)，如果難以兌現(xiàn)科研成果，現(xiàn)實(shí)的科研壓力反而令他們對(duì)AI望而卻步。因此，一個(gè)集成化在線工作平臺(tái)的價(jià)值更加凸顯：預(yù)備好的模型與工具鏈讓領(lǐng)域科學(xué)家實(shí)現(xiàn)“開箱即用”?？茖W(xué)家僅需上傳數(shù)據(jù)，跑出初步結(jié)果后進(jìn)入濕實(shí)驗(yàn)閉環(huán)驗(yàn)證，為科研提速。

為了降低領(lǐng)域科學(xué)家使用AI的技術(shù)門檻，除了線下活動(dòng)，上?？茖W(xué)智能研究院開發(fā)的星河啟智平臺(tái)匯聚了智能體廣場(chǎng)、模型廣場(chǎng)、數(shù)據(jù)廣場(chǎng)等，支持自由組合和定制智能體功能，模型廣場(chǎng)聯(lián)合40多家機(jī)構(gòu)，覆蓋12個(gè)科學(xué)場(chǎng)景的200個(gè)多模態(tài)科學(xué)智能模型供用戶“開箱即用”，AI費(fèi)米平臺(tái)為科學(xué)大模型提供真實(shí)世界的驗(yàn)證閉環(huán)，推動(dòng)干濕實(shí)驗(yàn)對(duì)接與需求匹配。

MCP是一種模型上下文協(xié)議，旨在實(shí)現(xiàn)大語言模型與外部數(shù)據(jù)源和工具的集成?！按蠹叶荚谟弥悄荏w做科學(xué)發(fā)現(xiàn)，但通用智能體的MCP不懂科學(xué)數(shù)據(jù)、工具和實(shí)驗(yàn)裝置，沒有統(tǒng)一管理復(fù)雜的科研流程，因此難以高效支撐科研場(chǎng)景?！蹦壳鞍桌谡隣款^開發(fā)針對(duì)科研場(chǎng)景的SCP（科學(xué)智能上下文協(xié)議）和工具鏈，借助SCP可連接千余種實(shí)驗(yàn)工具與設(shè)備，支持遠(yuǎn)程協(xié)同實(shí)驗(yàn)與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析，提升科研效率。在SCP支撐下，上海人工智能實(shí)驗(yàn)室研發(fā)的Intern Discovery平臺(tái)已集成上線1600個(gè)科學(xué)工具、模型和數(shù)據(jù)庫，科學(xué)家無需部署即可調(diào)用這些工具，推動(dòng)智能化的科學(xué)研究。

澎湃科技從上海市經(jīng)濟(jì)和信息化委員會(huì)獲悉，為進(jìn)一步推進(jìn)AI for Science，下一步，上海將建設(shè)科學(xué)智能公共算力專區(qū)，供科學(xué)家調(diào)度使用，破解算力昂貴難題。同時(shí)打通干濕實(shí)驗(yàn)壁壘，推進(jìn)干濕結(jié)合的自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)室共建共享，提升科學(xué)智能公共服務(wù)平臺(tái)能級(jí)，面向生命科學(xué)與生物技術(shù)、物質(zhì)科學(xué)與新材料、地球科學(xué)、數(shù)學(xué)和量子、工程技術(shù)等重大戰(zhàn)略領(lǐng)域，集成數(shù)據(jù)、模型、工具、智能體，接入公共算力專區(qū)，匯聚科研語料，打通語料換算力機(jī)制，以科學(xué)智能公共服務(wù)平臺(tái)這一科學(xué)家在線工作平臺(tái)吸引更多科研團(tuán)隊(duì)共創(chuàng)，讓更多國(guó)際人才參與“百團(tuán)百項(xiàng)”工程，在上海創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)。

計(jì)算機(jī)領(lǐng)域創(chuàng)新節(jié)奏快，通常由富有活力的年輕人主導(dǎo)一線開發(fā)，領(lǐng)域科學(xué)家往往需要深厚的知識(shí)積累?！坝?jì)算機(jī)確實(shí)就是年輕人干出來的，要給予35歲以下的年輕計(jì)算機(jī)人才更多機(jī)會(huì)，可以把領(lǐng)域科學(xué)家的年齡放寬一點(diǎn)?！焙榱琳J(rèn)為，在組建AI for Science項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)時(shí)，應(yīng)讓具備一線技術(shù)能力的年輕計(jì)算機(jī)人才牽頭項(xiàng)目執(zhí)行，發(fā)揮年輕人的創(chuàng)造力。

“我們要相信年輕人，相信青年科學(xué)家，所以我們要求 ‘百團(tuán)百項(xiàng)’的項(xiàng)目負(fù)責(zé)人要在40多歲以下。我們希望把更多機(jī)會(huì)給到年輕人，讓他們有機(jī)會(huì)嶄露頭角?！鄙虾Ｊ薪?jīng)濟(jì)和信息化委員會(huì)相關(guān)負(fù)責(zé)人表示，2025年上海將AI科學(xué)家的積極性發(fā)動(dòng)起來，接下來要進(jìn)一步調(diào)動(dòng)領(lǐng)域科學(xué)家的積極性，提出前沿科學(xué)問題，疊加AI的力量，做出顛覆性創(chuàng)新。未來將打通“百團(tuán)百項(xiàng)”工程與上?！皷|方英才”人才計(jì)劃，在管理制度上要建立項(xiàng)目經(jīng)理人制度，定期打磨項(xiàng)目，篩選和培育一批重大IP和顛覆性項(xiàng)目，更大力度支持青年科學(xué)家發(fā)展。

相關(guān)閱讀：AI賦能科學(xué)發(fā)現(xiàn)：數(shù)據(jù)壁壘是關(guān)鍵痛點(diǎn)