對話

中國科協(xié)之聲原創(chuàng)欄目。與大家對話，前沿探索娓娓道來，用科學(xué)初心與熱忱同您交流。

黨的二十屆四中全會通過的《中共中央關(guān)于制定國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十五個(gè)五年規(guī)劃的建議》提出，全面實(shí)施“人工智能+”行動，全方位賦能千行百業(yè)。在這一國家戰(zhàn)略指引下，如何讓AI真正成為科研創(chuàng)新的核心引擎，破解從實(shí)驗(yàn)室到真實(shí)應(yīng)用的鴻溝？中國科學(xué)院院士、北京大學(xué)教授鄂維南的思考與實(shí)踐，或許能給我們啟示。中國科協(xié)之聲邀您一起，對話鄂維南→

人物簡介

鄂維南，數(shù)學(xué)家，中國科學(xué)院院士，北京大學(xué)教授，“學(xué)術(shù)科協(xié)”科學(xué)智能專家委員會聯(lián)席主任。主要從事計(jì)算數(shù)學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)及其在力學(xué)、物理、化學(xué)和工程等領(lǐng)域中的應(yīng)用等方面研究。

“很不幸，過去研發(fā)的算法，大多困在‘理想實(shí)驗(yàn)室’里——能求解簡化模型，卻對真實(shí)世界的復(fù)雜問題束手無策。”鄂維南從事算法研究數(shù)十年，談及倡議AI for Science（科學(xué)智能）的緣起，話語里滿是科研工作者的痛點(diǎn)與頓悟。

直到大約10年前，深度學(xué)習(xí)興起，鄂維南意識到，破解“維數(shù)災(zāi)難”的鑰匙來了。

“AI for Science是我國科研千載難逢的超車機(jī)會，2017年我在團(tuán)隊(duì)內(nèi)部討論時(shí)就這樣說過，但是到2022年才在公眾場合宣之于口，因?yàn)檎撟C了5年，我們明確這個(gè)機(jī)會就是千載難逢的，沒有‘之一’?！?/p>

破解“維數(shù)災(zāi)難”的鑰匙

10月27日，由科技導(dǎo)報(bào)社主辦的2025年《科技導(dǎo)報(bào)》《前瞻科技》編委會議暨人工智能賦能科研專題學(xué)術(shù)研討活動在京舉行，“學(xué)術(shù)科協(xié)”（CAST SCHOLAR）科學(xué)智能專家委員會在會上成立。鄂維南受聘該專委會聯(lián)席主任。

鄂維南在研討活動上作題為“AI for Science現(xiàn)狀與意義”的報(bào)告。

作為深耕計(jì)算科學(xué)領(lǐng)域的學(xué)者，鄂維南的研究足跡遍布計(jì)算數(shù)學(xué)、力學(xué)、物理、材料科學(xué)、計(jì)算生物學(xué)等領(lǐng)域——凡涉及物理模型的科學(xué)與工程算法問題，他幾乎都曾深入探索。

但長期以來，“維數(shù)災(zāi)難”這一核心痛點(diǎn)始終如影隨形：算法的復(fù)雜度會隨變量自由度增加呈指數(shù)級上升，導(dǎo)致科研人員只能處理簡化后的理想問題，與實(shí)際應(yīng)用存在巨大鴻溝。

“比如模擬一個(gè)復(fù)雜材料的性能，需要處理海量變量，傳統(tǒng)算法的計(jì)算量大到根本無法落地。”他坦言，這種“理論與實(shí)踐脫節(jié)”一直讓科研推進(jìn)步伐沉重。

深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)，為突破這一困境帶來了轉(zhuǎn)機(jī)?！吧疃葘W(xué)習(xí)的本質(zhì)是提供了一種高效處理復(fù)雜數(shù)據(jù)的工具，它能整體提升科研能力，讓過去‘不可能’的復(fù)雜問題成為可能?！?/p>

基礎(chǔ)設(shè)施與垂直賦能雙輪驅(qū)動

談及當(dāng)前AIforScience發(fā)展的核心突破點(diǎn)，鄂維南指出兩個(gè)方向：基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，以及垂直領(lǐng)域突破。

在他看來，要實(shí)現(xiàn)科研范式的根本性變革，必須先搭建起適配新范式的“舞臺”。而這樣的基礎(chǔ)設(shè)施需要政策、人才、資金等各方面的支持。鄂維南感慨：“相對于要實(shí)現(xiàn)的宏大目標(biāo)而言，我們團(tuán)隊(duì)一直處在資源短缺的困境之下?！?/p>

其團(tuán)隊(duì)正用“愚公”精神“搬山”。2025年3月上線的“玻爾科研空間站”，如今已成為AIforScience領(lǐng)域的核心基礎(chǔ)設(shè)施之一。

“‘玻爾’既是門戶，能讓科研人員方便找到資源；也是超市，能讓開發(fā)者便捷部署科研工具?！倍蹙S南介紹，這個(gè)集圖書館、計(jì)算中心、實(shí)驗(yàn)中心、教室功能于一體的平臺，已被國內(nèi)頂尖高校和科研機(jī)構(gòu)廣泛采用，截至目前用戶量達(dá)175萬，年底目標(biāo)直指600萬。

如果說“玻爾”是“地基”，那么科學(xué)基座模型Innovator與通用科研智能體SciMaster就是搭建其上的“核心引擎”。

以SciMaster為例，其具備“讀、算、作、寫”全流程科研能力。“在理論物理領(lǐng)域，它求解量子Bose-Hubbard模型臨界溫度的問題，從理解問題、設(shè)計(jì)算法、實(shí)際計(jì)算到撰寫論文，全程自動化完成，文章質(zhì)量達(dá)到可發(fā)表水平?！倍蹙S南舉例，北大元培學(xué)院兩名學(xué)生僅用一周就基于SciMaster開發(fā)出燃燒仿真智能體，而過去這類工具研發(fā)往往需要數(shù)年。

在垂直領(lǐng)域，鄂維南認(rèn)為AI forScience的賦能潛力同樣巨大。他舉例表示，中國科學(xué)院院士黃三文等人提出的“植物星球計(jì)劃”，以及其他如數(shù)字細(xì)胞、材料基因組計(jì)劃等，都是能改變科學(xué)格局的重大項(xiàng)目，也是AI使其成為可能。

打破“門戶之見”，讓創(chuàng)新回歸本質(zhì)

放眼國際格局，鄂維南有著清醒判斷：“美國很重視AIforScience，但競爭力主要來自谷歌等企業(yè)，集中在生物醫(yī)療、材料等領(lǐng)域，缺乏系統(tǒng)布局；新加坡等國剛起步。中國是最重視的國家，且布局更系統(tǒng)，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)已處于領(lǐng)先水平?！钡仓毖裕骸案叨丝蒲袃x器和設(shè)備依賴進(jìn)口是潛在風(fēng)險(xiǎn)，這是需要補(bǔ)的短板?！?/p>

面向未來3～5年，鄂維南最期待的是科研與研發(fā)范式的整體改變?！斑@意味著實(shí)驗(yàn)室自動化、新材料新藥物設(shè)計(jì)能力、科學(xué)軟件開發(fā)能力、儀器制造能力的全面提升?！?/p>

但獲得突破的核心瓶頸，他認(rèn)為是資源配置問題?！敖衲?月，我和中國科學(xué)院院士丁洪、湯超一起組織了一場AIforScience務(wù)虛會，參會的前沿學(xué)者大多是年輕人，討論未來可能突破的方向時(shí)很有想法，但一提到資源支持就有些悲觀?！痹谒磥?，最有創(chuàng)新活力的往往是年輕團(tuán)隊(duì)，卻在資源分配中處于劣勢。

破解之道，既需要機(jī)制創(chuàng)新，更需要打破“門戶之見”?！叭绻苷先珖顑?yōu)秀的資源，我們很可能獲得2～3年的先發(fā)優(yōu)勢，這就是我們科技‘換道超車’的機(jī)會?！倍蹙S南強(qiáng)調(diào)，尤其是在國家戰(zhàn)略科技力量體系上處在核心位置的機(jī)構(gòu)，應(yīng)該真正把國家利益置于機(jī)構(gòu)利益之上。

而科研評價(jià)體系改革則是“關(guān)鍵一招”：“必須打破‘唯論文’，論文只是中間態(tài)，想法、數(shù)據(jù)、工具、實(shí)際效果都應(yīng)成為評價(jià)指標(biāo)?，F(xiàn)在玻爾平臺已覆蓋大量科研工作者，能夠?yàn)樾略u價(jià)體系的建立提供基礎(chǔ)?！?/p>

他始終強(qiáng)調(diào)：“AIforScience不是簡單的技術(shù)賦能，而是要讓科研回歸解決真問題的本質(zhì)?！?/p>

責(zé)　　編：張 楠鄧涵文

審　　核：張敬一

值班編委：宋玉榮