文/陳明灼

在“十四五”規(guī)劃收官、“十五五”規(guī)劃謀篇布局的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，如何以科技創(chuàng)新引領(lǐng)高質(zhì)量發(fā)展，成為中國(guó)經(jīng)濟(jì)邁向下一個(gè)五年的核心命題。在近日于北京舉行的“國(guó)是論壇：2025年會(huì)”上，工業(yè)和信息化部原副部長(zhǎng)、工業(yè)和信息化部電子科技委主任王江平圍繞“AI科學(xué)發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力的問(wèn)題與對(duì)策”發(fā)表主旨演講，直指當(dāng)前人工智能與產(chǎn)業(yè)融合中的關(guān)鍵堵點(diǎn)，為中國(guó)在AI時(shí)代實(shí)現(xiàn)高水平科技自立自強(qiáng)提供了系統(tǒng)性思考。

工業(yè)和信息化部原副部長(zhǎng)、工業(yè)和信息化部電子科技委主任 王江平 中新社記者 蔣啟明 攝

王江平指出，隨著人工智能深度參與科學(xué)研究，AI科學(xué)發(fā)現(xiàn)正成為繼實(shí)驗(yàn)科學(xué)、理論科學(xué)、計(jì)算科學(xué)和數(shù)據(jù)密集型科學(xué)之后的“第五范式”。在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)、新材料發(fā)現(xiàn)、藥物研發(fā)等領(lǐng)域，AI已經(jīng)顯著縮短了科學(xué)發(fā)現(xiàn)周期，極大拓展了人類(lèi)認(rèn)知邊界。以AlphaFold為代表的突破性成果，使人工智能研究者首次走上諾貝爾獎(jiǎng)?lì)I(lǐng)獎(jiǎng)臺(tái)，標(biāo)志著AI for Science進(jìn)入加速發(fā)展階段。

然而，在成果數(shù)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的同時(shí)，AI科學(xué)發(fā)現(xiàn)向現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)力轉(zhuǎn)化卻遭遇嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。王江平形象地將這一結(jié)構(gòu)性矛盾比喻為“堰塞湖”：一方面，AI模型每天可以產(chǎn)生成千上萬(wàn)的預(yù)測(cè)結(jié)果;另一方面，人類(lèi)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證能力和產(chǎn)業(yè)化能力卻只能線性增長(zhǎng)，遠(yuǎn)遠(yuǎn)無(wú)法消化這些成果。以新材料研究為例，數(shù)十萬(wàn)種AI預(yù)測(cè)材料中，真正完成實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證并進(jìn)入應(yīng)用的比例不足千分之幾，大量成果長(zhǎng)期停留在論文和算力消耗層面，難以形成現(xiàn)實(shí)價(jià)值。

在王江平看來(lái)，造成這一“堰塞湖”的原因是多方面的。首先，高質(zhì)量數(shù)據(jù)集和權(quán)威評(píng)估體系缺失，導(dǎo)致模型推理深度不足、預(yù)測(cè)可信度參差不齊;其次，AI模型“黑箱化”與幻覺(jué)風(fēng)險(xiǎn)削弱了科研人員對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的信任;再次，現(xiàn)有實(shí)驗(yàn)室體系以“人為操作”為核心，難以適配AI自主實(shí)驗(yàn)需求，跨平臺(tái)協(xié)同和系統(tǒng)集成能力不足;此外，在政策、投資、人才和安全等方面，小試、中試和自主實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)仍面臨現(xiàn)實(shí)約束。

針對(duì)上述問(wèn)題，王江平從制度建設(shè)、技術(shù)路徑和生態(tài)協(xié)同等層面提出了系統(tǒng)性對(duì)策。第一，要加快建設(shè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集、高價(jià)值知識(shí)中心和AI預(yù)測(cè)結(jié)果評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)體系，特別是在重點(diǎn)行業(yè)推動(dòng)公共數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)，減少重復(fù)研究和無(wú)序計(jì)算，為科研與產(chǎn)業(yè)提供可靠“底座”。第二，要加快AI自主實(shí)驗(yàn)室建設(shè)，通過(guò)開(kāi)源化、模塊化降低建設(shè)門(mén)檻，探索“人在回路中”的混合增強(qiáng)智能模式，并結(jié)合數(shù)字孿生與多智能體協(xié)作，推動(dòng)自主實(shí)驗(yàn)從概念驗(yàn)證走向規(guī)模應(yīng)用。第三，要強(qiáng)化中試平臺(tái)建設(shè)，依托我國(guó)豐富的應(yīng)用場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)，打通“小試—中試—工程化”關(guān)鍵環(huán)節(jié)，推動(dòng)科技成果真正落地。

王江平還特別強(qiáng)調(diào)，要深化學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界協(xié)同，培育更多兼具理論深度與應(yīng)用導(dǎo)向的“巴斯德象限”研究者。他指出，既面向科學(xué)前沿、又回應(yīng)現(xiàn)實(shí)需求的研究模式，往往更容易產(chǎn)生高質(zhì)量成果，并在長(zhǎng)期內(nèi)形成持續(xù)創(chuàng)新能力。同時(shí)，要推動(dòng)AI for Science與AI for R&D協(xié)同發(fā)展，通過(guò)“企業(yè)出題、科學(xué)家答題”、揭榜掛帥和監(jiān)管沙盒等機(jī)制，加速技術(shù)從“0到1”再到“10”的全過(guò)程轉(zhuǎn)化。

在演講最后，王江平提出三點(diǎn)結(jié)語(yǔ)：科學(xué)家要主動(dòng)擁抱產(chǎn)業(yè)、貼近應(yīng)用，成為懂轉(zhuǎn)化的新型科研人才;企業(yè)家要敢于嘗試新技術(shù)、承擔(dān)創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)，推動(dòng)前沿成果應(yīng)用落地;政策制定者則需在AI時(shí)代重構(gòu)規(guī)則體系，為科學(xué)發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力營(yíng)造更加包容、靈活和安全的發(fā)展環(huán)境。

在全球新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革加速演進(jìn)的背景下，如何讓AI釋放的不僅是“預(yù)測(cè)能力”，更是“現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)力”，考驗(yàn)著一個(gè)國(guó)家的系統(tǒng)治理能力。王江平的觀點(diǎn)表明，破解“堰塞湖”，關(guān)鍵不在單點(diǎn)技術(shù)突破，而在于構(gòu)建貫通數(shù)據(jù)、實(shí)驗(yàn)、產(chǎn)業(yè)與制度的創(chuàng)新體系。這既是“十五五”時(shí)期科技創(chuàng)新的重要課題，也將深刻影響中國(guó)經(jīng)濟(jì)邁向高質(zhì)量發(fā)展的未來(lái)路徑。