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李开复:AI驱动科学发现时代来临 科学智能竞争聚焦高质量数据与“科学母语”

2026-07-17来源:天脉网编辑:瑞雪

在由上海未来产业基金、上海未来启点社区与创新工场联合主办的DeeCamp人工智能训练营开营仪式上,创新工场董事长兼零一万物CEO李开复发表了关于人工智能与科学研究的深度见解。他指出,人工智能正从辅助人类处理信息转向探索自然规律,科学研究即将进入以AI为核心驱动力的全新阶段。

李开复回顾了科学研究的演进历程:从经验归纳到理论推导,从计算机模拟到数据密集型研究,如今以AI for Science(科学智能)为代表的第五范式正在崛起。他强调,这种新范式并非取代传统方法,而是通过整合假设生成、模型求解与数据分析,将科学发现周期从数年压缩至数周甚至更短。AlphaFold2预测2亿个蛋白质结构的突破性成果,正是AI从辅助加速转向驱动发现的关键例证。

针对科学智能的发展瓶颈,李开复提出核心挑战在于数据质量而非算法。他指出,当前科学模型需要的不只是海量数据,而是具备因果关系、结构化且可验证的高质量数据。这类数据的获取成本远高于互联网文本,实验周期可能长达数年,且不同实验室的标准难以统一。因此,未来竞争的关键将转向自动化实验平台与数据生产能力,掌握持续产出高质量数据的技术团队将主导科学智能领域的发展。

在人才培养方面,李开复呼吁培育兼具模型理解与自然认知的复合型人才。他建议青年科研者深入掌握数学方程、物理轨迹等学科"原生语言",通过实验室实践理解数据生成逻辑,同时保持人文思考能力。"AI能提供答案,但科学突破始终取决于人类提出问题的洞察力与好奇心。"他特别强调,未来科学家需要与AI形成协同工作模式,而非单纯依赖技术工具。

作为聚焦产学研结合的公益项目,DeeCamp训练营采用"理论授课+实践项目"的独特模式。学员不仅能与科研界大师面对面交流,还可通过组队完成AI产业应用项目,积累将技术转化为实际解决方案的经验。自2017年启动以来,该训练营已吸引超过2万份申请,累计培养1500余名学员,覆盖全球多所知名高校,成为连接学术研究与产业实践的重要桥梁。

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