2018年，首届世界人工智能大会（WAIC）在上海西岸启幕。那一年，人们是来看“热闹”的——AI到底能干什么，谁也说不太清。2026年，WAIC办到了第九届。AI不再是一个需要解释“是什么”的词，它成了生产线上的质检员、手术室里的决策助手、会议室里的同传字幕、戴在脸上的智能眼镜。它从展台走进了生活。

　　2026世界人工智能大会的主题是“智能伙伴共创未来”。新民晚报策划推出“Hi WAIC·9年9人·伙伴说”，找到9位历届大会的亲历者，听他们讲讲这些年里，自己和AI之间发生的故事——那些真实的、具体的，甚至有点出人意料的瞬间。

　　在AI飞速奔跑的今天，我们希望把这些故事，带到所有AI的伙伴们面前。

　　是否有一天，AI能自己带来科学发现？

　　“虽然出现‘AI爱因斯坦’的可能性不大，但是，出现蛋白质结构预测模型AlphaFold级别的应该不远。”这是中国科学院院士鄂维南的回答。

　　人工智能赋能科学研究（AI for Science，简称AI4S）正呈星火燎原之势，科学研究范式的改变正在“进行时”。

　　时间回到2018年新年前夕，鄂维南召集所有学生，开了研究生涯中唯一一次全员组会。他很郑重地告诉学生两件思考已久的事：一件是，人工智能之于数学、之于科学将带来深刻影响；另一件是，AI4S带来的机会，只有一百年前量子力学诞生时可以比拟，是中国科技创新走向超越的最好机会，“没有之一！”

　　就在那个时刻，这位科学家下定决心，要带着年轻学生，在中国推动人工智能赋能科学研究。

　　在鄂维南看来，AI4S并不只是把AI工具用到某个科研环节。“科研对社会、技术带来了巨大进步，但是科研本身实际上是比较原始的。”他说，科学家大量时间用于阅读文献，实验依靠试错和经验，科研团队也常常是“师傅带徒弟”的作坊模式。

　　处理多维度复杂性问题，让理论计算帮助实验设计，让实验室走向自动化、智能化，AI4S要推动科研从“作坊式”走向更高效的“平台科研”。2024年世界人工智能大会上，鄂维南分享了一个迈向“平台科研”的框架：算力平台、数据和知识库、实验表征方法、基于AI的科学算法与软件，构成AI4S基础设施的“四梁”；在此基础上，再进入合成化学、能源材料、药物研发、航空航天等垂直领域，形成“四梁N柱”的范式架构。

　　这个范式逐渐落地。今年1月，在上海模速空间举行的一场研讨会上，科学基座模型Innovator、科研智能体SciMaster等成果发布，展示了AI4S基础设施的进展。这些工作来自鄂维南年轻合作者的努力。目前相关平台和社区每天已有几十万活跃用户，整体有四百多万用户，来自世界各地不同学科的科研工作者正在尝试用AI4S改变自己的研究方式。

　　上海的AI4S探索正开花结果——除了上海交通大学人工智能学院、上海算法创新研究院等联合发布的Innovator和SciMaster，上海科学智能研究院、复旦大学等机构推动伏羲气象大模型、女娲生命大模型、燧人物质大模型等垂类科学大模型，分别面向气象、生命科学、材料等场景，探索AI如何进入真实科学问题。

　　如今，AI赋能科研已被提升到国家战略高度。国务院2025年印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出，加快探索人工智能驱动的新型科研范式，加快科学大模型建设应用，推动基础科研平台和重大科技基础设施智能化升级。在“十五五”规划纲要中，“人工智能+”科学技术也被列为重点行动。

　　科学智能时代真正到来后，科研体系也必须随之变化。鄂维南提出，新的科研范式需要打破学科与学科之间、理论与实验之间、科研与产业之间的界限。这意味着，AI4S不仅改变工具，也改变科研如何组织、协作，如何走向真实问题。

　　当AI越来越深地进入科研，科学家还要做什么？“有了AI4S之后，作为科学家反而要回过头去追问‘科学是什么’。”在鄂维南看来，科学家仍然应该是科研的主导者，一方面提出问题，另一方面定义边界，防止科技带来不可控制的后果。

　　AI4S继续往前走，还有一个绕不开的底层问题：基座模型能力。鄂维南坦言，目前AI4S基础设施已经有相对完整的体系，但还没有产生“ChatGPT式”影响力。原因之一是科研本身很难且分散，另一个原因是底层基座模型仍需自主创新突破。

　　“在现有通用大模型上‘打补丁’，终究受限。”他说，“具有科学领域强大推理、多模态数据处理和复杂工具调用能力的大模型也是国际研究的焦点方向。底层问题是核心，必须解决。”