进入科学智能2.0时代，人工智能如何从单向辅助工具升维为科学家的全流程“科研拍档”？科学智能作为推动基础研究与前沿技术融合的新引擎，如何加速重塑科研范式、拓展产业边界？

　　7月26日，作为2025世界人工智能大会中科学智能的重要板块，由复旦大学和上海科学智能研究院（以下简称“上智院”）联合主办的WAIC2025星河启智·科学智能开放合作论坛在上海世博中心举行。论坛聚焦开放协同的科学智能生态体系构建，汇聚诺奖得主、图灵奖得主、两院院士、产业领军人物等全球顶尖嘉宾以及一线青年科研技术先锋，深度探讨科学智能2.0时代的前沿创新、产业实践与开放协作。

　　早期中华文明多模态大模型、《开放科学全球学术合作倡议》、星河启智科学智能开放平台、科研伦理审查智能体……论坛上，多项创新成果发布，激活AI与科学、产业相互赋能的生态，推动科学智能迈向新纪元。

　　中国科学院院士、复旦校长金力在解读时指出，开放合作是推动科学进步的根本动力，人工智能正重塑科学研究版图，技术鸿沟正加剧全球科研资源分化，科学智能时代更要在基础设施、数据资源、人才培养、治理机制层面推进开放合作，共建服务全人类的科学合作体系，让开放的科学造福开放的世界，让合作的力量创造合作的未来。

　　论坛上，四位人工智能领域顶尖科学家带来主旨演讲。

　　“借助AI，一个18岁高中生能在顶尖天文学期刊发表文章，完成专业天文学家的工作，这标志着科学革命的开始。”之江实验室主任、阿里云创始人王坚，聚焦“计算与人工智能：无尽的前沿与探索”（Computing and AI:Endless Frontiers and Exploration），强调了AI与计算的深度融合正成为科学发现的新范式，重点讨论了AI如何推动地质学、天文学等领域的科研突破，并展望了太空计算与全球协作的未来愿景。

　　图灵奖得主、VERIMAG实验室主任约瑟夫·希发基思（Joseph Sifakis）围绕“AI赋能自主系统”（Bringing AI to Autonomous Systems），提出了一种用于自主网络的新型智能体参考架构，并介绍该架构的核心设计及具体实现形式。在回顾当前多智能体系统时，他指出由大型语言模型（LLM）协调的多智能体应用所面临的挑战，并警告不应简单地通过堆砌更多的数据与功能来提升多智能体的系统能力。

　　“我们发现，将大语言模型和智能体相结合，用机器学习的方法，能够攻克数据科学的问题。”伦敦大学学院教授、首席科学家汪军以“智能体大语言模型：通向通用人工智能的路线图”（Agentic LLM: A roadmap towards AGI）为题，探讨了智能体大语言模型展现出超越传统机器学习理论的反思和链式思维能力，借鉴人类认知科学理论人们可以为智能体大语言模型提供新的学习范式，朝通用人工智能迈进。

　　以“机器学习之思辨”（My considerations on Machine Learning）为题，诺贝尔物理学奖得主、北京航空航天大学讲席教授乔治·帕里西（Giorgio Parisi）提出，现代人工智能如同热力学诞生前的蒸汽机，虽具备实用功能却缺乏基础理论框架，尽管深度学习网络模型取得进展，关键缺陷依然存在。援引《物理评论X》（Physical Review X）近期发表的一篇基于统计物理的长序列理论研究的文章，他主张通过组建跨学科团队，构建"人工智能的热力学理论框架。