人工智能赋能科学研究的核心观点 - 人工智能正以前所未有的深度与广度重新定义科学发现的路径，推动科研范式变革，成为驱动原创发现的“新引擎”与“新伙伴” [1] - 一场以“人机协同”为核心的科研新范式正在展开，未来的科学家角色与科研生态也在被重新定义 [1][2] AI作为科研“新引擎”的行业应用 - 在生命科学领域，AI将基因组、单细胞、空间组学等海量多维数据转化为可执行的医疗决策，推动研究从“数据积累”走向“知识挖掘”，加速创新药物诞生和精准医学时代的到来 [1] - 在土木工程行业，AI重构建筑研发与建造的逻辑链条 [1] - 在农业领域，AI支持着智慧农业全链条决策 [1] - AI赋能本质是将数据的复杂性转化为知识的深度，将行业的经验模型升维为可计算、可优化、可预测的智能系统 [1] 科研范式的根本性变革 - AI正推动科研从传统“正向试错”向“目标牵引的逆向设计”转变 [2] - AI将从工具进一步演进为知识发现手段，为跨尺度、跨学科的复杂问题提供新路径 [2] - 现阶段AI仍是高通用性的科研工具，其模型在科学领域的可解释性、可靠性仍需加强，关键结论必须经过严谨的交叉验证 [2] - 算力资源不足是高校与科研机构的普遍约束 [2] - 从算法创新到工程应用的“最后一公里”，以及伦理与安全的边界界定，都是亟待解决的课题 [2] “人机协同”新生态与未来人才要求 - “人机协同”将成为创新常态，核心在于将科研人员从大量重复性、程式化的工作中解放，交由AI工具链处理 [2] - 人类智慧将更聚焦于提出关键科学问题、构建创新框架、进行战略性判断与跨域联想 [2] - 教育从“教师教、学生学”的二元结构，转向“学生—AI—教师”三元深度协同的新生态 [2] - 未来的科研人才必须主动拥抱变化，不仅要掌握本专业知识，还需学会“与AI共事”，通过自主生成假设、设计实验、解析结果来探索创新方案 [3] - 研究者个人需成为善用AI“超级参谋”的“指挥官”，将核心智慧集中于提出真问题、把握大方向、做出精判断 [3] 对高校与科研机构的要求 - 需加快构建支撑“人机协同”的算力平台、数据环境与交叉学科文化 [3] - 需改革评价体系，鼓励在新范式下的探索 [3]