□本报记者 季 颖

人工智能时代正强烈冲击以经验观察为主的传统科研模式，给学科创新和人才培养带来了重大挑战。

5月12日，2026世界数字教育大会“构建新型科研能力：人工智能赋能科研范式变革”平行会议通过学术分享、圆桌对话、重磅成果发布等环节，呈现了人工智能引领下科研范式由“工具辅助”向“自主智能”跨越的新形态。

当前，人工智能已经进入到数学逻辑、材料发现、能源动力等科学研究领域的前线。北京大学常务副校长张锦长期致力于烯碳材料的研究，他认为人工智能的核心使命是推动科学进步、定义产业未来，人工智能应用在材料科学研究领域具有高效发现因果机制、大幅缩短研发周期、实现材料性能突破与降本增效的优势。

这一观点在计算机科学领域获得了共鸣。英国诺丁汉大学副校长、宁波诺丁汉大学执行校长乔纳森·加里波第指出，人工智能终将像计算机和互联网一样，成为深度嵌入所有学科研究的基础工具，在整体上推动学科发展。“只有合理、合规、正当地使用人工智能，才能提升科研效率和论文质量、规范实验与评审流程。”他说。

南方科技大学讲席教授埃菲·杰曼诺夫则提醒，人工智能虽无所不知，但存在严重的“幻觉”问题，会编造不存在的文献与结论，“知道”不等于“理解”，必须谨慎甄别由人工智能生成的数据和知识。

在这一变革的浪潮中，青年科学家正以敏锐的嗅觉和跨学科的视野，走在科研创新前沿。“人工智能正以可解释、可验证的方式深刻改变科研全流程。”西湖大学特聘研究员格雷戈里・格林说。他通过展示自己在日常科研中应用人工智能的两个案例证实这一观点：一是用人工智能进行物理数据分析，把它当作求解真实物理方程的工具；二是用人工智能处理科学文献，实现领域内科研成果的精准筛选与推荐。

青年科学家的锐意突破，自然将对话引向一个更深层的追问：人工智能是否正在改变科学问题的提出方式？香港中文大学（深圳）人工智能学院院长、深圳河套学院语言模型与人机交互中心主任李海洲对此给出了极具启发性的边界划分。他指出，人工智能正在改变科学问题的提出方式，但有明确边界：优化已知方向，人工智能可快速完成；在探索完全未知的新事物上，人类仍拥有绝对优势。“大量科学问题恰恰源于人类的好奇心与本能，而人类的好奇心、学术品位与科研直觉根本无法数字化并植入人工智能系统。”

科研范式变革最终要落地于人才与生态。面对“如何培养具备强大人工智能素养的新一代科学家”这一时代命题，与会嘉宾形成了共识：必须打破学科壁垒与产学围墙。华为算力平台公共事业总裁刘维从产业视角提出，校企需深化产学研合作，在这一过程中，产业应当好科研教育的支撑平台，将真实场景与市场需求引入校园，深度参与学科教学、科研全流程与评价体系，提升学生实战能力。