科学研究正站在历史性转折点——一场属于科学界的工业革命“工业革命”已然开启。未来的南解科研范式将彻底告别对经验主义与盲目试错的依赖，转向如工厂流水线般可设计、读科可迭代、势机可规模化的器科新模式。

日前，学家心标AI for Science（科学智能，将成简称AI4S）概念的未科提出者、中国科学院院士鄂维南在出席由上海国投联合上海人工智能实验室主办的创中“智研未来 AI4S”前沿论坛时指出：AI4S的核心竞争力不在于单一模型或算法的技术突破，而在于能否率先完成科研范式的工业革命整体性转换。

鄂维南系统梳理了我国在该领域的南解现状、国际竞争格局及短板，读科并为上海的势机发展提出战略建议。他强调，器科上海需采取“双管齐下”策略：同步推动科学智能的学家心标“生产力”（技术工具）与“生产关系”（组织机制）变革，既要打造“超级实验室”，又要构建科研特区，探索有利于持续提出、验证和迭代科学问题的新生态。

一、 科研“工业化”：从试错到闭环的系统性重塑

AI for Science 旨在利用人工智能优化乃至重塑科研方法与流程。尽管在蛋白质结构预测等领域已取得显著成果，展示了AI介入科学发现的巨大潜力，但鄂维南的判断更为深远：

科研活动正朝着工业化、平台化、智能化方向演进。这并非简单地将科学发现机械化，而是对科研流程与范式的深度重构：

1. 释放低效环节：将可重复、可验证、可并行的环节从依赖个人经验的低效试错中解放出来。
2. 构建闭环生态：系统整合文献数据、仪器设备、软件算力等资源，实现科学计算、表征模型、自动化实验室的无缝衔接，形成“提出问题－计算预测－实验验证－数据回流”的完整闭环。
3. 加速创新迭代：通过AI主导的计算与实验相互反馈，显著缩短研发周期，降低投入成本，使科研人员能够探索此前因技术限制而不敢或不能触及的前沿问题。

鄂维南特别强调，AI主要提升的是科学研究的“生产力”。然而，真正颠覆性科学问题的探索与原创路径的选择，无法仅靠技术自动化解决，必须建立与之相适应的“生产关系”——包括科研组织方式、人才评价体系及学科交叉机制，这些才是决定创新上限的关键。

二、 全球视野：中美AI4S路径差异与中国短板

作为全球AI4S领域的领军人物，鄂维南剖析了当前全球两大主流发展路径：

1. 美国路径：基座模型驱动的国家战略

美国强调以通用基座模型为核心，将其接入科学工具与自动化实验室。
* 企业布局：谷歌、OpenAI、Anthropic等巨头正将科学能力作为大模型核心。例如，Anthropic近期发布的Claude Science工作台引发全球关注。
* 国家战略：美国启动“创世纪计划”（Genesis Plan），被视为AI时代的“曼哈顿工程”，旨在整合联邦科学数据、国家实验室与AI能力，加速科学发现。鄂维南指出，该计划显著加快了美国在科学智能领域的步伐。

2. 中国路径：平台化基础设施+垂直整合

中国采取“平台化的横向基础设施 + 垂直场景整合”策略。
* 基础建设：构建全要素科研基础设施，打造科研领域的“安卓平台”。
* 垂直应用：在电池、材料、药物、发动机等特定领域构建垂直场景，打通从理论、计算到实验及产业验证的全链条。
* 典型案例：某航天初创公司利用AI智能体设计火箭发动机，从方案到实物仅耗时一周。这一成功关键在于打通了燃烧仿真、材料科学与3D打印等环节，体现了“平台+科研”的巨大价值。

3. 中国面临的挑战

尽管积累深厚，鄂维南坦言国内AI4S发展仍存在明显短板：
* 资源分散：科研资源尚未充分整合。
* 硬件依赖：高端仪器设备仍需摆脱进口依赖。
* 核心能力不足：通用基座模型能力亟待提升。仅靠开源模型叠加科学知识，无法弥合在科学推理、多模态理解等深层能力上的差距。

三、 上海战略：生产力与生产关系同步变革

面对科研范式变革，鄂维南建议上海从以下两个维度抢占先机：

1. 提升“生产力”：打造“超级实验室”

建设高度自动化、智能化且打破学科界限的“超级实验室”。
* 标杆案例：中国科学技术大学投入百亿级经费建设的以“机器化学家”为核心的自动化实验室。
* 战略意义：此类量级的平台能牵引整个AI4S体系发展，使城市科研范式实现跨越式提升，成为未来全球科技创新中心的必要条件。

2. 重构“生产关系”：构建科研特区与新型机制

借鉴产业园区思路，在科研领域开辟“试验田”和“特区”，实现机制创新：
* 打破壁垒：消除学科间、理论与实验间、科研与产业间的界限。
* 组织形态创新：构建“高校－新型研发机构－企业”三位一体的科研组织形态，促进实验室洞见向产业顺畅流动。
* 评价体系改革：建立新的人才评价机制，破除“唯论文、唯帽子”倾向，让具备真正原创突破能力的人才脱颖而出。

结语

鄂维南的建议与论坛主办方上海国投的战略规划高度契合。上海国投董事长袁国华表示，将充分发挥产业投资、生态布局、资本链接及产业协同优势，加快人工智能向科学研究全领域渗透，以AI4S科学范式的变革，全面赋能产业升级，助力上海成为全球科学智能的高地。