當前，以人工智能為代表的新一代信息技術正在引發科學研究范式的深刻變革，為全球科技競爭格局帶來新的變量。
AI for Science（科學智能）的興起，絕非簡單的技術賦能，而是科研生產力發展到一定階段的必然產物，更是重構科研生產關系的歷史性機遇。
要在這場變革中搶占先機，需從科研基礎設施與科研評價體系兩個維度協同發力，構建適應智能時代的新型科研生態。
科研基礎設施：建設智能化的“國家級科研平臺”
科研范式的變革離不開底層基礎設施的支撐。傳統科研模式下，資源分散、工具壁壘、重復勞動等問題制約著創新效率的提升。我們團隊構建的“玻爾科研空間站”，其核心目標正是打造一個面向未來的統一、開放、智能的科研基礎平臺。
該平臺具有雙重功能定位：其一，它是科研人員的“一站式門戶”，集成文獻、數據、計算與實驗資源，實現各類科研資源的智能化運用；其二，它是開發者的“工具應用超市”，提供便捷的部署環境，使各類科研模型、算法和軟件能像手機應用一樣被發布、共享和調用。
自今年3月上線以來，平臺用戶已突破175萬，展現了強大的生命力和廣泛的用戶需求。該平臺已被納入北京市《人工智能賦能科學研究高質量發展行動計劃》，成為區域科技創新核心平臺，充分體現了其戰略價值。
在此基礎上，我們研發的通用科研智能體SciMaster，初步展現了AI驅動科研的潛力。它能夠在特定科學問題引導下，自主調用平臺工具完成“理解-計算-分析-寫作”的全流程工作，在理論物理、計算科學等領域已經初步達到博士生水平。這標志著AI已從“輔助工具”進階為“科研伙伴”。
基于此，各垂直領域的專業智能體得以低成本、高效率地開發，如燃燒仿真、流體力學等，極大地加速了相關領域的研發進程。
科研評價體系：從“唯論文”到“貢獻多元論”
先進的生產力呼喚與之匹配的生產關系。“唯論文”評價體系，已經難以適應AI for Science帶來的科研活動多元化特征，甚至在某種程度上成為科技創新的桎梏。
我們必須推動科研評價體系的結構性改革。科研成果的體現形式，不應再局限于期刊論文這一“中間態”。
一個革命性的想法、一套高質量的科學數據、一個被廣泛使用的軟件工具，其科學價值與社會影響力，可能遠超一篇普通論文。
物理學大師費曼關于超流量子化的關鍵思想，最初僅以“備注”形式在他人論文中被提及，卻最終獲得了廣泛認可，這便是“思想貢獻”重于“論文形式”的明證。
我們正在探索基于大數據的新一代評價方法。利用“玻爾平臺”等新型基礎設施所匯聚的科研全過程數據，我們可以嘗試對科研工作者的“想法-工具-數據-論文”全鏈條貢獻進行更精細、更公正的度量。
這將有助于引導科研人員回歸解決真問題的軌道，減少為了發表文章，而進行的重復性、跟風式研究，把寶貴的智力資源投入到真正的原始創新和關鍵技術攻關上。
未來展望：整合資源，實現科研范式的“中國引領”
展望未來3～5年，AI for Science最有希望的突破在于整體科研與研發范式的普及，從實驗室自動化、新材料設計，到新藥研發與科學儀器創新，都將被深刻重塑。
在此進程中，中國的優勢在于國家層面的高度重視和基礎設施的先行布局。
然而，我們也面臨挑戰：其一是資源配置有待優化，需要將更多資源精準投向最具創新活力的年輕團隊和原始創新方向；其二是亟需打破“門戶之見”，推動國家級戰略科技力量實現大協作，尤其是那些在國家戰略科技力量體系上處在核心位置的機構，應該真正把國家利益置于機構利益之上。
每一次科學范式的革命，都是后發國家實現跨越發展的戰略機遇。AI for Science正是這樣一個“換道超車”的千載難逢的寶貴契機。
只要我們堅持基礎設施共建、評價體系重構、全國力量協同，完全有可能在不久的將來，在全球科技創新的賽道上，形成并確立由中國引領的智能科研新范式。這不僅是科技發展的必然要求，更是我們的歷史責任。
（作者鄂維南系中國科學院院士、北京大學教授。本報記者張楠采訪整理）
本文鏈接：AI for Science，一場正在發生的科研范式革命http://m.sq15.cn/show-11-28364-0.html
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