我国已从顶层设计层面全面布局“智能科学家”，AI将助力突破瓶颈

本报记者 黄海华

“化学的发展离不开创新，但长期以来，创新受限于低效的试错循环，‘猜测—尝试—错误’是沿用了超过150年的经典范式。到了今天会发现一个问题：相比灯丝、火药、合成氨等发明，当代的科研成果似乎丢失了变革性，承载物质科学创新前沿的实验室，好像变成了大量低效重复劳动的‘小作坊’。”中国科学院院士、同济大学校长杨金龙，日前在2026世界人工智能大会“人工智能赋能材料科学”论坛上发出了这样的疑问。

杨金龙认为，物质科学创新面临的挑战可归结于数据基础、科学认知、系统协同三大瓶颈。人工智能正助力从知识数字化、理实模型化、创新平权化三个方面突破瓶颈。

据介绍，我国已从顶层设计层面全面布局“智能科学家”一体化科研体系建设，整合高校、科研院所、企业创新资源，打造国产化、自主化、体系化的智能科研基础设施。

第一步是知识数字化。在中国科大，数百名学子历经三年完成了上千万条化学专业数据的标注、整理和分类。依托这一数据底座，中国科大搭建了机器化学家“小来”，具备机器阅读文献、机器计算、机器实验三大核心能力——从人工试错到机器“能读、会想、勤做”，人工智能正改写化学科研的运行逻辑。

第二步是理实模型化，即理论计算与机器实验的深度交融。杨金龙现场用视频展示了中国科大已稳定运行5年的自主实验室。该实验室配备了200余个智能化学工作站、50余台科研机器人，全天24小时不间断开展各类实验。通过这种理实交融的创新模式，让人工智能告别盲目试错，实现科学预判和精准探索。

第三步是创新平权化。“智能科学家”系统已在全国部署19个分布式创新设施、80个AI驱动的化学与材料实验平台，覆盖了80%的化学与材料实验，并在电催化、有机合成等多个应用方向与龙头企业协同创新。