封面新聞記者邊雪

當前，人工智能技術(shù)正處于深度發(fā)展的關(guān)鍵階段，人才作為行業(yè)發(fā)展的核心驅(qū)動力，其戰(zhàn)略價值愈發(fā)凸顯。從新銳團隊研發(fā)的深度求索系統(tǒng)、宇樹機器人等創(chuàng)新成果，到近期國際頂尖AI機構(gòu)核心成員的職業(yè)流動動態(tài)，均印證了人才在推動人工智能領域突破中的決定性作用。

2025年7月27日，世界人工智能大會（WAIC）主辦了首屆“青年菁英會之科學智能”論壇，中國科學院自動化研究所楊戈老師擔任主理人。與會嘉賓青年學者，論壇圍繞“人工智能在科學研究中的應用”、“AI可解釋性的現(xiàn)狀與困境”、“模型訓練方法”、“AI在科學研究的角色定位”及“科學教育的未來展望”等話題展開，為全球青年AI研究者的高端學術(shù)交流搭建平臺。

“然而利用生成式AI，我們可以擴大范圍，擴大到十億甚至百億級別的空間里面進行探索?！贝筅娲髮W李晨教授以“生成式人工智能在藥物研發(fā)中的應用”為題，深入闡述了其團隊提出的GxVAE（Gene-to-moleculeVAE）端到端生成式模型。

李晨回顧了從傳統(tǒng)高通量篩選到AI創(chuàng)藥的技術(shù)演進，指出通過兩個相互關(guān)聯(lián)的變分自編碼器，能夠從高維基因表達譜直接生成具有靶向性的候選小分子，在提高分子多樣性的同時，大幅縮減實驗與計算成本。他詳細展示了在LINCS/L1000數(shù)據(jù)集上的映射體系構(gòu)建，以及有效性（Efficacy）、新穎性（Novelty）、QED評分和結(jié)構(gòu)相似度等多維度評價結(jié)果，驗證了GxVAE在多種蛋白靶點上的優(yōu)勢表現(xiàn)。

“我們希望通過一種更加通用、靈活的方式進行多種目標光譜和材料的逆向生成與設計。”

上海交通大學肖誠禹博士帶來“AGI輔助的超寬帶與波段選擇性熱輻射超材料設計”報告。他首先介紹了熱輻射在納米光子工程中的應用背景，闡明了傳統(tǒng)經(jīng)驗式設計在多目標光譜控制上的局限性。肖博士提出，借助機器學習驅(qū)動的三平面參數(shù)化與cGAN（條件生成對抗網(wǎng)絡）逆向生成框架，能夠在數(shù)十種材料體系中高效篩選上千種候選結(jié)構(gòu)，并通過張江戶外實驗驗證其輻射冷卻與熱管理性能。

肖誠禹重點解析了模型如何在小樣本情況下保持通用性及穩(wěn)定性，并分享了團隊在實踐中針對數(shù)據(jù)稀缺與局部最優(yōu)陷阱所采取的預訓練、數(shù)據(jù)混淆及多任務學習等策略，顯著提升了逆向設計效果?！巴ㄓ眯耘c靈活性，將成為超材料設計的未來趨勢?！?/p>

“我們需要明確AIforscience其中一個很大的使命是我們要明白我們擅長解決什么問題”

香港科技大學程立雪教授的報告題為“Orbformer：通過深度量子蒙特卡羅方法建立的波函數(shù)原初分子基礎模型”。她回顧了從多體全配置交互（FullCI）到密度泛函理論（DFT）的演變，聚焦于基于變分量子蒙特卡羅（VMC）的DeepQMC框架及其神經(jīng)網(wǎng)絡化改進。程博士詳細剖析了ElectronicTransformer、NuclearMPNN與Opportunity三大模塊如何協(xié)同工作，在88個小分子數(shù)據(jù)集及多條化學反應路徑上實現(xiàn)預訓練與微調(diào)，取得了媲美或超越高成本DFT方法的精度，且訓練部署成本僅為傳統(tǒng)方法的十分之一。

“完全自回歸的預訓練波函數(shù)模型，無需任何監(jiān)督數(shù)據(jù)，就能在精度與效率之間實現(xiàn)突破，為量子化學計算帶來全新范式?！背塘⒀娬{(diào)。

會上，其他學者也分享了各自領域的最新研究進展：中科院青藏高原研究所夏老師結(jié)合氣候變化與經(jīng)濟學視角探討了AI可解釋性在水文與氣候模型中的關(guān)鍵挑戰(zhàn)；上海交通大學未來技術(shù)學院萬佳宇以鋰電池壽命預測為例，闡述了數(shù)據(jù)稀缺對模型訓練的困境及產(chǎn)業(yè)合作中對可解釋性成果的迫切需求；同濟大學土木工程學院代表介紹了大模型與科學大數(shù)據(jù)閉環(huán)融合在地震結(jié)構(gòu)動力學的應用，成功實現(xiàn)秒級結(jié)構(gòu)損傷預測。

此外，多位行業(yè)企業(yè)與學術(shù)界青年學者圍繞“AI在科學教育中的角色”展開討論，建議通過產(chǎn)學研協(xié)同、場景驅(qū)動項目制與開源資源共享，培養(yǎng)具備跨學科背景與實踐能力的新時代科研人才。

這場匯聚全球青年智慧的盛會，將成為觀察人工智能未來發(fā)展方向的重要窗口，推動前沿技術(shù)加速從實驗室產(chǎn)生并走向產(chǎn)業(yè)實踐。封面新聞記者在會場注意到，本次論壇的核心話題覆蓋了人工智能在科學研究中的深度應用、當前可解釋性的現(xiàn)實困境、模型訓練方法的創(chuàng)新路徑、AI從輔助工具向科研伙伴的角色轉(zhuǎn)變，以及面向未來的科學教育展望?！耙诮逃w系內(nèi)植入計算思維與項目驅(qū)動，構(gòu)建多元交叉的學習平臺，為新時代科研人才提供創(chuàng)新土壤。”參會者王林語在會后告訴封面新聞記者。

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