（来源：上观新闻）

一个基础问题，可能要跨国寻找答案；一次科学发现，可能有AI参与；成果走出实验室，还要临床、制造和资本接棒。

2026浦江创新论坛主论坛上，十位嘉宾谈及不同领域，却指向同一个变化：越往科技前沿走，创新越像一场多人接力。

先找同行者：把门开得更大

过去5年，中国科学家在顶级期刊发表的论文数量增长约125%。基础研究的“底盘”越来越厚，一个新的问题也随之出现：科学家能不能把更多时间花在真正困难、短期看不到结果的事情上？

国家自然科学基金委员会主任、中国科学院院士窦贤康介绍，基金委近年来尝试给部分青年科研人员最长15年的稳定支持，也给暂时难以形成同行共识的探索留出试错空间。“很多出色的原创思想，在起步阶段其实是非共识性。”

时间之外，人才和知识的流动同样重要。二三十年前，中国更多把年轻人送往海外；如今，他希望更多国外博士生和科学家来华开展研究、使用大型科研设施。“基础研究需要国际合作，我们完全保持开放。”窦贤康说。

开放究竟能带来什么？中国工程院外籍院士、瑞士工程院院长贝努瓦·杜比把答案落到人与人的连接上。技术体系越来越复杂，合作常常从认识同行开始，“理解彼此、建立信任，再找到合适的合作方式。”瑞士长期依靠全球人才参与科研创新，保持开放正是其中一个重要条件。

中南科研团队的合作便是最好的案例。南非科学院创始院士、林波波大学材料建模中心主任普蒂·恩戈佩说，十余年来，中南科研团队围绕矿产、材料建模、锂电材料等持续协作，一些成果已经走进矿山。资源、计算和工程能力由此跨越国界组合起来。

合作之前，还有一个更基础的前提：彼此看见。中国科学技术信息研究所党委书记黄琦介绍的世界一流科技期刊目录，覆盖全球55个国家和地区、23种语言、6132种期刊。一个更宽的观察坐标，有助于让不同国家、不同语种的科研成果更容易进入同一张知识网络。

再换一种组队：AI走进科研“内场”

知识开始跨越国界流动之后，科研内部的“组队方式”也在发生变化。

上海人工智能实验室主任周伯文把早期AI for Science形容成科学家的访客——检索文献、分析数据、运行计算，随叫随到，却始终是屋外的客人。如今，AI已经进入问题定义、假设生成、方案设计和实验验证等环节，逐渐成为科研“房子里的常住者”。

变化最直观地体现在时间上。“传统抗体发现流程往往以年计算，AI与生物学协同后，其中一些关键环节可以压缩到约90天；蛋白质折叠这一困扰科学界数十年的问题，也借助AlphaFold取得重要突破。”在他看来，提速只是表层变化，体现的是“工具互用”带来的“效率互增”。

更进一步，AI不再只是进入科学体系，而是与科学共同建设新的研究系统，双方在持续使用中彼此增强，让科学成为人工智能持续进化的真实环境。

不过，AI进入得再深，方向仍然需要人把握。他在演讲最后说：“科学探索的罗盘，始终应该由人类的心智、好奇心和价值判断来掌握。”

如果说人来决定往哪里走，那AI则开始改变科学家“怎么走”。在计算力学中，很多研究过去要花大量时间建模、求解和迭代分析。复旦大学计算力学与人工智能交叉研究院创院院长蓝楚科长期研究这一领域，他希望先把飞机、材料甚至生物医学的研究对象转化为计算机中的模型，再让AI参与建模、求解和预测。蓝楚科说，AI带来的变化可以归结为两个词：“第一个是加速，第二个是发现。”

模拟还可以直接发生在量子世界。奥地利因斯布鲁克大学实验物理研究所所长汉斯·克里斯托夫·内格尔长期研究超冷原子，通过操控接近绝对零度的原子，研究经典计算机难以处理的复杂量子体系。AI模型、计算仿真、超冷原子看似迥异，都在做同一件事：帮科学家进入过去算不动、看不清的区域。

最后跑接力：让发现穿过现实世界

工具缩短了发现的时间，一项成果真正进入现实，接力才跑到另一段。

中国科学院生物与化学交叉研究中心主任、中国科学院外籍院士、美国国家科学院院士袁钧瑛研究细胞死亡近40年，由细胞凋亡一路追到程序性坏死和RIPK1等关键机制。研究越深入，她越关注论文之后那段漫长的路。

她以阿尔茨海默病为例，相关论文已经超过25万篇，真正有效的治疗手段依然有限。基础发现与病床之间，隔着一条“死亡之谷”。“我们需要跨越死亡之谷，把原创科研发现变成真正的小分子药物。”

药物要经过临床，AI要进入真实生活，同样要面对工程和制造。蓝思科技股份有限公司董事长周群飞几十年来与材料、工艺和精密制造打交道，如今又把制造能力延伸至AI硬件和具身智能。“AI的价值终需硬件落地。”算法最终装进机器人、服务器和终端设备，还要解决精密化、标准化和规模化量产的问题。

到了更早期、更不确定的技术，资本也开始加入接力。砺思资本创始合伙人曹曦喜欢用德州扑克解释自己的投资风格：“紧而凶”。机会普通时少出手，真正看准了，就“看到好牌下重注，不好的就弃掉”。

这场接力也因此越拉越长。一个问题先由科学家提出，AI和新的科研工具帮它向前推进，随后还要经过临床验证、工程制造和资本判断。越靠近前沿，真正稀缺的能力，往往也包括能不能找到下一位合适的“搭档”。

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