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　　习近平总书记在加强基础研究座谈会上强调：“重视人工智能赋能基础研究，开发科学基础大模型和学科领域专业模型，建设智能化科研平台系统，促进各领域科学加速突破。”

　　如何利用人工智能加速“从0到1”重大科学发现进程？如何培养既深谙领域知识又掌握前沿人工智能技术的复合型人才？智能化科研平台系统如何建设？记者采访了4位相关领域的全国政协委员。

　　——编  者  

　　对话嘉宾：

　　乔  红  全国政协委员、中国科学院院士

　　明  东  全国政协委员、九三学社中央科技专委会副主任

　　周志华  全国政协委员、南京大学副校长

　　赵晓光  全国政协委员、中国科学院自动化研究所研究员

　　人工智能为原创性科学发现创造更有利的条件

　　记者：人工智能在加速科学发现进程中可以发挥哪些关键作用？如何更好探索人工智能驱动的新型科研范式？

　　明东：长期以来，科学发现主要依赖科学家的专业洞察、理论推断与持续的实验验证。受实验条件、观测手段和数据处理能力等因素限制，许多重大突破往往需要经历漫长的探索周期。人工智能加速科学发现的关键在于其能够为“数据解析、规律发现、假设生成、实验设计和结果验证”的科研链条提供更多支撑。它从单纯的高效数据处理工具，逐步推进到数据分析、理论推演与实验验证协同驱动的人机协作模式，为“从0到1”的原创性科学发现创造更有利的条件。

　　以非侵入脑机接口为例，研究人员需要从头皮脑电等极微弱、复杂、低信噪比的神经信号中识别患者的运动意图、交流意图或脑功能状态。在这一过程中，人工智能不仅用于提高脑信号分类和意图解码的准确性，还能够帮助研究人员识别神经活动与行为之间的潜在关系，发现新的神经表征规律。近年来，脑电数据集的建设以及新型神经信号分析算法的发展，推动形成了一系列面向神经功能评估、意图识别、康复训练等场景的无创脑机接口辅助诊疗新模式，并促进其逐步进入临床应用。

　　周志华：人工智能可以重构科学发现路径、提升原始创新效能，建议重点从以下3个方面发力。

　　优化科研统筹布局，提升基础创新能力。纠正盲目跟风“大模型解决一切”的误区，提升针对具体问题设计定制化算法解决方案的能力。重点支持一批面向重大科学难题的前瞻性、战略性、原创性的基础研究项目，统筹推进原始创新和关键核心技术攻关。

　　注重双向科普，推动消除学科壁垒。构建跨学科的“双向翻译”与协作机制。一方面，由科学领域学者向人工智能研究者进行科学问题的抽象翻译，将领域前沿关键问题表述为人工智能学者可理解的语言，便于其进行针对性的求解。另一方面，由人工智能科学家面向传统领域学者开展科普，通过具体案例厘清技术边界，消除对人工智能的恐惧或盲目神化，阐明人工智能作为辅助科学发现的工具本质。

　　强化数据治理，构建科学数据生态。构建国家级科学数据共享与服务平台，依托重点实验室等重大科技平台，建立标准化的科学数据仓储，制定各学科数据的采集、标注、存储和共享标准，引入数据质量反馈机制，持续优化数据资产。同时完善数据安全与知识产权保护制度，保障数据安全合规高效流通。

　　变革培养模式，打造复合型人才队伍

　　记者：人才是基础研究发展的重要资源，如何打造一支熟悉科学智能新范式的高素质人才队伍？