今年9月1日，复旦20年来首次举办户外开学典礼，1.6万余名新生参与。决定在户外举行开学典礼的依据是什么？张人禾揭秘：因为伏羲说，9月1日不下雨。最后这个气象大模型的判断与实际实际结果完全一致。

借由这个案例，张人禾提出自己的观点：AI方案不但改变了我们的生活，同时也为科学研究带来了更多可能。他表示，人工智能在科学研究中的地位，要从科研范式变革的角度陆来理解，传统科研范式已经历了4个阶段的演化，从通过实验描述自然现象的经验范式，到通过模型或归纳进行研究的理论范式，到应用计算机仿真模拟解决学科问题的计算范式，发展到通过大数据分析研究事物内在关系的数据范式，而当下，科学智能通过多模态大模型等人工智能新技术，再次改变了基础科学研究的范式。

“在基础研究领域中，许多模型都遵循数学与物理定律，科学智能可以帮助我们去解析探索这些规律，为复杂场景提供研究新线索、科学新假设，从而发现新物质、合成新材料，构建新机理。”他举例解释，比如AI在量子力学中，可用于学习神经波函数，进行量子多体问题的求解；在材料科学中AI可以用于预测晶体材料的性质，并设计新颖的晶体结构，“人工智能可以在假设形成、实验设计、数据收集和分析等过程的每个阶段增强和加速研究，从而重塑科学发现。”

张人禾认为，科学智能的发展正在从部分机构的探索变成产学研各界的共识，从点状突破转变为系统布局，已成为人工智能的重点发展方向，国内科学智能也在迅速发展，相继涌现出大量的科学领域大模型，但仍处于起步阶段。他认为， 面对AI时代的来临，单打独斗已不适合大科学时代的科技创新，要进行有组织科研，最大的优势在于布局建设大平台，推动跨学科交叉研究，激发创新突破，加速科技创新与产业变革的深度融合，推动产业转型升级。

*文汇独家稿件，转载请注明出处。