科学研究是下一个编程

“科学探索的罗盘，始终应该由人类的心智、好奇心与价值判断来掌握。”9月12日，上海人工智能实验室主任、首席科学家周伯文受邀参加2026浦江创新论主论坛并发表主旨演讲，分享人工智能（AI）赋能科学研究的新进展与前沿思考，并以“书生·端砚”科学发现平台为例，分享了上海人工智能实验室最新的探索实践。

针对当前的科研困境，周伯文提出“科学研究是下一个编程”的核心解题思路。他认为，AI与科学将形成双轮驱动——两者共同提升，助力新认知的发现和新突破的产生。自主进化飞轮、真实科学验证闭环、环境即数据，是实现AI与科学双轮驱动的三大关键环节。

周存文发表主旨演讲。主办方供图

走向无边界融合的“and”

如果人类思考一道难题花100年，AI需要多久？

周伯文从这个问题切入，首先给出了3个时间坐标。

第一个是1975年问世的单克隆抗体。从患者体内找到对症抗体，传统流程要走四年。2020年，AI与生物学家协作，从机器筛选到给药患者只用了90天，时间压缩到6%。

第二个是蛋白质折叠。该问题在1969年被提出，人类历经51年求索仍难以破解。AlphaFold仅用2年基本解决这一问题，约为人类时间的4%。

第三个则是纳维-斯托克斯方程。该方程于1827年被提出，是千禧年七大数学难题之一。不久前，一万个AI智能体连续工作88 小时，给出了存在性与光滑性的证明。“虽然克雷数学研究所尚未最终确认，但这意味着，人类思考了近200年的问题，AI用万分之零点五的时间在逼近。”周伯文表示。