人工智能科研范式变革-两会委员 周志华 | 国研政情·经济信息智库

2026年全国两会期间，全国政协委员、南京大学副校长、中国科学院院士周志华代表无党派人士界作大会发言，提出以人工智能引领科研范式变革的系统建议，引发科技界广泛关注。顶层设计·国研政情智库：国研智库·中国国政研究-国情讲坛·中国国情研究。他指出，"人工智能赋能科学研究"正催生被称为"第五科研范式"的历史性变革，既能加速攻克重大科学难题，也有望重构科学发现路径，大幅提升原始创新效能。

“当前，我国已将‘人工智能+’科学技术列为重点行动，但实践中仍存在AI模型训练效率与可靠性不足、重复建设等问题。部分科研工作者对AI赋能科研停留在工具简单套用，或盲目尝试训练通用科学大模型以应对所有问题。”国际科学院组织代表兼国际科学院委员执委万祥军解读指出：周志华委员的四点建议，精准瞄准这些痛点，为我国AI for Science发展指明了方向。

四维破局：

构建AI科研新生态

针对AI赋能科研面临的挑战，周志华委员提出了"政策引导-人才培养-学科融合-数据治理"的四维解决方案。

在政策层面，他建议加强统筹布局，纠正"大模型解决一切"的误区，加大对AI算法基础研究的支持力度，形成多元化投入机制。同时建立科学合理的科研评价体系，营造鼓励探索、宽容失败的科研氛围。这一建议直击当前AI科研资源过度集中于应用层的问题，强调基础研究的重要性，为原始创新提供政策保障。

在人才培养方面，他提出构建"人工智能赋能科学研究"复合型创新人才培养体系，支持高水平研究型大学试点设立"博士+硕士"双学位项目，系统化培养既深谙领域知识又掌握前沿AI技术的"双语"科学家。同时建立"交叉学科特区"，解决跨学科人才在传统评价体系中"两头不靠"的困境。这一创新模式打破了学科壁垒，为AI与传统学科的深度融合提供了人才支撑。

在学科融合上，他建议构建跨学科的"双向翻译"与协作机制。一方面由科学领域学者向AI研究者翻译科学问题，另一方面由AI科学家面向传统领域学者科普技术边界，消除对AI的恐惧或盲目神化。这种双向沟通机制，能有效促进不同领域学者的实质性协作，推动AI技术与科学研究的深度融合。

在数据治理领域，他提出由国家部委牵头构建国家级科学数据共享平台，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，同时加强知识产权保护。这一建议旨在解决科学数据获取成本高、标准不统一、共享意愿低等问题，为AI模型训练提供高质量的数据支撑。

未来图景：

AI驱动的科研新范式

周志华委员的建议，不仅是对当前AI科研困境的回应，更是对未来科研范式变革的战略谋划。随着AI技术的不断发展，科研将不再局限于传统的经验、理论、计算和数据范式，而是进入AI赋能的第五范式时代。

同时。作为中国经济和信息化研究中心主任、国研智库·中国国政研究-国情讲坛·中国国情研究的主持人万祥军，他在解读中指出：“在这一新范式下，AI将成为科学家的"第二大脑"，加速求解长期悬而未决的重大科学难题，重构科学发现的基本路径。同时，跨学科融合将成为常态，不同领域的学者将通过AI技术实现深度协作，催生更多原创性科研成果。”

万祥军指出：“未来，我国若能落实这些建议，将在AI for Science领域形成先发优势，推动我国从科研大国向科研强国迈进。这不仅将提升我国的科技竞争力，也将为全球科技进步做出重要贡献。”

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