在复旦大学枫林校区近日举办的2024科学智能创新论坛上，一份名为《科学智能前沿观察》的报告正式面世，这份报告由上海科学智能研究院携手复旦大学、集智科学研究中心及阿里云共同推出。论坛的主题——“AI for Science双螺旋引擎驱动科研新范式”，深刻揭示了科学智能领域的最新发展趋势。
《科学智能前沿观察》报告基于广泛的深度访谈，由上海科学智能研究院及其合作伙伴共同撰写，不仅概括了科学智能的新范式，还系统梳理并提炼出该领域的十大前沿方向。报告内容涵盖了AI for Science、Science for AI以及科学智能基础设施三大维度，全面展现了科学智能的多元面貌。
在AI for Science方面，报告指出，前沿方向包括垂直领域科学大模型的构建、融入先验知识的AI模型设计、基于大型语言模型（LLM）的科学研究应用、从假设提出到自动验证的全流程AI科学家，以及针对复杂世界的多智能体建模。而在Science for AI领域，前沿方向则包括探索物理世界的第一性原理、科学启发的可解释AI新架构设计。
科学智能基础设施的前沿方向则包括合成数据的开发与应用，以及新型智能计算平台的构建。这些方向共同构成了科学智能研究的十大前沿，展示了AI与基础科学深度融合的广阔前景。
上海科学智能研究院院长、复旦大学浩清教授漆远在论坛上表示，AI与基础科学的深度融合，将开启一种全新的科学研究范式，即“AI与科学双螺旋引擎”共振驱动的模式。漆远教授将AI for Science和Science for AI的关系比喻为DNA和RNA的双螺旋结构，强调AI将成为科学研究的最前沿，而科学启发的AI也将成为实现通用人工智能（AGI）的重要支撑。
报告进一步指出，科学智能的新范式包括构建AI驱动的灰盒模型，这种模型将第一性原理和人类先验知识引入AI，形成领域知识启发的AI基础模型，既具备数据驱动能力，又提高了可解释性。科学智能还强调从单一尺度走向跨尺度、从单一模态到多模态的转变，以及形成跨学科的统一框架和方法论。
面对科学智能的未来发展，报告认为，可信可解释的科学世界模型是一个可行的解决方案。该模型包含两大智能主体：数据驱动为主的AI系统和融入第一性原理和人类知识的“深思者”。这两个系统通过AI-现实互动界面和人机对齐界面进行交互，以科学规律为基础，输出结果可靠可信、可泛化、可解释，同时实现AI与现实世界的互动、AI与科学家的互动，并最终与人类价值和科学伦理对齐。
集智研究中心理事长、北京师范大学系统科学学院教授张江在论坛上表示，解决人机协同的瓶颈和对齐问题，同时赋予AI实验思维，是科学智能未来发展的关键。可信可解释的科学世界模型为解决这些问题提供了一个可行的路径。张江教授强调，科学智能需要多元的探索路径，也需要领域科学家和AI科学家的共同努力。
据悉，《科学智能前沿观察》报告全文将于近期发布，该报告将详细覆盖上述科学智能前沿方向，并提供完整的文献解读，为相关领域的研究人员和从业者提供宝贵的参考和启示。
