（来源：上观新闻）
昨天，作为2026世界人工智能大会（WAIC 2026）的重要活动之一，由世界人工智能大会组委会办公室指导、复旦大学和上海科学智能研究院联合主办的WAIC 2026科学智能开放论坛在上海西岸国际会展中心举行。
论坛聚焦AI原生时代的科学闭环发现，深度探讨人工智能如何从方法论的底层重构科学发现的全流程，谋开放协同的科学智能新生态。
科学发现从来不是答案的简单生成，而是在理论、证据和计算之间建立可解释、可验证的联系。诺贝尔化学奖得主、香港中文大学（深圳）阿里耶·瓦谢尔，图灵奖得主、蒙特利尔大学教授吉勒斯·布拉萨德，之江实验室主任、中国工程院院士王坚，美国国家科学院院士、普林斯顿大学教授范剑青四位顶尖科学家发表主旨演讲，从计算化学、量子信息、统计科学、科学基础模型等不同维度，为与会者打开理解科学智能的重要视角。
阿里耶·瓦谢尔以“AI作为多尺度生物模拟的关键补充”为主题，回顾了酶研究从QM/MM物理建模、定向进化、理性设计到AI辅助设计的技术演进。他重点介绍了基于多序列比对的最大熵模型，该方法可从进化序列中识别影响催化和稳定性的突变，并应用于脱卤酶、荧光素酶及分子马达研究。他强调，AI必须建立在可靠的物理机制之上。
吉勒斯·布拉萨德从量子密码学和量子隐形传态两个方面回顾了量子信息的发展史，同时介绍了量子计算、Shor算法对传统密码和数据安全的冲击。他对量子计算在新材料发现等新型领域发挥巨大潜力抱有很大期望，并建议青年研究人员追随兴趣而非业界时髦，当下的研究发现有可能在十年之后进行应用。
王坚的分享围绕“科学基础模型：科学作为一个整体”展开。他表示，科学智能不在论文文本、而在数据，但是今天的基础模型仍建立在文本之上，未来需让科学数据成为科学智能的“原住民”，即把各学科数据词元（Token）化，纳入同一表征空间。他判断AI正变得像数学一样基础，科研范式也将从STEM走向STE+MAP（Math、AI、Public Facilities），科学重新成为一个整体。
范剑青以“智能科学和社会”为题，将AI概括为统计学习与优化决策的动态循环，并以社会经济测度、金融风控和大模型应用为例，阐释AI如何将数据转化为社会洞察。他强调AI服务于经济社会发展，在推动智能体发展和科研创新的同时，也必须持续回应就业结构变化、教育转型、伦理安全以及人类能否保持有效控制等问题。
论坛上，Science and AI与AI for Engineering两本学术期刊相继举行首刊发布仪式，标志着科学智能领域迎来了从基础发现到工程应用全链条的学术交流新平台。
其中，《科学智能》（Science and AI）是由复旦大学与施普林格·自然（Springer Nature）联合创办的开放获取国际综合性学术期刊，聚焦人工智能与科学发现的深度融合，由复旦校长金力担任主编，诺贝尔奖得主迈克尔·莱维特（Michael Levitt）担任荣誉主编，致力于打造科学智能领域高水平国际交流平台。首刊含有多篇高水平原创研究和综述，全面展示科学智能领域的最新研究进展，将陆续上线。该期刊计划持续围绕科学智能领域重大科学问题策划高水平专题和特刊，汇聚全球顶尖科学家，共同记录AI时代科学范式的演进。
原标题：《WAIC 2026科学智能开放论坛举行，聚焦AI原生时代的科学闭环发现》
