来源：滚动播报

（来源：中国航空报）

张守营

科学研究，常被比作“大海捞针”。耗时。耗力。耗钱。然而现在，AI正改变这一切。

它不再只是传统意义上辅助计算的工具，而更像一块配备了“智能导航”的高科技探针——能深入无边的数据海洋，快速定位并精准提取最有价值资源的那一根“针”，甚至能预测“针”的位置和形态。

以前，研发一款新药：十年时间、数十亿美元、测试数百万种分子组合，是常态。现在，AI的介入正彻底改变这一范式。例如，斯坦福大学团队开发的“虚拟实验室平台”，由AI首席科学家智能体自主领导一组专家智能体，仅在几天内就设计出针对新冠病毒的新型纳米抗体，显著缩短了传统研发周期。

AI通过模拟与预测极速筛选，将科研人员从重复劳动中解放，让他们更专注于“从0到1”的突破。

发现新材料，也不再只依赖灵感与试错。AI通过学习海量材料数据，直接推演新配方，大幅缩短研发周期。

不止于医药和材料——AI正在气候模拟、天体物理、基因编辑等领域发力。它快速处理庞大观测数据，帮助科学家识别模式、预测趋势，甚至提出人类未曾留意的科学问题。更重要的是，AI降低了科研门槛。过去只有资源雄厚的大机构能玩转的试验，现在更多中小团队也能借助AI工具进入创新赛道。

AI之于科研，某种意义上，犹如显微镜和望远镜的诞生——它扩展了我们的认知边界，让我们看见曾经看不见的规律与世界。

这正是“从0到1”科学发现加速的底气。它的背后，仍是人类的智慧与指引。标注数据、设计算法、解释结果——关键环节仍依赖人类科研专家的判断。数据质量是根本，低质数据会导致模型透明度低、复现性差；而可解释AI（XAI）框架的兴起，正是为了应对这些挑战。

AI不是要取代科学家，而是成为他们最强大的助手。它处理海量信息，人类专注创造与决策。人机协作，正在重新定义科学研究的未来，也赋予我们应对全球重大挑战的新可能。（本文摘编自《中国经济导报》2025年9月6日1版）