为科学发现提速，为教育变革筑基！这场重磅盛会在复旦举行

随着AI为科学发现不断提速，科学智能正从单项任务走向科研全流程，高校面临的挑战不再只是引入新技术，而是如何体系化地组织算力、数据、模型与实验，让AI深度融入不同学科的研究、让模型与物理世界建立稳定连接、让科研团队获得所需的技术支持，并将单个课题组的探索转化为更多学科、更多师生可以共享的能力。

10月28日下午，复旦大学与上海科学智能研究院（下文简称：“上智院”）联合举办“星河启智·科学智能生态大会”。复旦大学党委书记裘新、上海市经济和信息化委员会副主任潘焱出席并致辞。大会由复旦大学校长助理、上智院理事长吴力波主持。

会上，启动建设5个科学智能闭环实验室，点亮“上智院赋能复旦科学智能地图”，发布“星河启智平台赋能计划”和“科学智能成长赋能计划”等成果，集中展示了复旦与上智院在科研攻关、学科协作、平台建设和人才培养方面的最新进展。

围绕“点对点、点对线、点对面”的建设思路，双方正探索构建贯通科学研究、资源协同与人才成长的科学智能生态，并进一步面向全校师生开放资源、赋能成长。

01 AI如何推动科研范式变革？

裘新表示，复旦大学面向“十五五”，对接国家重大战略和上海经济社会发展需求，构建“5+15+100”三级战略牵引体系，围绕“科学智能与‘人工智能+’”战略领域，布局建设“AI4S”“下一代多模态大模型与智能体体系”等重点方向，加快推动科学智能技术创新、场景应用、成果转化。希望以本次大会为契机，与各方继续携手，发挥好复旦大学和上智院一体联动的体制机制优势，为加快培育和发展新质生产力、推进中国式现代化作出新的更大贡献。

潘焱指出，上海正加快体系化发展科学智能，率先构建创新机制，布局实施科学智能“百团百项”工程。接下来，将进一步加快建设科学智能公共平台，加强模型语料、工具链、智能体实验室的供给；深化创新机制，支持青年科学家加强与行业龙头企业合作；培育产业创新，支持科学家创新创业，把孵化前置到科学家创业的萌芽状态，持续推动科技创新和产业创新的融合，为科学智能创新生态与产业化提供最优质的服务和支撑。

在专题演讲环节，邀请复旦大学三位院长，从AI驱动下的科研范式、AI×脑科学和AI×社会科学等角度出发，分享思考。

“突破往往发生在学科的交界，不在某一个学科内部。”复旦大学特聘教授、上智院院长漆远以“AI加速科研范式的变革”为题，从AlphaFold的突破出发，分析科学发现面临的激励机制错位、理论生成与实验验证瓶颈，提出AI要从“预测下一个token”走向“发现未知规律”，需从高维空间中压缩出简洁机理。真正的科学问题面向开放场景，不能靠短期指标一蹴而就，关键是在探索未知边界、提出新问题和新指标中持续迭代。

通往AGI道路上，脑科学可以提供哪些可检验的线索？复旦大学脑智研究院院长、新基石研究员彭汉川介绍脑图谱、神经连接组、基础模型和脑机接口等方向的探索。随着数据规模不断扩大，研究重点也在从单纯积累数据转向多模态整合与机制探索。他表示，模型提出的判断，还需要通过标准化数据、跨中心协作、独立实验和外部数据加以检验。

数智时代，文科又有有哪些变化？复旦大学特聘教授、社会发展与公共政策学院院长胡安宁分析AI与社会科学之间的双向互嵌关系，提出AI4SS与SS4AI“双轮驱动”，机器学习和生成式AI为社会科学拓展实验模拟、信息搜索和表征转换的新工具的同时，AI技术带来的人际关系变化、劳动力市场结构调整以及数字机会分布形态也需要社会科学参与研究。

三场报告关注的问题不同，却指向同一判断：AI进入科研，需要“会推理、能验证、可进化”的模型，要与学科知识、研究方法和验证标准深度结合。这也是复旦与上智院紧密协作的出发点：从科学家面对的问题入手，让技术支持跟着科研需求走。

02 点对点：18个Alpha破界营项目，

领域科学家与AI专家协同攻关

在模型解题能力快速提升的当下，找问题比解题更为关键。

点对点，即通过Alpha破界营机制，双方以Alpha破界营为抓手，将领域科学家、AI算法专家和星河启智平台FDE工程师组织到同一项目中，让AI科学家、领域科学家及相关院系师生一起拆解科学问题，设计技术路线、提升数据质量、改进模型效果，乃至验证解决方案、发现科学规律。

现阶段，已有18个项目入选破界营，5个项目纳入预备营，项目整体预计于明年3月底结营。会上，来自文、理、医的三个项目，展示了复旦不同学科如何在破界营机制下进行人机协同攻关。

03 点对线：从平台资源到真实实验，

连接学科资源与科研需求

如果说破界营让 AI团队与科研团队围绕具体问题开展合作，那么学科合作网络和开放平台的建设，则让这些探索有机会进一步延伸、汇聚和沉淀。

通过点对线，上智院与复旦各院系开展科学智能闭环实验室、院系级战略合作、科学智能中心建设、单点项目等灵活多样形式的学科合作。

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