AI难越基础科学边界：数据壁垒与制度卡点何在

2026年11月11日，福州迎来一场科学论坛——“科学之光·实业之基——AI时代的基础科学与产业未来”科学论坛暨未来科学大奖十周年特展。数学、天文、化学、生命科学、材料等领域的科学家坐到一起，围绕同一个问题展开讨论：人工智能浪潮之下，基础科学正面对什么？

论坛圆桌的主持人是上海交通大学李政道研究所讲席教授季向东。与会者的共识是，AI已经是科研的重要工具，可用处有明确边界：海量数据它能处理，重复实验它能接手，但提出假设、判断因果、定义问题，这些仍然只能由人来完成。

福耀科技大学理事会理事长、未来科学大奖永久捐赠人曹德旺 本文图片均为主办方提供

刘阳既是国际知名的癌症免疫学家，也是创业者，从实验室走向产业，他走过不止一遍。长期钻研癌症免疫治疗的他坦言，在已知靶点的分子筛选上，AI作用显著——以往要从两百万个化合物里“大海捞针”，有了AI，候选范围能压缩到百个左右。可靶点的原始发现，以及动物与人体临床试验验证，AI难以替代。

刘阳在发言中给出数字：当前全球新药临床一期失败率约90%，三期约50%。制约AI的不只是算法，还有数据壁垒——药企不愿共享临床数据，同靶点药物被视为竞争关系，样本无法互通，AI很难预判真实疗效。

在中科院上海有机化学研究所研究员、南方科技大学讲席教授马大为看来，AI for Science不该只盯着论文发表，头一件事是把实验数据集建得标准、没有偏差。他提到，有些论文为了把结论说得更突出，会挑着藏数据，AI学到的是零碎信息，推出来的规律就容易出错。

厦门大学

厦门大学教授郑南峰说，多组分配方优化正是AI擅长的活，电解液、光刻胶研发里已经见到效果；可真正带来突破的，常常是实验中的异常结果，这种意外得靠人主动去抓，AI不会自己去认。他同时提醒，不少高校还是把论文当成核心导向，和产业的实际需求对不上，这正是新型研究型大学需要解决的问题。

大湾区大学

西湖大学

中山大学教授夏志宏介绍，用微引力透镜寻找“流浪行星”，一次巡天就能拿到数亿颗恒星的数据，靠人工分析往往要花几年，天文学只能全面用上AI。但要想提炼出宇宙的根本规律，最后仍得靠人。

中科院生物物理研究所研究员、中国科学院院士张宏拿细胞自噬研究举例说，自噬属于细胞回收系统，负责清除受损蛋白和细胞器，与神经退行性疾病、肿瘤耐药关系密切。AI可以抬高成像分辨率、帮着做药物筛选，可生命科学里未知太多，现有结论有可能被修正甚至推翻，实验数据本身也有局限；另外，AI眼下还没法自己凝练科学问题、理清因果关系。他指出，卡住的地方不是算法，是制度与数据。

论坛现场。

近年来，我国基础科研有个明显的趋势：它正从“人做实验、人记数据”，转向“AI生成假设—自动化设备实验—数据回流迭代”的闭环。当前，我国多地已建自主智能实验室，机器人完成称量、合成、测试，结合贝叶斯优化持续迭代。

郑南峰牵头组建的厦大智能实验室计划2027年年初开放，主攻电池材料与电子化学品。他表示，学生手操样本少、波动大，机器人可24小时运行、拉高通量；行业正推动数据标准与术语统一，打通实验室壁垒。

硬件和算法其实只是表面，真正的卡点常在制度与数据：新药数据的权属和商业壁垒让AI拿不到样本；学科数据分散在各个课题组，很难汇成公开的训练集。马大为认为，得先改科研产出模式，建成自动化、标准化的采集体系，把人为筛选带来的偏差压下去。

人才评价也要同步改。夏志宏打了个比方：枪炮淘汰弓箭，AI会替代重复技能，高校别再把推导计算当核心培养项，要护住好奇心、原创思维与价值判断。张宏则担忧，青少年若过度依赖AI、失去探索欲，会削弱基础科研的源头活力。

这次未来科学论坛落在福州，也与当地有关。

福耀科技大学理事会理事长、未来科学大奖永久捐赠人曹德旺在开幕致辞中表示，经常有人来问他，办企业和做研究是谁帮谁？他的体会是，不是实业帮科技，也不是科技帮实业，是两边互相成就。实业能够给科技的是真实的场景、长期的投入；科技能给实业的是方向、赋能，也是底气。

他说自己从业50年，一直做玻璃，从一个乡镇小厂起步，现已在全球13个国家设立生产基地和研发中心。“一路走来，我深深地体会到一件事：基础科学和优势创新，是技术和产业长远发展的根基。”曹德旺说。

2014年福耀集团在美国代顿建厂，曹德旺亲眼看到代顿大学跟通用电气、艾默森这些企业把实验室和产线连在一起。他讲，那一刻自己明白了：要办成一流的，就不能离开实际。也正是这段经历，让他下决心办一所真正扎在中国大地上、为创业创新服务的大学。

现实里已经有这样的探索。福耀科技大学、西湖大学、大湾区大学等新型大学近年就在改“先发论文再转化”的老规矩：产业里的真问题直接当课题，师生走进产线，再回实验室做底层研究。

夏志宏提到，团队算法得到了企业认可，对方愿意深度合作，却不肯走高校那套论文体系。传统机制跟产业需求之间还横着一道坎；新型大学的好处是评价方式灵活，不必唯论文。

毛淑德说，城市光污染让星空越来越稀，可西部天文台还在接收信号。基础科研也是这个道理：短期看不到成果，恰恰是最初的根。AI能筛分子、算数据、操控机器人，却提不出新的猜想，判断不了一条路线值不值得坚持，也替人类选不了该往哪个看不见的方向投。