不息数百年的科学发现范式，将迎来次刻立异。在这要道前沿域，上海科学的探索正收货全国脸色。本周放弃的场AI人人顶会上，上海东谈主工智能执行室主任、科学周伯文在特邀论说中进展了以“通融”达成AGI（通用东谈主工智能）的念念考与旅途。他暴露，上海AI执行室正在构建系列基础智力，使AI既有直观式“快念念考”，也能严谨地“慢念念考”，从而成为东谈主类拓展科学范围的作伙伴。

1月20日至27日，四十届东谈主工智能协会年会（AAAI 2026）在新加坡召开。四肢人人东谈主工智能域历史悠久、影响力大的学术会议之，大会本年次走出北好意思，落地亚洲。在大会上作特邀论说的包括了1994年图灵得主德华·费根鲍姆等批顶学者钢绞线厂，周伯文论说的题目是《从理到科学发现：探索通融的AI之路》。

在周伯文看来，科学发现是AI探索的对前沿，亦然默默能的终“试真金不怕火场”。动科学智能发展，不仅有望赋能科学发现、达成症等紧要认识，况兼科学发现也将有劲反哺AI捏续进化，为迈向AGI这终智能铺平谈路。

现时，假话语模子时时给东谈主“爱博不专”的嗅觉——它天然能在各个话题上谈古说今，可旦干涉科学探索“水区”，“通才”的局限便线路遗。凭证上海AI执行室联100位跨域科学进行的评估，靠近通用科学理任务时，顶AI模子能在100分里拿到50分，证明中规中矩；旦碰到业理任务，比如项文件检索、执行案谋划，得分会骤降到15至30分。

周伯文说，科学发现的本色是探究已知与未知之间的复杂相互作用，这给AI提议了三重挑战：是科研搜索空间其宏大（如分子谋划可达10的60次个结构），现存模子根底力覆盖；二是算法要具备饱胀的泛化材干，才能越已知；三是AI须能隐忍科研的长周期钢绞线厂，因为其进化所依赖的反映和励，在科研中其稀薄和延伸。

事实上，尽管以阿尔法折叠为代表的科学AI已取得里程碑式树立，但近期《天然》杂志发表的琢磨指出，钢绞线厂家现存度学习模子只善于处理数据充足、界讲明确的任务，难以在科学发现中取得“未知的未知”。周伯文说，这不雅点以及“通融”旅途，正成为学界的无数共鸣。

靠近挑战，上海AI执行室提议“通融”的计策旅途。周伯文说，往日70年，AI的“通”和“”的进化直是“分头用劲”，但AGI须破这种二元对立，要在保捏“通”的同期，能通过捏续学习和理，在职意域成为。

基于此，上海AI执行室出了名为“智者（SAGE）”的新架构，要在底层处分现存AI容易浑浊“常识”与“理”的问题，在励机制上使AI能持久保捏酷爱心，在进化面能让AI在大范围任务集和物理全国中通过捏续交互反映达成自我迭代。

为了跳跃撑捏“科学发现AGI”的探索，上海AI执行室构建了两大基础智力——“书生”科学多模态大模子和“书生”科学发现平台，并在些域展现出立异后劲。

比如在状态科学面，“书生”平台通过自主调用30多种器具，分析了20年多模态数据，撰写了4000多行业代码，告捷发现了个被持久冷漠的水汽联动律例，出个新程，有修正了降水瞻望的系统偏差。而在生物医学域，通过师法生物学的念念维时势，告捷发现并考据了具有临床后劲的笼罩靶点。

总体上，评测高慢，“书生”科学多模态大模子的通用材干已并排行业佳开源模子，在化学、生物、材料等9个域的科学能面，越了GPT-5、Grok4等顶闭源模子。

周伯文示意，通往科学发现AGI的架构已就绪钢绞线厂，但这张“新全国舆图”仍有大片空缺。上海AI执行室已将论文和代码开源，以此邀请人人志同谈的琢磨者谈填补空缺，共绘好意思满蓝图。