新华社上海3月19日电 以“青年科技人才发展与人工智能+科学研究：范式变革与未来路径”为主题的海科汇·2026科技人才前沿研讨活动近日在上海人工智能研究院举行。
活动作为“海科汇·2026年上海（长三角）科技人才周”系列活动的预热场次，由上海市研发公共服务平台管理中心（上海市科技人才发展中心）主办，上海人工智能研究院、上海市多媒体行业协会承办，吸引近百名专家学者与青年科技工作者参会。
问题：科研范式加速迭代，青年人才面临“新工具”与“新组织方式”双重挑战。
当前，人工智能与科学研究加速融合，正在从单点工具应用走向体系化、流程化嵌入科研全链条。
如何在算法、算力、数据、实验平台之间建立有效协同，如何在跨学科合作中明确分工与评价，如何让青年科研人员在新范式中更快完成能力跃迁，成为与会人士集中讨论的焦点。
原因：科技竞争向“前沿交叉+平台能力”延伸，人工智能成为重要通用技术变量。
与会人士认为，建设具有全球影响力的科技创新中心，关键在于向基础前沿和关键核心技术纵深推进。
人工智能驱动科学研究（AI4S）正对物理、化学、生命科学、材料等领域带来深刻影响：一方面，算法模型提升了高维复杂问题的求解效率，缩短“提出问题—验证假设—迭代优化”的周期；另一方面，科研组织方式正在重构，数据与模型的共享、跨机构协作的规范、科学仪器与计算设施的联动，成为决定科研效率和产出的重要因素。
上海市研发公共服务平台管理中心（上海市科技人才发展中心）党总支书记、副主任黄鹏表示，青年科技人才是这轮变革的关键力量，需要在新工具、新范式、新场景中承担更多原创性探索任务。
影响：人工智能从“辅助计算”走向“智能体平台”，或将推动科学发现机制变化。
主旨报告环节，多位专家从不同学科切入，展示人工智能对科研路径的改变。
上海交通大学教授洪亮梳理了人工智能赋能生命科学的演进：从早期面向蛋白结构预测、药物设计的专业工具，发展到能够支持任务规划与协作的智能体平台，显著提升蛋白质工程等研发效率。
其判断是，随着模型能力与实验自动化水平提升，未来可能出现能够提出并检验科学假设的“科学家式系统”，从而引发科研范式的深层变革。
在全球科技治理与创新体系层面，全球人工智能创新治理中心秘书长、复旦大学发展研究院副研究员姚旭围绕美国“创世纪计划”等动向作解读，认为国际竞争正由单一技术突破转向创新体系韧性比拼。
其建议是，应从资源供给、基础设施、市场机制、科研组织模式以及国际合作网络等方面形成更高效的协同布局，构建开放、可持续的创新生态。
面向化学等基础学科的具体突破路径，上海创智学院全时导师、华东师范大学教授朱通提出，“人工智能+物理约束”的双驱动方法有望提升化学反应精准调控能力。
其团队实践显示，以神经网络等方法替代部分传统量子化学计算，有助于缓解复杂体系计算中的“维度灾难”，并通过“设计—模拟—实验”的协同优化，探索更接近自主闭环的科研新模式。
对策：以平台牵引、交叉培养和评价改革为抓手，推动青年人才在实战中成长。
与会人士普遍认为，推动人工智能赋能基础研究，需要“工具供给”和“制度供给”同步发力。
一是强化公共平台与共享体系建设。
依托科研公共服务平台，打通算力、数据、实验与仪器资源，降低青年团队开展交叉研究的门槛，形成可复用的工具链与可迁移的方法库。
二是完善交叉型人才培养机制。
鼓励青年科研人员在算法、学科知识与实验技能之间形成“T型能力”，在跨团队项目中担任关键角色，通过真实科研问题牵引培养而非“拼课程”。
三是推进与新范式相匹配的科研评价与项目组织。
对面向基础前沿的探索性研究给予更稳定支持，对跨学科合作成果在贡献划分、数据与代码共享、可复现实验等方面建立更清晰规则，提升协同效率与成果质量。
四是构建面向产业与社会需求的转化通道。
通过产学研协同，让算法模型在真实场景中迭代，促进从科学发现到工程验证再到应用落地的闭环。
前景：长三角协同与开放合作将为科研新范式提供更大试验场。
与会人士指出，上海在科研机构集聚、产业体系完备、应用场景丰富等方面具备优势。
随着“海科汇·2026年上海（长三角）科技人才周”等活动推进，若能进一步强化跨区域平台互通、标准对接与联合攻关机制，有望把分散优势转化为体系能力，在人工智能赋能基础研究、推动原始创新方面形成更具竞争力的生态。
人工智能时代的科研变革为青年科技人才提供了前所未有的创新舞台，也对科研组织体制和人才培养提出更高挑战。
上海积极应对这一历史机遇，通过汇聚优质资源、打造创新平台，致力于培育引领未来科技发展的一代又一代科技创新者。
科研范式的转型不仅关乎技术进步，更关乎国家科技竞争力的持续提升和科技强国战略的实现。
未来，推动AI与科学研究深度融合、塑造开放协同的创新生态，将成为引领高质量发展和科技自立自强的关键所在。