2025 AIAS 青年科学家论坛：跨越碳基智能极限，人机共进时代，AI 如何像人类一样“感知、探索和发现”？
当前，人工智能正以前所未有的速度重塑全球科研范式。为探讨人类与AI如何相互启迪、共同塑造未来，2025年AI驱动科学青年科学家论坛于近期在上海成功召开。本次论坛由天桥脑科学研究院与MiroMind共同主办，汇聚了科学智能、人工智能、神经科学、临床医学等领域的顶尖学者。论坛不仅聚焦AI驱动科学发现的前沿突破，更从神经科学角度，反观人类智慧如何持续为AI发展提供灵感。
“发现式智能”：真正意义上的通用人工智能
论坛重点围绕盛大集团、天桥脑科学研究院创始人陈天桥在AI驱动科学研讨会（AIAS 2025）上提出的“发现式智能”（Discoverative Intelligence）理念进行深入学习与探讨。
“这种能够主动构建可检验理论模型、提出可证伪假说，并通过与世界的互动和自我反思不断修正自身认知框架的智能，才是真正的通用人工智能。”这一全新理念受到了国内外知名学者的拥护与支持，并为青年研究人员提供了深远的灵感与启迪。
▷ 图：参会者观看陈天桥《真正的智能，是能“发现”的智能》主旨演讲。
天桥脑科学研究院创始人雒芊芊与《科学》杂志出版社负责人Bill Moran为论坛致开幕辞。
刘铁岩：AI重塑科学探索，突破碳基智能极限
多位知名学者在主旨报告中，从不同视角阐述了AI驱动科学的变革潜力与挑战。
北京中关村学院党委书记、院长，中关村人工智能研究院理事长刘铁岩在主旨报告中指出，科学不仅是知识体系，更是孕育包括人类智能和人工智能在内的智能引擎，而增强后的智能则反过来加速科学进程。刘铁岩通过具体案例，展示了近期AI驱动科学发现领域取得的进展，以及如何遵循科学原理设计更优人工智能的实践。“我们正站在突破碳基人类智能极限的关键节点，通过创造硅基智能开启一个新纪元。未来的图景将是人机协同发现，人类智能与人工智能的合力将持续推动这一良性循环，引领我们走向对宇宙更深刻的认知。”他强调。
▷ 图：北京中关村学院党委书记、院长，中关村人工智能研究院理事长刘铁岩作《科学与智能：相互促进、共同进化》主旨报告。
吴思：AI应借鉴大脑“先天结构”构建世界模型，走“可解释、低功耗”的另一条路
北京大学心理与认知科学学院长聘教授吴思从计算认知神经科学视角，探讨了大脑如何通过海马-内嗅皮层环路构建“世界模型”。他强调，当前主流AI与神经科学不应割裂，而应寻求深度融合。他呼吁学界重视“另一条AI之路”：通过借鉴大脑中固有的先天结构，为AI设计提供可解释、高效且低功耗的新架构，从而实现神经科学与人工智能的双向启发，共同推动智能科学的范式变革。
“我完全同意陈先生的观点。AI作为工具，本质上是为了让人类更好地在世界中生存，是扩展我们认知边界和突破生物能力限制的方式。‘发现式智能’的提出非常及时，如果AI只是机械地替代某些功能，那它的价值就太有限了。AI应该在发现新知识、推动科学发展上对人类有所帮助。”吴思教授对陈天桥提出的“发现式智能”表示支持。
提出问题比预测结果更关键！向“人脑结构与机制”取经，实现10个数量级的能效飞跃
上海交通大学计算机学院清源研究院院长张少霆从生命科学的研究领域探讨了发现式智能的价值。他提到AI的价值可能不只是解决问题，更要学会提出问题：“发现式智能的关键在于提出可证伪的假说，而不是单纯预测结果。在生命科学领域中，AI如果具备提问能力，可能可以进一步推动新的发现。”
中国科学院自动化所李国齐研究员聚焦AI在科学计算领域的高效突破，分享了其团队开发的轻量化Transformer模型。他指出，科学计算需“以问题为导向”的精准设计，避免盲目追求参数量，这种“高效-精准”范式为加速科学发现提供了新范本。
“我是结构路径的坚定支持者。当前AI发展已面临瓶颈，数据面临枯竭而算力终有穷尽，而借鉴大脑的信息处理机制构建新的基础模型和计算架构，是构建可持续驱动当前AI到下一个阶段的关键。”他认为，人脑能效比当前GPU高约10个数量级，这种优势来源于大脑的内在结构，“结构路径现在已经迎来了关键时机，我们有了新的理论和方法，有了先进的大脑探测仪器，有了强大的计算和仿真建模工具，使得这条路径成为可以被验证的现实。”
陆军军医大学脑科学研究室主任谌小维教授分享了记忆神经机制研究的重要发现。他认为“发现式智能”为整个领域提供了新思路。他强调，构建AI长期记忆系统，需借鉴大脑皮层和海马的互动机制，AI应像人类一样，“主动与世界互动，在互动中去感知、探索和发现”。
人机协同：AI终极价值不是“模仿”，而是突破人类“感知与认知”的生物局限
圆桌论坛上，与会专家就科学智能的未来之路及人工智能对科研范式的变革展开深入讨论。专家一致认为，AI的终极目标不应局限于模仿人类，而应聚焦于突破人类在感知、认知与生存环境上的局限，成为拓展人类探索边界的关键赋能者，即构建“发现式智能”。
▷ 图：领袖圆桌论坛上，专家围绕“发现式智能”深入探讨科学智能未来发展方向。
专家指出，AI正深度介入科研流程，其作用在于降低领域门槛，赋能跨学科创新。未来的趋势是研究者将更多基于通用基础模型，通过提示和交互来驱动科研，实现从“解题者”到“问题引导者与方案验证者”的角色演变。下一代AI需借鉴大脑的动力学机制、记忆巩固与遗忘规律以及内在动机，以构建真正“存活”的连续自适应系统。
青年圆桌论坛由中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心（神经科学所）高级研究员徐春主持。青年科学家们认为，科研形态将呈现“人机共进”的新范式：人类科学家提出颠覆性假设与核心问题，而AI负责海量信息处理、规律挖掘乃至辅助提出新猜想。同时，专家们寄语青年科研学者，在AI时代，夯实数理基础、培养跨学科思维将比掌握单一技能更为重要。
▷ 图：青年圆桌论坛上，青年科学家以“AI时代的科研范式之变”为题展开热烈讨论。
AI实践落地：从精神健康诊断到“梦境重建”，基础大模型正加速生命科学发现
在AI应用实践方面，盛大AI创新中心COO韩云芸与认知科学家耿海洋博士聚焦精神健康领域，通过与上海市精神卫生中心合作，构建了全球最大的精神科诊断对话数据集“灵溪”。在此基础上，团队正开发辅助诊断、问诊模型，并探索AI音乐疗愈、认知行为疗法（CBT）智能体等完整的AI辅助满足精神健康需求的解决方案，并于10月推出2025合成数据大赛（灵溪主题赛），得到了上百支高校科研机构和相关企业的积极报名参与。
据韩云芸介绍，盛大集团EverMind团队即将宣布正式发布其旗舰产品 EverMemOS，这是一款面向人工智能智能体的世界级长期记忆操作系统，旨在成为未来智能体的数据基础设施，为AI赋予持久、连贯、可进化的“灵魂”。近期，EverMemOS在LoCoMo和LongMemEval-S等最主流的长期记忆评测集上，其表现已显著超越此前工作，成为新的SOTA。
▷ 图：盛大AI创新中心COO韩云芸介绍“灵溪”项目及EverMind团队旗舰产品最新成果。
MiroMind Co-initiator代季峰介绍了团队基于长期记忆、预测和推理的预测性大模型和智能体系统。其研发的开放深度研究框架（Open Deep Research Framework）在实时测试AI预测能力的基准FutureX中排名第一。
▷ 图：MiroMind Co-initiator代季峰介绍团队最新研究成果。
天桥脑科学研究院科学计划执行主任李艳则系统介绍了天桥脑科学研究院自成立以来在建设科学生态支持科学家方面所作出的重要贡献，并对青年科学家利用AI推动科学进展寄予厚望。
青年报告环节，多位青年学者展示了他们利用AI在多个科学领域所取得的研究成果。在结构生物学领域，Chai Discovery科学家及创始团队成员、2025年AI驱动科学大奖大奖得主乔卓然博士介绍了统一全原子预测模型NeuralPlex，解决了传统分子对接方法的瓶颈，在药物发现中展现出巨大潜力。
脑科学领域，复旦大学大数据学院付彦伟教授团队开发了能够根据大脑活动信号重建被试者所见图像甚至梦境内容的AI模型。天桥脑科学研究院李芮林研究员聚焦构建大脑基础模型（Brain Foundation Model），提出了BrainHarmonix等模型。香港科技大学助理教授程立雪则从理论物理视角，介绍了利用AI求解量子力学基本方程的多尺度建模框架和波函数基础模型，在计算化学精度上超越了部分传统方法。
结语
本次论坛围绕“发现式智能”理念，展示了AI驱动科学的前沿突破，明确了AI应成为“进化”人类的伙伴，而非“替代”工具。专家一致认为AI的终极价值在于扩展人类认知的边界，推动神经科学等跨学科深度融合，开启人机协同、持续科学发现的新篇章。
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