科学家为AI划定边界：两百万化合物可筛选至百个，新假设仍靠人

2026年11月11日，“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在福州举行。来自数学、天文、化学、生命科学、材料领域的科学家参加圆桌讨论，为人工智能划定了一条边界：AI能处理海量数据、承担重复实验，但提出假设、判断因果、定义问题仍只能靠人。

圆桌讨论由上海交通大学李政道研究所讲席教授季向东主持。癌症免疫学家刘阳说，在已知靶点的分子筛选中，AI可以把两百万个化合物的候选范围缩小到一百个左右，但靶点的原始发现，以及动物实验和人体临床试验验证，AI难以替代。他提到，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，还有药企不愿共享临床数据形成的壁垒。

2018年未来科学大奖物质科学奖得主马大为和团队尝试用AI寻找更优配体，经过数年实践后发现，微观化学中大量变量尚未被探索，AI预测与经验判断差距不大。他主张先建立标准化、没有偏差的实验数据集。

厦门大学能源学院院长、中国科学院院士郑南峰表示，AI擅长多组分配方优化，在电解液、光刻胶研发中已见实效，但真正推动突破的往往是实验中的异常结果。他牵头组建的厦大智能实验室计划于2027年年初开放，主攻电池材料与电子化学品。

大湾区大学副校长夏志宏、西湖大学天文学讲席教授毛淑德、中国科学院院士张宏等人同样认为，原创猜想、底层规律的提炼和科学问题的凝练仍依赖人的直觉与长期思考。多位与会者认为，主要瓶颈在制度与数据：学科数据分散在各课题组，难以变成公开训练集；高校以论文为核心的评价方式也与产业需求存在隔阂。

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，不是实业帮科技，也不是科技帮实业，而是两边互相成就。