当前，以AI（AI）为代表的新一代信息技术正在引发科学研究范式的深刻变革，为全球科学技术竞争格局带来新的变量。AI for Science（科学智能）的兴起，绝非简单的技术赋能，而是科研生产力发展到一定阶段的必然产物，更是重构科研生产关系的历史性机遇。
要在这场变革中抢占先机，需从科研基础设施与科研评价体系两个维度协同发力，构建适应智能时代的新型科研生态。
科研范式的变革离不开底层基础设施的支撑。传统科研模式下，资源分散、工具壁垒、重复劳动等问题制约着创新效率的提升。我们团队构建的“玻尔科研空间站”，其核心目标正是打造一个面向未来的统一、开放、智能的科研基础平台。
该平台具有双重功能定位：其一，它是科研人员的“一站式门户”，集成文献、数据、计算与实验资源，实现各类科研资源的智能化运用；其二，它是开发者的“工具应用超市”，提供便捷的部署环境，使各类科研模型、算法和软件能像手机应用一样被发布、共享和调用。
自今年3月上线以来，平台用户数量已突破175万，展现了强大的生命力和广泛的客户的真实需求。该平台已被纳入北京市《人工智能赋能科学研究高水平质量的发展行动计划》，成为区域科学技术创新核心平台，充足表现了其战略价值。
在此基础上，我们研发的通用科研智能体SciMaster，初步展现了AI驱动科研的潜力。它能够在特定科学问题引导下，自主调用平台工具完成“理解-计算-分析-写作”的全流程工作，在理论物理、计算科学等领域初步达到博士生水平。这标志着AI已从“辅助工具”进阶为“科研伙伴”。
基于此，各垂直领域的专业智能体得以低成本、高效率地开发，如燃烧仿真、流体力学等，极大加速了相关领域的研发进程。
先进的生产力呼唤与之匹配的生产关系。“唯论文”评价体系已经难以适应AI for Science带来的科研活动多元化特征，甚至在某一些程度上成为科学技术创新的桎梏。
我们必须推动科研评价体系的结构性改革。科研成果的体现形式，不应再局限于期刊论文这一“中间态”。一个革命性的想法、一套高质量的科学数据、一个被普遍的使用的软件工具，其科学价值与社会影响力，可能远超一篇普通论文。
物理学大师费曼关于超流量子化的关键思想，最初仅以“备注”形式在他人论文中被提及，却最终获得了广泛认可，这便是“思想贡献”重于“论文形式”的明证。
我们正在探索基于大数据的新一代评价方法。利用“玻尔平台”等新型基础设施汇聚的科研全过程数据，我们大家可以尝试对科研工作者的“想法-工具-数据-论文”这一全链条贡献进行更精细、更公正的度量。
这将有助于引导科研人员回归解决真问题的轨道，减少为发表文章而进行的重复性、跟风式研究，把宝贵的智力资源投入真正的原始创新和关键技术攻关上。
展望未来3～5年，AI for Science最有希望的突破在于整体科研与研发范式的普及，从实验室自动化、新材料设计到新药研发、科学仪器创新，都将被深刻重塑。在此进程中，中国的优点是国家层面的格外的重视和基础设施的先行布局。
然而，我们也面临挑战：其一是资源配置有待优化，需要将更多资源精准投向最具创新活力的年轻团队和原始创新方向；其二是亟须打破“门户之见”，推动国家级战略科技力量实现大协作。
每一次科学范式的革命，都是后发国家实现跨越发展的战略机遇。AI for Science正是这样一个“换道超车”的千载难逢的宝贵契机。
只要我们坚持基础设施共建、评价体系重构、全国力量协同，就完全有可能是在不久的将来，在全球科学技术创新的赛道上，形成并确立由中国引领的智能科研新范式。这不仅是科技发展的必然要求，更是我们的历史责任。
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