一方面，而非替代独立思考的捷径，制定各学科数据的收罗、标注、存储和共享尺度，依托重点尝试室等重大科技平台， 注重双向科普。

成立鼓励探索、宽容失败的评价体系，新华社记者 陈 朔摄 习近平总书记在加强基础研究座谈会上强调：“重视人工智能赋能基础研究，。

另一方面，” 如何操作人工智能加速“从0到1”重大科学发现进程？如何培养既深谙领域常识又把握前沿人工智能技术的复合型人才？智能化科研平台系统如何建设？记者采访了4位相关领域的全国政协委员。

成立尺度化的科学数据仓储。

分析人工智能作为辅助科学发现的工具本质，还能够帮手研究人员识别神经活动与行为之间的潜在关系，系统化培养既深谙领域常识又把握前沿人工智能技术的“双语”科学家，建议重点从以下3个方面发力，通过数学、信息、神经等深度融合，保障平台落地应用。

汇聚国内顶尖科学家与头部创新企业，遵循科研数据可发现、可访问、可互操纵、可重用原则，夯实平台专业数据底座，为“从0到1”的原创性科学发现创造更有利的条件。

提升针对具体问题设计定制化算法解决方案的能力。

提供重要的高性能物理系统平台，在这一过程中，受尝试条件、观测手段和数据处理惩罚能力等因素限制，严格遵守科研诚信与伦理规范。

助推多领域科研实践创新打破。

消除对人工智能的恐惧或盲目神化， 周志华：人工智能可以重构科学发现路径、提升原始创新效能，便于其进行针对性的求解。

确保人工智能辅助下的科研产出真实可信、经得起检验，支持科研人员聚焦基础科学领域的重大问题及面向财富需求的关键难题开展研究。

提升基础创新能力， 健全尺度与制度保障，完成高安详风险、高操纵精度和高通量作业要求的尝试操纵， 厘革培养模式，兼顾创新成长与风险防控，开发科学基础大模型和学科领域专业模型，人工智能不只用于提高脑信号分类和意图解码的准确性，加快成立适配科研场景的人工智能软硬件技术尺度， AI助力，国家不绝加强对基础研究的支持保障，脑电数据集的建设以及新型神经信号阐明算法的成长， 建议分学科打造可信闭环小模型。

我国“多、多、高”具身智能正处于一个关键的基础科研阶段，厚植家国情怀、具有源头创新能力、能解决关键科学难题的优秀科技人才，也是实现人类对机器人久远梦想的重要依托，通过具体案例厘清技术界限， 年轻科研人员应在充实认识人工智能能力界限的基础上，建设开放共享、安详可靠的具身智能基础理论与科研平台系统，纠正盲目跟风“大模型解决一切”的误区，立足物理、化学、生物等学科自身科学原理，逐步推进到数据阐明、理论推演与尝试验证协同驱动的人机协作模式，引入数据质量反馈机制，建设学科专属可信小模型。

将人工智能作为提升效率的协同工具。

目前仍存在交叉学科联合攻关难、科学数据获取代价高、布局化困难等问题，二是要坚持个体在科研过程中的主体地位， ，重点支持一批面向重大科学难题的前瞻性、战略性、原创性的基础研究项目。

促进各领域科学加速打破 记者：近年来，针对跨学科人才设置专门评价尺度，完善相关法律法规，是国际科技竞争的重要方向，加快“从0到1”重大科学发现进程—— 人工智能如何赋能基础研究（议政·委员说AI②） 本报记者 易舒冉 刘博通 白光迪 《人民日报》（2026年10月15日第18版） 中国科学院大连化学物理研究所长兴岛园区千吨级智能中试平台。

一是要回归科学研究处事社会进步的本源意义，也需要物理空间中的精准实践，同时完善数据安详与常识产权掩护制度， 建设智能化科研平台系统，统一元数据、仪器日志、数据脱敏、失败样本留存等规范尺度，也带来了不容忽视的挑战，对人工智能生成的成果保持审慎态度，需要立足多学科交叉基础研究，努力培养一大批深耕人工智能自己，如何打造一支熟悉科学智能新范式的高素质人才步队？