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　　参与呼吁的科学家包括中国科学院院士杨卫、2021 年图灵奖得主 Jack Dongarra、2013 年诺贝尔化学奖获得者 Michael Levitt、2022 年世界顶尖科学家协会奖「智能科学或数学奖」得主 Michael I. Jordan、2018 年埃尼环境先进技术奖得主李相烨、2019 年拉斯克临床医学研究奖得主 Michael Shepard 以及《科学》系列期刊出版人 Bill Moran 等。

　　从「工具思维」到「生态思维」的跃迁：复旦大学校长金力院士以去年「榴莲之问」为引，坦言对当前科学智能的发展「仍有点失望」，因为业界普遍仍停留在「工具思维」，而未真正走向「生态思维」。他认为，要打破数据隐私、技术主权、投入回报等壁垒，就必须构建一个人与机器协作的「超级科学发现系统」。复旦的实践，正是通过「CFFF 智能计算平台 2.0」和全链条的 AI 课程改革，希望营造一个让学生带着老师跑的创新生态，让科学发现的网络效应真正涌现。

　　社会科学的「范式革命」：上海财经大学校长刘元春教授带来了社会科学领域的「警钟」。他引用 Sam Altman 的观点，指出金融和政府是 AI 落地最快的领域之一。他认为，AI 的出现不仅仅是提供了新工具，更是从根本上改变了社会科学的研究对象——一个由碳基人类和硅基智能体共同组成的「超复杂社会」。这使得传统的经济学、社会学理论面临颠覆，并迫使财经类大学必须进行学科体系和教学模式的全面革命，以应对这场「人类历史上最伟大的社会革命」。

　　重塑科研范式与大学形态的「激进构想」：来自香港的两位校长则将思考推向了更具颠覆性的前沿。香港大学副校长宫鹏教授将科学智能定义为继「数据密集型」之后的「第五科学范式」，其成功的关键在于「统一标准的数据共享」，并指出香港作为国际枢纽在构建全球数据共享联盟中的独特优势。而香港科技大学首席副校长郭毅可教授的观点最为激进，他直言「AI 会改变教育的本质」，进而「改变大学的组织形式」。他提出了一系列面向未来的解决方案：用区块链解决开放科学中的知识产权确权难题；用「纳米出版」（Nano Publication）替代冗长的传统论文；用「分布式同行评议」取代少数人决定的传统评审模式。

　　作为新型研发机构代表，上智院AI科学家姜若曦博士则提供了一个连接基础研究与生态构建的独特视角。她认为，我们不应盲目套用大模型，而应在科学智能领域进行更深入的算法创新，将物理、化学等先验知识融入模型，通过表征学习理解和提升模型，让模型不再是一个「黑箱」。在此基础上，她强调了合作与开放的重要性，呼吁研究者「可以勇敢地对领域的一些「权威」但片面的标准进行质疑」，并「和基础科学研究的专家一起合作，推动领域的进一步发展与落地」。这揭示了上智院这类机构的双重角色：既是进行源头创新、探索基础问题的研究机构，又是搭建开放平台、推动多方协作、构建创新生态的「连接器」。

　　这场讨论生动地描绘了一幅科学智能创新「热带雨林」的图景。在这片生态中，不同角色的功能相互交织、彼此赋能：产业界从真实世界的痛点出发，定义需求、牵引落地场景；学术界则聚焦于源头创新，致力于攻克基础科学难题。而连接这两端、加速创新循环的，是两种关键的「桥梁」：一是以镁伽科技为代表的「硬」基础设施，通过自动化实验平台打通「干湿闭环」；二是以复旦、上智院为代表的「软」基础设施，通过搭建开放平台与社区，进行算法创新，重点扮演着融合各方力量的「连接器」角色。正是这些不同力量的协同，构成了科学智能创新「热带雨林」的雏形。