当大语言模型流畅模拟人类对话，当量子计算机效率超越传统超算千万亿倍，当AI开始预测蛋白质结构、驱动机器人感知环境——人工智能正从技术工具加速渗透至科学研究的核心场域。

7月26日至28日，世界人工智能大会 “科学之问” 系列思辨会将在上海拉开帷幕，来自全球的顶尖科学家将围绕量子计算与 AI、生命科学革命、具身智能、类脑智能四大前沿领域，展开多场高密度学术对话。

这场思想碰撞，不仅试图解答AI与科学融合的核心命题，更在叩问：当机器开始“思考”科学问题，人类将如何重新定义知识边界与创新范式？

科学之问系列活动聚焦人工智能与多学科交叉的基础科学问题。

量子计算、生命科学、具身智能和类脑智能，不仅是当下AI应用的热门领域，也是自几十年前AI诞生起，科学家们便密切关心且影响深远的学科。

1982 年，物理学家费曼埋下一颗种子：“如果我们想对自然进行精确模拟，就需要建造量子机器。”

四十年后，这颗种子已长成参天大树——“祖冲之号” 量子计算机在模拟分子相互作用时，效率较传统超算提升千万亿倍，让生物医药研发中 “从分子结构到药物效果” 的模拟时间从数年压缩至小时级。

这一突破将量子计算的 “专用能力” 推向聚光灯下：在量子比特稀缺的现实约束下，聚焦特定领域的 “超级计算器” 是否才是量子计算的最优解？

“量子计算”话题辩论的核心，实则是量子纠缠这一独特物理现象的 “现实应用哲学”：在量子比特资源有限的当下，是优先服务于 “解决具体科学问题”（如量子化学、高能物理），还是投入 “构建通用计算框架”？

而在生命科学领域，人类面临的问题更为具体。

2010年后，随着基因测序成本下降百万倍，生物数据呈指数级增长。这场“数据洪流”正冲刷着生命科学的传统堤岸——

当基因测序成本下降百万倍，人类已难以从千万亿个基因位点中筛选疾病关联规律。此时，AI 正从 “数据分析师” 悄然变身为 “科学假设提出者”。

7月27日的思辨会上，6 位跨学科学者将聚焦这一矛盾的核心：AI 能否真正自主生成科学假设？

此外，具身智能和类脑智能也将着眼现实中的具体问题，探讨从 “实验室完美” 到 “现实生存” 的跨越。

比如在具身智能板块，“自动驾驶事故”显然是当下飞速发展的AI应用中，最为人担忧的、亟待解决的问题。

专家们会分析2024年某自动驾驶事故的根本原因——某自动驾驶车辆的毫米波雷达，误将静止的卡车识别为“移动中的桥梁”，导致刹车延迟。

这本质是“先验知识缺失”。人类看到卡车会联想到“重量大”、“制动距离长”，而 AI仅根据雷达回波判断，缺乏对物理世界的“常识性理解”。

如何平衡技术迭代速度和安全隐患？思辨会将会进行深入探讨。

从量子计算的路径之争，到生命科学的范式变革，从具身智能的现实突围，到类脑智能的本质探索，“科学之问”系列思辨会的核心，正是在AI与科学的交叉地带寻找突破的微光。

这些问题或许没有标准答案，但每一次争论、每一次碰撞，都在推动人类对智能本质与科学边界的认知向前一步。

正如诺贝尔物理学奖得主杨振宁所言，科学的突破往往发生在学科交叉处。当 AI成为连接数字与物理世界的 “桥梁”，它已不再是单纯的技术工具，而是科学研究的“协同伙伴”。

这场 “AI+科学” 的革命，终将重塑人类探索未知的方式——不是机器取代人类，而是人机协同，共同叩击科学的下一道边界。

7月26日，“科学之问”这场思想盛宴或将为人工智能的下一个十年，写下全新的注脚。