随着人工智能的高速发展，"智能体"已成为AI应用界的热词。与传统聊天机器人不同，现代智能体能够自主决策、灵活运用工具、与环境深度互动，在各类垂直领域展现出强大能力。然而，当这些"能想会做"的AI助手逐步渗透至日常生活，一个尖锐问题随之浮现：它们是否在带来便利的同时，也埋下了安全隐患？复旦大学计算与智能创新学院副研究员戴嘉润博士提出：“当前智能体应用存在严重安全缺陷。”他强调：“低防护等级的智能体不仅可能导致服务器崩溃、数据泄露，更可能通过权限链横向渗透企业核心系统。”

在之后的圆桌会议中，各领域专家及嘉宾从多元角度出发，对智能体安全提出深刻讨论，针对各类挑战，专家们提出了多项前瞻性解决方案：在研发阶段引入沙盒环境测试，通过监督和强化学习实现安全对齐，以及寻找性能提升与安全保障的平衡点。与会者达成共识——智能体安全不仅是技术问题，更是关乎未来人机信任基石的关键命题。唯有将安全考量前置到设计源头，构建从算法设计到应用部署的全链条防护体系，才能确保智能体真正成为人类社会的可靠伙伴，而非潜在威胁。

AI for Science的核心价值在于运用人工智能的强大性能打破传统学科壁垒的能力。在量子物理领域，AI正帮助科学家从海量实验数据中判断此前极具挑战性的量子纠缠模式；在材料科学中，量子-经典混合算法能精准预测材料的电子结构，加速新型超导体的发现；在生物医学领域，量子启发的机器学习模型正破解蛋白质折叠的奥秘。这种跨学科融合不仅提高了科研效率，更催生了全新的研究范式：科学家不再局限于单一学科视角，而是通过A I赋能科学的新框架，将不同学科的系统思维融为一体，形成创新型的科学探索新路径。

在本次大会的思辨会演讲以及之后的圆桌讨论中，专家们总结道：“人工智能正以前所未有的方式重塑科学研究的全流程”。然而，当下AI与科学领域的结合并不是缺乏挑战的，当前AI大模型在数学竞赛中表现良好，但在物理竞赛中仍显吃力，其原因在于物理难题不仅需要语言理解能力，更需要"看懂物理图形、懂得物理规律"。嘉宾们谈到，从数据角度看，需要录入更多图形文本才能使模型形成理解能力。这种差异凸显了AI for Science面临的关键挑战：如何将符号逻辑与神经网络有效结合，使AI不仅能处理数据，更能理解科学规律背后的物理意义。正如思辨会上专家所指出的，这正是多模态技术进一步提升AI科学能力的潜在方向。

随着AI技术的迅猛发展，生命科学正经历全新的范式变革。AI已不再局限于对实验数据的检验分析，而是全面覆盖病理研究、靶向配对、分子分析等科研全流程。从DeepMind的GNoME系统以惊人速度发现数百万新晶体材料，到神经网络先驱与蛋白质预测AI接连斩获诺奖，"AI for Science"的浪潮已势不可挡。交大人工智能学院副院长张娅展示的"全球首个推理型罕见病智能体诊断系统"正是这一趋势的生动体现，它不仅解决了小样本难题，更在疑难杂症领域为患者带来新的希望。

数字孪生脑作为连接人工智能与神经科学的桥梁，正以一种新的方式重塑我们对大脑的理解。通过构建人脑的高精度虚拟模型，科学家能够在数字世界中模拟大脑活动、预测神经疾病发展、测试药物干预效果，而无需直接进行人体实验。这种技术为阿尔茨海默症、帕金森病等神经退行性疾病的治疗带来了新的曙光。然而，这一技术也引发了深刻的伦理思考：当数字孪生脑能够模拟人类思维过程，甚至预测个体行为时，我们如何界定"思想隐私"的边界？数字孪生脑技术的发展，既为我们提供了全新的研究工具，也迫使我们重新审视人类意识、自由意志与AI模拟之间的复杂关系。

正如专家们在思辨会上所强调的，未来需要在拥抱颠覆性治愈潜力与防范未知风险之间审慎平衡，确保技术进步真正服务于人类福祉，而非成为新的社会分化工具。在AI赋能生命科学的道路上，科学探索与伦理考量必须并驾齐驱，共同指引我们走向更健康、更公平的未来。

2025年，人工智能迎来双重突破——具身智能让AI"拥有身体"并真实感知、行动，而强化学习则赋予其"自主决策"与"持续成长"的能力。当这两大技术趋势交汇，一个更接近人类智能形态的AI新物种正在诞生。思辨会六展示了具身智能的广阔前景：智能仓库中自主搬运货物的机器人高效协同作业，无人驾驶汽车在复杂城市环境中安全通行，地震、火灾等应急救援场景下的特种机器人勇担重任。与此同时，思辨会七揭示了强化学习正从理论优势转化为产业动能——"强化学习AI智能体的爆发之年"已然到来。Pokee.ai创始人朱哲清博士指出："RL算法是能够具有强泛化能力的"，而如今算力与硬件的发展也为强化学习的进一步落地提供了有力支撑。当强化学习的"决策大脑"与具身智能的"物理身体"结合，AI正从"能看会说"迈向"能想会做"的全新时代。

在以强化学习为主题背景的圆桌论坛上，专家们围绕具身智能的发展瓶颈，具身智能的发展路径应优先选择'通才型'还是'单一型'"展开了深入探讨。嘉宾们指出，数据短缺是制约具身智能发展的关键瓶颈。穆尧博士在他的发言中坦言："相较于自动驾驶行业，人形机器人数据回流明显不足"，而通过模拟生成仿真数据虽是潜在解决方案，但如何控制仿真数据在视觉和物理效果上的质量仍是关键难点。此时，强化学习展现出独特价值。上海交通大学刘鹏飞副教授在圆桌讨论中指出，将强化学习与模仿学习结合，可以有效利用有限的人类示范数据，同时通过自主探索拓展能力边界。这种"模仿+强化"的混合学习范式，正成为突破具身智能数据瓶颈的希望之路。

从量子模拟探索宇宙规律的深邃，到数字孪生脑解码人类意识的奥秘；从AI for Science重塑科研范式的革命，到生命科学与AI融合叩问生命本质的边界；从具身智能赋予AI"真实身体"的实践，到强化学习驱动自主决策的突破；再到智能体安全守护人机共存的底线——八场思辨会如同八面棱镜，折射出人工智能发展的全景图谱。这不仅是一次技术的集中展示，更是一场关于"智能未来"的深度思想预演。当AI从"能看会说"的感知智能迈向"能想会做"的决策智能，我们正站在一个历史性转折点上：技术的边界不断拓展，而人类的智慧与责任将成为指引这一变革的永恒灯塔。正如与会专家所共识，真正的智能革命不在于机器能否替代人类，而在于人机如何协同进化，共同创造一个更加安全、可信、普惠的智能未来。在技术狂奔的时代，唯有保持对未知的敬畏、对伦理的坚守、对创新的热忱，我们才能确保这场智能革命真正服务于人类福祉，为世界带来持久的光明与希望。