（来源：清华大学可持续社会价值研究院）

　　Omar M. Yaghi教授 1965年出生于约旦安曼，1990年获伊利诺伊大学厄巴纳分校化学博士学位，同年赴哈佛大学开展博士后研究，先后任教于多所美国顶尖高校，2012年起任加州大学伯克利分校讲席教授，兼任劳伦斯·伯克利国家实验室科学家，因在金属有机框架（MOFs）发展中的贡献，与 Susumu Kitagawa、Richard Robson 共同获得 2025 年诺贝尔化学奖。2026年7月，Omar M. Yaghi 全职加盟清华大学，主持建设校级AI材料化学研究中心（AIMATRY：AI × Materials × Chemistry），推动人工智能赋能材料设计、智能合成及未来科研范式创新，希望通过AI大幅缩短新材料研发周期，加速基础研究向产业应用转化。

　　在 2026 清华大学青年 AI4S 创新论坛上，他从“Reticular Chemistry”的广阔可能性出发，提出“Selection Science”，探讨人工智能时代如何决定什么值得发现、创造与追求，并向青年学者寄语：走向学科之间的边界。

　　以下为Omar M. Yaghi教授发言稿的中文译文。分节标题为编辑所加，仅为排版与导读之用。

　　01 科学发现的机遇与挑战

　　    尊敬的李校长，各位同仁、各位来宾、各位同学：

　　    今天，我想与大家分享科学及人类探索的各个领域正在发生怎样的变化，以及为什么当下可能是历史上青年学者从事科学研究最令人振奋的时代之一。

　　    首先，我想从自己所从事的研究领域——网状化学（Reticular Chemistry）谈起。

　　    过去三十年来，我们逐渐认识到，可以将分子作为构筑单元，以极高的精确度将其连接起来，形成延展结构。基于这一原理，我们发明了金属有机框架（MOFs）、共价有机框架（COFs）、沸石咪唑酯框架（ZIFs），并最终发展出分子编织技术（molecular weaving），使分子甚至能够在三维空间中相互编织。

　　    这些材料的独特之处在于，其结构可以在实际合成之前进行设计。我们能够控制材料的组成、几何结构、孔径大小、功能特性，并且越来越能够精确调控化学信息在材料内部的空间排列。

　　    这一进展改变了材料科学与化学领域的研究格局，开辟了广泛的应用方向，包括从沙漠空气中获取水分、碳捕集、催化，以及面向生物技术和生物医学的材料开发等。

　　    然而，成功也带来了新的挑战。网格材料的潜在数量极其庞大，几乎难以估量。即使不对所有可能性进行穷尽计算，据我估计，其化学空间的规模也达到了103000量级。

　　    我们不可能将这些材料全部合成出来，甚至无法对其逐一进行计算。我们已进入科学研究的丰裕时代。

　　    在人类历史的很长一段时间里，我们所面对的根本问题是：我们能够发现什么？而在这个可能性极大丰富的时代，决定性的问题将转变为：在所有我们能够发现、创造和追求的事物中，什么才值得我们选择？

　　    一直以来，我们都需要作出选择：研究什么问题，开展什么实验，以及追踪哪些意料之外的观察结果。但这些选择在很大程度上依赖的是直觉。直觉可以发挥重要作用，但直觉也可能存在偏见、不够全面，甚至出现错误。当面前只有十种可能性时，直觉或许能够帮助我们作出有效判断。但当可能性达到103000种时，直觉就远远不够了。

　　02 选择科学

　　    正因如此，我认为我们需要建立一门新的学科，我将其称为选择科学（Selection Science）。

　　    选择科学诞生于清华大学。它系统研究的是，当可能性远远超出我们实际能够探索的范围时，我们如何决定哪些事物值得构想、创造、测试、开发，并最终投入使用。

　　    选择科学使选择不再仅仅依赖直觉，而是以证据和事实为依据，评估不确定性、新颖性、可行性与风险，并思考下一步应当采取什么行动。

　　    我相信，选择科学能够成为人工智能赋能科学研究（AI for Science）的核心思想基础。

　　    人工智能赋予我们生成可能性、识别规律和作出预测的非凡能力，而选择科学则为这些能力指明方向，这一理念的意义远远超出了网状化学领域。

　　    例如，在医学领域，我们应该选择哪些靶点开展研究？哪些患者最有可能从中受益？在工程领域，面对成千上万种可能的设计方案，我们应该选择哪一种进行制造？哪一种值得进一步规模化？在商业领域，哪些机会值得投入资金和人力？在社会层面，面对我们能够创造的各种技术，究竟应该选择哪些加以应用？

　　    这些问题各不相同，但背后所涉及的思想活动却是相同的：选择，选择，还是选择。而我们正在努力使选择成为一门科学。

　　    这里，我想作一个重要的区分。选择科学既不同于生物学中的自然选择，也不同于2018年诺贝尔化学奖所表彰的定向进化。

　　    自然选择没有目的，也不具备预见性。变异自然产生，环境对其施加选择作用，经过世代更替，一些性状得以保留，另一些则逐渐消失。

　　    定向进化则引入了人的主观意图。我们人为引入变异，施加明确的选择压力，并围绕预期功能进行反复筛选。

　　    选择科学所关注的层面则更加广泛。它不仅要回答哪一种变体表现最好，还要进一步思考：应该改变什么、测量什么、哪些证据具有重要意义、什么目标值得追求、下一步应该开展什么实验，甚至是否需要重新审视目标本身。

　　    更明确地说，自然选择决定什么能够存续；定向进化围绕预先确定的功能进行筛选；选择科学则决定什么值得追求、为什么值得追求，以及下一步应该做什么。

　　    因此，选择科学具有更加广泛的思想内涵。它不仅关注如何从不同结果中作出选择，还关注如何选择决定科学发现过程本身的研究问题、目标、证据、路径与行动。

　　03 未来实验室构想

　　    那么，在这个新时代，科学实验室将呈现怎样的面貌？它将与我们许多人接受科研训练时所熟悉的实验室大不相同。

　　    我们正在依托于清华大学AIMATRY（校级AI材料化学研究中心），建设一个自驱动实验室（self-driving laboratory）。在这一实验室中，由人工智能提出材料方案，机器人系统负责材料合成与表征，实验产生可靠的数据，结果再反馈至模型，系统则据此决定下一步应当开展什么实验。

　　    现在，请大家设想，这样的体系不仅在清华大学的AIMATRY运行，也能够在我们计划于世界各地建立的研究机构中运行。这些机构既包括科研实力雄厚的国家和地区，如意大利、西班牙、英国、北美和新加坡，也包括沙特阿拉伯、阿联酋、约旦、马来西亚、印度尼西亚和菲律宾等新兴国家。设想有30个这样的研究机构彼此连接，持续获取可靠数据，并将数据反馈至我们的人工智能模型，同时得到清华大学AIMATRY的启发与支持。

　　    这一愿景的独特之处，不仅在于各研究机构之间的互联互通，更在于模型能够接收来自世界不同地区的数据。它将成为世界上最优秀的模型，并推动科学取得最为深远的进展。

　　    在这些研究机构中，衡量科研工作的重要标准，将不再仅仅是开展了多少次实验。一个更值得关注的问题是：这一次实验，是否让下一次实验变得更好？

　　    在这样的实验室中，研究人员的角色也将发生变化。未来的科学家将不再仅仅是操作仪器或开展合成实验的人。

　　    科学家将越来越多地承担这样的职责：提出重要问题，确定研究目标，评估证据，识别意料之外的发现，建立不同领域知识之间的联系，并判断哪些研究方向值得继续探索。

　　04 从新发现到社会应用

　　    让我举一个具体的例子，说明未来我们可能如何开展工作。考虑一件看似简单的事情：如何将一种新发现的分子推向社会应用，也就是实现商业化。

　　    这一过程可能始于化学，但很快就会涉及物理学和材料科学，随后需要化学工程实现规模化生产，需要机械工程与电气工程开发相关设备，需要计算机科学和人工智能开展优化，需要经济学和金融学评估其经济可行性，需要商业领域推动市场应用，还需要社会科学研究其社会接受度与影响。

　　    在每一个学科交汇的环节，都存在选择。而我相信，在这些交汇之处，还可能发生更加深刻的变化。通过研究化学、工程、计算、经济和社会等不同领域如何作出选择，我们或许能够揭示新的关联、新的原理，甚至发现支配分子从科学发现走向社会应用这一过程的新规律。

　　    对于在座的青年学者而言，这种可能性尤其令人振奋。未来的研究人员既需要深入思考，也需要具备广阔的视野。深厚的专业知识仍然不可或缺，但与此同时，研究人员将越来越需要具备跨领域联系不同思想、提出更宏观的问题，以及构建任何单一学科都无法独立完成的系统的能力。人工智能使这一要求更加迫切，也使实现这一目标更有希望。

　　    未来，你们和我发表的科学论文，可能越来越多地被人工智能系统吸收。论文中的事实被提取出来，与成千上万项其他研究成果建立联系，并被可能从未听说过原作者姓名的人们使用。这并不会削弱科学发现的价值，但它将改变持久的科学成就可能源于何处。换句话说，未来的研究人员将如何因其工作而获得认可？这种认可将越来越不仅仅来自于为现有文献增添一项新的事实，更来自于提出能够开辟新领域的问题，确立能够为后续研究奠定基础的原理，以及创造能够改变科学研究方式的系统。

　　    我们面临的机遇是巨大的。在一个知识几乎能够瞬间传播的时代，真正使你们脱颖而出的，将是你们所提出问题的原创性、在不同领域之间建立联系的广度，以及你们所创造的新的思想体系。正是在这一意义上，我们在AIMATRY寄希望于选择科学，使其成为不仅适用于化学，也适用于人类其他探索领域的重要思想体系。任何需要以严谨方式作出选择的人，都将需要选择科学。

　　05 致青年学者

　　    最后，我想对在座的同学们说：从未有过一个时代，比今天更适合学习和开展科学研究。

　　    变化的速度前所未有。那些曾经独立发展了数十年的学科领域，如今正开始迅速融合。人工智能正在成为连接人类各个探索领域的一种新语言。今天，一名学生能够以前所未有的速度，将一个想法转化为预测，再转化为实验，并最终形成新的知识。你们的研究成果所能产生的影响，也可以远远超出其最初所属学科的边界。一名普通学生与一位普通教授在化学领域取得的一项发现，可能对水资源、能源、气候、医学、计算和制造业产生影响，因为我们跨越了化学的边界，走向了其他学科领域。

　　    因此，请走向学科之间的交界地带，因为那里蕴藏着意想不到的发现。

　　    当你们这样做的时候，请记住：科学始于怀疑与提问，而科学研究是一种乐观主义的实践。如今，选择科学为二者指明了方向。

　　    科学追问：为什么？

　　    科学研究追问：为什么不？

　　    选择科学追问：为什么选择这个？

　　    这是一个值得你们这一代人继承的精彩思想世界。

　　    在开展这些令人振奋的研究工作时，也请记住我始终坚持的一条原则：做得更多，做得更好，永不止步！

　　    谢谢大家！