（来源：上观新闻）
作者：殷倩、耿挺
摄影：杨浦东
当大模型连数学家未解的难题都能试着作答，人类还需要做什么？当抑郁症的开关藏在脑干深处、一块电池要撑起全球能源转型的重任——未来十年，科学要如何迈步？10月31日，在2026世界顶尖科学家论坛开幕式主旨演讲环节，5位来自不同领域的科学家先后登台，用各自的路径作答，指向的却是同一个追问：未来的科学要走向哪里，又要为谁而答。
实验室里，要欢迎“新同事”
1克MOF材料，体积不过一块方糖大小，内部表面积却相当于两个足球场——2025年诺贝尔化学奖得主、清华大学化学系与化学工程系兴华杰出讲席教授奥马尔·M·亚吉用这个对比开场，把听众带进了一个可能性近乎无穷的世界。金属有机框架、共价有机框架，这些由他团队开创的材料体系，理论上能组合出10的3000次方种结构。“我们已经从物质稀缺的时代，走进了可能性非常丰富的时代。”亚吉说，“但新的问题随之而来：该如何从浩如烟海的可能性里做出选择？”
他给出的答案是，一半靠科学、一半靠AI。在亚吉的实验室里，团队曾让ChatGPT为一种10年都长不出好晶体的COF材料生成96组合成条件，三轮人机循环之后，结晶度做到了过去十年最高水平的3倍，前后只用了2周。“如果你还不相信大语言模型能赋能科研，建议尽快上手试试，”亚吉说，做完这个实验后，他搭起了一套“自动驾驶”的材料研究体系。在他看来，过去从基础研究走到产品要花35年，而打通跨学科的选择逻辑、再交给AI，这个周期有望缩短到数年、数月，甚至数周。
“大模型已从对话交互，走向智能体时代。”清华大学教授、智谱AI创始人唐杰开门见山。他提醒大家，行业里曾流行一种惯性认知——只要参数够大、数据够多，新能力就会自己冒出来。可真走到智能体这一步，矛盾却接连冒头：一次任务要烧掉百万级token，不少在小模型上有效的算法，搬到大模型上竟完全失效，他把这称作“缩放偏差”。唐杰据此提出“可扩展正确性”：真正可靠的技术，要看它在一条曲线上稳不稳定，而不是某一个点上漂不漂亮。
通用人工智能光靠“数据和模型的规模缩放”不够，还要补上“思维缩放”这一课。唐杰认为，技术跑得越快，越要记得拉住缰绳：“AI越强大，人类越要保持谦卑。”在他看来，安全能力要随规模一起扩展，人应该始终是最终的决定者。
站在数学家的立场，2002年菲尔兹奖得主、华为法国高级专家洛朗•拉福格坦然表示，他和同行们曾都被大语言模型“打了个措手不及”。20年前，绝大多数数学家根本不相信机器翻译能实现。在他们的习惯里，一套系统要好用，前提是人先把它理解透，但大模型并不是：算法的数学原理其实很基础，规模一大，整套系统怎么生效，人类反而看不清楚了。所以，拉福格认为这个“谜”是需要大家提高警惕的。
科学的答卷，要回归到“人”
抑郁症是全球头号致残疾病，可它的发病机制至今迷雾重重。中国科学院院士、浙江大学脑科学与脑医学学院院长胡海岚把目光投向大脑里一个常被忽视的“小角落”——外侧缰核。作为大脑的“反奖赏中枢”，它在现实低于心理预期时被激活。反复受挫之下，这里的神经元会从低频放电切换到高频簇状爆发，“像手枪一下子换成了机关枪”，持续压制奖赏系统，抑郁也由此而生。
正是顺着这条线索，她的团队看清了氯胺酮为何能快速抗抑郁——这种药物不是无差别作用全脑，而是专门按住异常放电的外侧缰核。他们还在小鼠实验里复现了“赢家效应”，也看见了“社会地位跌落”如何顺着这条环路，把人拖进恶性循环。“解析大脑底层的机制，再用这些认知去改变生命的结局，”胡海岚说，这或许就是神经科学更大的价值。而T型钙通道等新靶点的找到，也为下一代快速抗抑郁疗法打开了门。
把视角从个体健康放大到全球能源，宁德时代董事长、创始人曾毓群谈的是另一种“可持续”。他分享了一组分量十足的数据：如今企业动力电池配套超3000万辆新能源车，储能项目突破3000套。同时完整的电池循环经济体系已经落地，累计回收电池80万吨，完成资源闭环。
产业规模高歌猛进的背后，电池技术依然存在不少待攻克的短板。“能量密度尚不足以支撑真正的航空级应用，不少应用场景的需求也未被满足，因此还需要更多科学突破与技术创新。” 曾毓群坦言，为此，宁德时代把大语言模型请进了材料研发阶段，靠600TB数据和上万组测试快速初筛化合物。但在曾毓群看来，AI终究只是辅助，基础科学规律的突破，仍要靠全球科研力量一起“啃”。他特别呼吁，全球应建立知识产权的通用规则：“只有产学研同向发力，清洁能源才能更好守护人类共同的未来。”
不仅是产业，在基础研究中，人也是不可替代的。拉福格引用了数学家格罗滕迪克的观点：数学创造分好几个层级，最高一级是融汇多重视角之后的“洞见”，那是一种带着生命温度的活动。大模型能生成文本、甚至试着证明各种数学难题，却给不出这种“洞见”。“数学研究该从一味解题的惯性里往回走一走，重新靠近哲学与文学的传统。”拉福格说。
