2026浦江创新论坛上，上海人工智能实验室主任周伯文作了题为《人工智能与科学发现：双轮驱动新范式变革》的演讲。他在演讲伊始提出一个问题：如果人类思考一道难题花了上百年，AI需要多久？
周伯文举了三个例子。第一个案例是单克隆抗体。它于1975年问世，科学家从患者体内找到对症抗体，传统流程要走4年。2020年，AI与生物学家协作，从机器筛选到给药患者只用了90天，时间压缩到6%。
第二个案例是蛋白质折叠。1969年，该问题被提出，人类历经51年求索仍难以破解。AlphaFold仅用2年基本解决这一问题，约为人类时间的4%。
第三个案例是纳维-斯托克斯方程。这个流体力学方程于1827年被提出，是克雷数学研究所悬赏的千禧年七大数学难题之一。近日，10000个AI智能体连续工作88小时，给出了纳维-斯托克斯方程存在性与光滑性的证明。虽然克雷数学研究所尚未最终确认，但这意味着，人类思考了近200年的问题，人工智能用万分之零点五的时间在逼近正确答案。
周伯文表示，人工智能研究科学问题的一个规律清晰可见：问题越古老、越基础，AI提效的空间越大。他进一步指出：“我们关注的不应只是效率配资网上炒股平台，而是AI与科学相互深化的关系本身。当我们惊叹AI取得突破时，不能忽略其背后人类作出的核心贡献——由人类定义科学问题、构建数据集、设计提示词与思维链，这些才是实现突破的根基。”
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