在人工智能驱动的科研新时代，最激动人心的突破或许源自人类与算法之间的一场深度对话。
在人工智能驱动的科研新时代，最激动人心的突破或许源自人类与算法之间的一场深度对话。
北京时间 2 月 11 日凌晨 1:00，一场汇聚全球顶尖科学家与 AI 领军人物的思想峰会——「AI for Science: Kickoff 2026」将在线开幕。陶哲轩、巴里·巴里什、理查德·萨顿等诺奖、菲尔兹奖、图灵奖得主，将与微软、英伟达、亚马逊 AWS、OpenAI 等科技巨头代表同台，共同推演未来十年的科研新范式。SAIR 官方网站将发布直播信息。
01 当科学遇见 AI，一场静默的变革已经开始
传统科研模式在数据洪流与复杂问题面前已显疲态。由陶哲轩教授联合多位顶尖科学家创立的 SAIR Foundation，正致力于推动科研体系向更敏捷、开放、智能驱动的范式转型。
AI 要超越人，但也要「像人」。SAIR 提出「为 AI 注入科学灵魂，为科学装配 AI 翅膀」，强调 AI 是科学家的协同者，而非替代者。其使命是构建连接人工智能与科学研究的桥梁，让突破性发现不再受限于传统科研体系的瓶颈。
本次大会是 SAIR 的启动大会，也被视为这一愿景的重要里程碑，将从数学验证、产业落地到教育转型，全方位探讨 AI 赋能科研的路径与挑战。
02 三大核心议题：从理论基石到人才未来
大会围绕三个关键维度展开，覆盖 AI+科学从基础到应用的全链条。
AI × 数学：验证时代的起点
数学被视为 AI for Science 的「试金石」。本专场将由菲尔兹奖得主、SAIR 联合创始人陶哲轩教授主持，其主题演讲《机器辅助与未来数学研究》将深入探讨形式化证明、大型语言模型与协作平台如何重塑数学研究实践，并展望人机协同下数学研究的未来图景。
AI × 产业领导力：从论文到产品，如何跨越「最后一公里」？
产业实践专场汇聚微软、英伟达、OpenAI 等机构的负责人，分享 AI 在工业级科研中的真实落地经验。同场，诺贝尔物理学奖得主、SAIR 顾问委员会创始成员巴里·巴里什将以《LIGO：十年新科学》为主题，从大科学项目管理视角，阐述 AI 如何助力如引力波探测般的复杂系统建模与科学发现。
AI × 高等教育转型：下一代科学家需要怎样的训练？
面对 AI 普及，高等教育如何应变？来自 UCLA、康奈尔、宾大等多所名校的教育者将共议课程、评价与文化重塑。此外，强化学习奠基人、图灵奖得主理查德·萨顿将通过远程连线，发表题为《AI 的未来》的主题演讲，前瞻通用人工智能的新途径，为未来人才 AI 研究方向提供战略级洞察。
03 不只交流，更是生态构建的起点
SAIR 将自己定位为「学术路由器」，尤其重视与中国科研社群的连接。其在中国的发展将侧重学术交流与理念传播，通过沙龙、工作坊等形式，搭建青年科学家与国际顶尖学者的对话平台。
在支持机制上，SAIR 尝试以更灵活的方式助力前沿探索，快速支持高风险、高潜力的初期研究，为传统资助体系之外的新想法提供启动可能。
SAIR 强调，人类科学家在提出关键问题、把握方向上的作用不可替代。其最终目标是构建一个开放、协作、可持续的科研生态，让科学家能更专注于人类最擅长的部分——提出惊人的问题，实现跨领域的灵感飞跃。
04 如何参与这场跨时空的科学对话？
无论你是科研工作者、教育者、学生，还是关注科技前沿的观察者，都可通过以下方式参与：
观看直播：北京时间 2026 年 2 月 11 日凌晨 1:00，通过 SAIR 官方微信公众号、视频号、B 站等平台同步收看。
活动报名：访问 SAIR 官网可获取更多信息并进行线下参与登记（席位有限）。
持续关注：SAIR 将持续通过公众号发布全球 AI for Science 前沿洞察、活动预告与社群交流信息。
这场跨越地理与学科边界的对话，或许将悄然影响下一个十年科学发现的轨迹。而每一位参与者，都是这场变革的见证者与共创者。
「最伟大的科学发现，从来不只是技术的胜利，更是人类想象力与协作智慧的结晶。」SAIR 在邀请函中写道。这一次，人类智慧与人工智能，正携手走向科学探索的深水区。
关于 SAIR：
SAIR Foundation，中文：科学与人工智能研究基金会，总部位于美国，于 2025 年成立。是由菲尔兹奖得主陶哲轩教授创立，多位诺贝尔奖、图灵奖得主等全球顶尖科学家共同指导的非营利性研究机构。基金会旨在解决当前科研体系的结构性问题，通过融合人工智能与科学研究，创建实用性工具，加速突破性发现，重建高效、开放的科研生态系统。
基金会的特色在于：构建全球顶尖科学家网络，汇集数学、物理、计算机等领域的诺贝尔奖、图灵奖、菲尔兹奖得主，形成跨学科智囊团；专注科研范式变革，不仅关注 AI 技术应用，更关注如何重构科研基础设施、流程和评价体系；强调科研成果可验证与可重复性，将「可验证性」作为核心原则，应对 AI 在科研中的「幻觉」问题；长期主义视角，关注科研生态的可持续发展，防止知识断代和人才流失。
来源：互联网
