3月4日 ，在香港科技大学上海中心进行的“AI for Discovery：从范式革命到产业沉构”学术峰会上 ，复旦大学浩清特聘教授、上�？蒲е悄茏暄性涸撼て嵩对谘萁仓邪凳� ，随着OpenClaw智能体的出现 ，具备高能动性和自主进建能力的AI Agent（智能体）正推动科研进入一个新的临界点。
在这次学会峰会上 ，与会人士普遍以为 ，人为智能正从科研流程中的辅助工具 ，逐步演变为可能参加推理决策与尝试关环的“科研合资人” ，Agent引发了一场AI从从前被动纪录到自动推理的科研范式革命。
在漆远看来 ，OpenClaw的爆火首先标志取基础模型能力的跃升 ，“没有大模型底层能力的持续突破 ，OpenClaw类智能体不成能实现当前成效” ，其次OpenClaw代表了智能体架构的高能动性与强执行力 ，“智能体架构自身并不复杂 ，却可能产生极度显著的能力提升 ，逐步成为类似‘表脑’的幼我副手” ；此表 ，OpenClaw也显示了智能体具备持久影象与持续进建能力 ，能够在不休自我迭代中演进。
漆远以为 ，当AI Agent不仅能处置日常事务 ，还起头参加尝试设计与科研流程时 ，科研系统可能会产生深层变动 ，“科学索求必要占有高能动性的智能体 ，科学数据、专业知识日益错杂 ，科学家必要最强表脑 ，辅助其创造、实现规划与执行。”
据漆远介绍 ，由上�？蒲е悄茏暄性海ㄒ韵录虺啤吧现窃骸保┙岷细吹┐笱О洳嫉摹俺瓤蒲泻献嗜恕贝笫ブ悄芴迤窘�96%的RNA分类与设计正确率 ，在siRNA设计中将尝试成功率提升超50% ，还支持了转化价值2000万元的新型补锂剂研发与潜在价值5亿美元的FIC类药物发现 ，实现科研成就的高效产业化。
这次峰会上 ，中国工程院表籍院士、香港科技大学首席副校长郭毅可泄漏 ，香港科大正推动“AI for Lab”打算 ，开发尝试室智能体AINA（AI Native Arena） ，主题职能是能实现自主优化、自动索求、智能合作和知识进化。在这套工作流程下 ，人重要掌管授权和决策 ，智能体则实现7×24幼时自主运前进行尝试。
郭毅可提出一个分阶段的科研生态愿景：第一阶段实现个别尝试室Agent化 ，第二阶段形成跨团队Agent合作网络 ，第三阶段走向全球科研自动推理生态 ，使知识持续进化、认知价值最大化。
伦敦大学学院推算机科学系教授汪军介绍 ，他们针对科研需要上线了能够在线持续进建的智能体 ，该智能体能够凭据科研人员的问题自主在网上寻找资料 ，并可能自行泛化持续进化。
在汪军看来 ，AI与Science的沉要结合点在于：很多科学问题性质上是优化与决策问题 ，AI的优势在于更大的搜索空间、更快的了局反馈、可并行推理、可自动挪用强化进建战术 ，且能在长功夫运行中维持不变输出。例如他地点的团队在与合肥中科大合作的“AI化学家”项目中 ，已经构建了一套多智能体合作系统 ，将贝叶斯优化、强化进建等步骤嵌入硬件尝试设备 ，当前第一阶段已走通 ；系统可能在高维参数空间中自主搜索最优解 ，实现从尝试设计、执杏注分析到优化的关环流程 ，且全程无人为过问。
不外 ，与会专家也直言 ，当前AI for Science的发展仍处于起步阶段 ，诸多瓶颈亟待突破 ，成为造约其规� ；涞氐墓丶煞�。漆远以为 ，科研智能体还必要解决一系列特殊问题 ，例如科学数据的高保真输入与输出、多模态科学数据对齐以及科学词元（Token）天生等 ，以削减信息损失并降低模型幻觉。汪军则暗示 ，与大模型能急剧反馈分歧 ，化学尝试等科研场景里Agent反馈往往更慢、成本更高。在这一前提下 ，若何实现有效优化与关环 ，是必须逾越的门槛。
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