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AI跑得再快,也只是在跑已经修好的那段路
i少数派 | 2026-09-27  

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一、一个用一千个样品回答 AI 问题的人

2026 年 9 月 16 日,广州,凤凰湾区财经论坛。国家最高科学技术奖获得者、南方科技大学校长薛其坤做了一场关于 AI for Science 的演讲。他抛出的判断只有一句话长,但句子的语序里藏着他全部的立场:

"人工智能已经不再只是基础研究的成果,反过来正在成为推动基础研究的强大工具。"

绝大多数人会把重点读在后半句——AI 是工具,AI 在改写科研。这是这两年所有 AI for Science 论坛的标准论调。但真正值得停下来的是前半句:"已经不再只是基础研究的成果"。

这句话在做一件事——确认债务关系。它提醒听众:在 AI 成为工具之前,它首先是果实。反向传播、统计力学、信息论、半导体物理、凝聚态——每一样都是基础研究的产物。AI 不是凭空出现的,它是过去一百年基础研究投资的兑付。于是那场演讲的核心洞见,才能被正确理解:

"智能之新,根植于基础研究之深;开放之心,关键在研究范式之变。"

前半句不是修辞,是因果。这个人有资格说这句话,理由很具体:他带团队做了 1000 多个样品,用了 4 年,才在实验中看到一次量子反常霍尔效应。

这 1000 多个样品,每一个只有 5 纳米厚,要在超高真空里慢慢"长"出来,厚 1 纳米或薄 1 纳米都不行。2012 年 12 月,他们终于看到了那个完美的量子化平台——这是反常霍尔效应被提出 131 年后,人类第一次观测到它的量子化。论文 2013 年发在《科学》,审稿人的评价是"凝聚态物理界一项里程碑式的工作"。

这件事的关键细节是:难的不是想不出来。理论方案早在 2008 年就有了——用磁性拓扑绝缘体实现量子反常霍尔效应,这是张首晟等理论物理学家提出的路径。薛其坤院士2009 年开始带队冲击这个目标时,目标是清楚的,路径是已知的。难的是做出来。

材料要既有磁性又是绝缘体——而磁体通常是导体,这本身就是一个自相矛盾的要求。你知道该往哪走,但物质不配合。于是只能一个一个长、一个一个测,失败,优化,再失败,再优化。四年,一千多次。

当一个人用这种方式赢过一次,他对"AI能不能替科学家做科研"这个问题的回答,会和绝大多数人不同。这篇文章想拆的是:他的回答是什么,这个回答建立在哪些假设上,以及——对一个不做科研的企业家来说,这套判断为什么关系到你公司的技术天花板。

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