記者羅玟宜福州報導

2026 年 11 月 11 日，由未來論壇與福耀科技大學聯合主辦、福耀集團承辦的「科學之光・實業之基——AI 時代的基礎科學與產業未來」 科學論壇暨未來科學大獎十週年特展（福州站）成功舉辦。

本次活動立足於人工智能重塑科研與產業範式的時代變革，著眼於基礎研究與產業實踐的深度對接，將重磅科學特展與高規格科學論壇雙 IP 同步落地福州，邀請未來科學大獎獲獎人、科學界領軍人物及產業界、投資界代表齊聚福州，搭建起科學、實業與資本協同創新的高水平交流平台。

未來科學大獎特展福州站啓幕
播撒科學與實業精神種子

“科學之光：共生與聚變——未來科學大獎十週年特展”如約開展。此次展覽是繼上海科技館首展後的全國巡展首站。展覽匯集歷屆獲獎科學家手稿、科研信物、實驗儀器等展品，部分展品首次對外展出。展覽系統梳理大獎十餘年歷程，覆蓋生命、物質科學、數學與計算機科學三大領域，展現中國科學從追趕到並跑、部分領域躋身前沿的堅實跨越，傳遞與禮贊潛心原始創新的科學家精神。

同時，以本次特展落地福州為契機，頂級科學家走進校園，為莘莘學子帶來前沿科學成果，賦能本地科普生態建設，培育青年創新後備力量。嘉賓齊聚觀展，回望中國基礎科學十年高光時刻。

福耀集團創始人、終身榮譽董事長，河仁慈善基金會創辦人、捐贈人，福耀科技大學理事長，未來科學大獎永久捐贈人曹德旺在開幕致辭中對到場科學家、企業家與投資人致以歡迎與感謝。他表示，未來科學大獎十年來致敬中國科學家、弘揚科學精神，本次特展落地福耀科技大學意義重大。曹德旺創辦大學，旨在為國育才、為實業探路，特展進校園，讓青年學子直觀感受中國科研實力，厚植科學精神。他期待展覽成為福建青少年的科學課堂，助力八閩科教發展。實業是立國之本，教育是強國之基，實業向科學提出問題，科學為實業指引方向，科學家深耕成果、企業家扛起擔當，方能築牢國家與民族發展根基。

信宸資本董事長、未來論壇理事張懿宸在致辭中介紹，未來科學大獎緣起於 2014 年“理解未來”科普講座，2016 年由楊振寧先生宣佈設立，十餘年來依託民間公益力量，持續開展科學激勵、交流與傳播，深耕弘揚科學精神的初心。特展於今年 7 月在上海科技館首展，三個月吸引 18 萬人次觀展。本次巡展首站落地福耀科技大學，期待展覽承載的科研成果與珍貴展品，和福耀辦學理念、福建崇文重教的氛圍相融，推動科學精神與實業精神碰撞，引導青年走近科學，播撒科學種子。

未來科學大獎基金會秘書長、未來論壇發起人兼秘書長武紅向各位嘉賓致意。她表示敬重曹德旺先生深耕實業、力行慈善，創辦福耀科技大學，探索科研與產業融合新路。恰逢福耀五十週年，特展巡展首站落戶該校，意義特殊。她曾帶隊參觀福耀生產線，感受到學校濃厚的實業底色與科學追求。本次邀約獲獎科學家共同見證開展，推動科學與實業對話交融。特展把中國世界級科研成果帶給福州公眾與青少年，讓更多人看見科學家的貢獻，播撒科學種子。

三場專場對話多維思辨
共探 AI 時代科學與產業融合路徑

當日“科學之光・實業之基——AI 時代的基礎科學與產業未來”科學論壇同期舉辦。論壇設置“科學之光”“實業之基”“範式革命”三場重磅專場對話，嘉賓圍繞不同維度議題展開前沿思辨。

曹德旺結合五十餘年實業經歷指出，基礎科學、原始創新是產業發展根基，教育、科技、產業應當深度融合，這也是創辦福耀科技大學的初衷。他提出，實業與科技是互相成就：實業提供應用場景與長期投入，科技為產業賦能定向。未來科學大獎推崇原始創新，致敬科學家潛心探索的精神。他呼籲科學家、企業家攜手聚力，共同推動中國科技創新。

張懿宸在致辭中指出，未來科學大獎由科學家與企業家聯合發起，依託民間力量與永續捐贈實現長期運行，其價值不只在於科研成果榜單，而是將長期支持科學化為可持續事業，並不斷拓展國際影響力。作為投資從業者，他認為大獎支持不計短期回報的基礎研究，實現資本與科學領域的對話。他以陳嘉庚、曹德旺為例，闡述實業反哺科教的理念，而福州正是該理念落地實踐之地，他期待本次活動為各方帶來收穫。

《科學之光——科學+AI 新生態的誕生》專場對話，由上海交通大學李政道研究所鴻文講席教授，未來科學大獎評審委員會委員（2017-2021）季向東主持。OncoC4 公司董事長、首席執行官、首席科學官、未來科學大獎評審委員會委員劉陽；中國科學院上海有機化學研究所研究員、南方科技大學講席教授、中國科學院院士、2018未來科學大獎-物質科學獎獲獎者馬大為；中國科學院生物物理研究所研究員、中國科學院院士、2026未來科學大獎-生命科學獎獲獎者張宏；廈門大學能源學院院長、化學化工學院教授、中國科學院院士鄭南峰；大灣區大學副校長、講席教授，美國西北大學Pancoe講席教授，未來科學大獎咨詢委員會委員夏志宏；西湖大學理學院天文學講席教授、天文系首任系主任，未來科學大獎評審委員會委員（2018-2020）毛淑德；圍繞“AI帶來的是科研效率量變，還是科學發現底層邏輯的質變”“從不同學科視角討論AI的價值、局限、人與AI的分工，以及對學科未來、青年研究者的影響”“五年後 AI 賦能基礎科學的發展圖景暢想”。

劉陽教授深耕癌症免疫治療，也佈局神經退行性疾病方向，團隊打通從基礎發現到新藥轉化的鏈條。他認為 AI 可大幅縮小藥物篩選範圍、提升研發效率，但臨床體內驗證環節仍難以依靠 AI。醫藥領域最大瓶頸是數據難以共享，若能在合規前提下打通數據，AI 有望顯著降低臨床試驗失敗率，為醫藥產業賦能。

馬大為教授介紹其發展的催化方法已廣泛用於制藥與材料領域。他提出 AI 在規律清晰、數據充足的場景效果突出，蛋白質折疊預測就是典型特例，但化學領域大量未知複雜體系，AI 預測能力仍有限。他指出行業痛點是科研數據碎片化、不標準，未來需要自動化實驗產出標準化數據，才能更好發揮 AI 價值。

張宏教授介紹細胞自噬機制，該機制失常會誘發神經退行性疾病、腫瘤耐藥等問題。他認為 AI 可輔助成像解析、化合物篩選、疾病分型，但生命科學核心在於提出原創科學問題。他擔憂 AI 弱化年輕人好奇心與獨立思考能力，而好奇心與思辨，才是探索生命未知的根本動力。

鄭南峰教授聚焦表面改性銅鎳替代貴金屬、氫能催化等研究方向，積極推動化學前沿成果落地產業。他看好 AI 賦能材料化學研究的前景，高通量實驗搭配 AI，能夠高效完成多組分電子漿料、電池電解液等複雜體系的配方篩選與優化。他期待 AI 承擔重復性的常規實驗工作，讓科學家得以專注於解讀異常、意外的實驗結果；同時強調，跨學科交流碰撞所帶來的靈感，是 AI 難以復刻的。

夏志宏教授曾攻克百年數學猜想，如今研究 AI 底層算法。他表示 AI 可輔助數學推導、文稿潤色，但無法替代原創洞察與想象力。他提出 AI 時代人才培養邏輯需要革新，不應再側重機械解題能力，而要培育好奇心、原創力、價值判斷力。同時，AI 安全、破解風險，也需要數學研究者持續攻關。

毛淑德教授利用微引力透鏡方法搜尋系外行星，包括流浪行星。天文領域的數據量越來越大，海量數據的篩選和挖掘必須依靠 AI。他認為，長期來看，AI 或許能掌握多數科研技能，但缺少價值判斷，無法自主判斷哪些科學問題對人類的生存和發展最重要；探索”未知的未知”，仍是人類和 AI 共同的挑戰。

《實業之基——實業與科學共進的未來格局》專場對話由北極光創投創始人、未來論壇理事鄧鋒主持。福耀集團董事長、全國政協委員曹暉，科大訊飛股份有限公司研究院院長、語音及語言信息處理國家工程研究中心副主任劉聰，中國科學技術大學講席教授、中國科學技術大學通用人工智能研究所所長、2023未來科學大獎-數學與計算機科學獎獲獎者任少卿，圍繞“當下科學與產業融合的現實狀態”“傳統製造企業做強的底層邏輯、數字化轉型痛點及產業現實技術需求”“大模型從能用走向好用的關鍵，AI 技術如何匹配實業真實需求”“高校科研與產業量產落地的差異難點，自動駕駛 AI 向實體產業遷移的價值”等話題展開交流。

鄧鋒在對話中指出，科研與實業之間的壁壘正在打破，二者不再是割裂的兩個體系，從過去單向成果轉化走向雙向奔赴。產業手握真實場景、海量數據，科研輸出前沿理論，創新在學界和產業界交叉發生。AI 進一步壓縮技術轉化週期，產學研的聯動機制需要更加靈活適配新節奏。

曹暉以 “融合” 定義實業與科學的關係，二者如同硬件與軟件，彼此錨定、相互成就。他指出，福耀深耕汽車玻璃賽道數十年，在中國18個省市以及全球13個國家建立現代化生產基地和商務機構，並在中、美、德、日設立10個設計中心和2個研發中心多地佈局產銷與研發基地，市場佔有率位居全球第一。他表示，福耀堅持長週期重投入，打造覆蓋汽車玻璃全產業鏈的自主創新能力，年研發投入佔比穩定在4%以上，顯著高於行業平均水平，關鍵成型工藝和設備等核心技術領域，已實現自主研發並100%自主可控。福耀在長期生產中沈澱海量產業數據，借力大數據、AI 推進製造數字化升級。他期待攜手未來科學大獎平台，持續對接前沿科研力量，以產業場景承載科學創新。

任少卿教授提出，學術界適合開放、中長期的探索性研究，產業界面向明確目標做中短期落地攻關；AI、大數據大幅壓縮技術轉化週期，要求產學研轉化通道更加平滑。人才培養模式隨之變革，知識可由大模型供給，教學重心轉向思維、人文素養訓練，學生需要更早深入具體場景，在真實問題中鍛鍊解決能力。

劉聰院長用 “事業部做今天、研究院做明天、大學做後天” 概括三者定位。訊飛研究院堅持目標導向，研發既承接業務明確需求，也會前瞻孵化新技術、等待市場機會。以大模型為例，AI 能力快速迭代，持續反哺教育、代碼等產業場景，科學突破不斷重塑產業範式，推動產業效能升級。

清華大學計算機系長聘副教授、IEEE Fellow 崔鵬以《邁向結構化數據通用大模型》為題進行主旨演講，他提出AGI需要語義、物理、數據空間三大通用世界模型，當前大語言模型補齊語義空間，但面向表格、時序等結構化數據的數據空間仍是短板。他研發 LimiX 結構化數據通用大模型（LDM），以“因果即規律” 為核心，採用因果合成數據訓練，無需微調，在大量測試場景性能優於傳統專用模型。該模型已落地鋼鐵、石化等五十多個行業，可大幅降低建模部署成本、提升預測精度。團隊進一步推出 LLMLDM 雙基座科學智能體，融合語言與結構化數據能力，在工業、生物醫藥、材料科研等領域開展應用驗證。

全球STEM教授，InnoHK香港太空機械人與能源中心主任、HKUST空間可持續發展人工智能和機器人研究中心創始主任、HKUST太空科學技術研究院聯席院長高揚以《太空可持續發展人工智能和機器人》為題進行主旨演講，圍繞軌道可持續、地外資源開發、增強人類太空能力三大維度展開：針對太空碎片問題，研發AI機器人實現失效航天器捕獲回收，計劃2029年完成在軌加註與自主對接。在地外資源利用方面，團隊研制仿生移動裝置與地下鑽探採樣設備，第一代香港操作機器人將服務國家月球探測工程任務，開展月面探測作業。同時研發搭載AI的下一代航天服輔助機器人，結合眼動追蹤、AR技術，輔助航天員完成艙外工具操作、樣本採集等工作，助力提升太空作業效能，並梳理出版太空機器人相關學術著作，推動領域發展。

活動中，上海交通大學特聘教授、人工智能學院副院長、醫學人工智能研究院常務副院長，觀壹智能聯合創始人張婭，以《生命智能：人工智能與生物醫藥的下一程》為題進行主旨演講。她表示，國際AI企業正加速佈局生命科學，大模型、多模態與智能體技術，可組織散布的生物醫藥知識、整合跨尺度醫學數據，有助於破解生物醫藥研究斷點難題。團隊研發的DeepRare罕見病智能診斷系統，採用循證推理，在病例評測中，診斷效果優於臨床醫生，已面向全球開放。針對藥物研發睏境，搭建MAP機制增強模型，預測藥物的細胞擾動響應，賦能藥物篩選。她提出未來要構建生命智能基礎模型，開展虛擬細胞建模，通過模型假設與實驗驗證的乾濕閉環，打通致病機制到干預治療鏈路，推動 AI 賦能疾病診斷與新藥研發。

浙江大學長聘副教授、博導，微分智飛科技創始人高飛，以《無人機怎麼從“遙控飛”到“一起乾活”》為題進行主旨演講。他介紹團隊從鳥類飛行獲取靈感，攻克三大方向：高機動自主飛行，依託事件相機實現 70 微秒高速感知，借助端到端強化學習完成高難度自主機動，已落地礦山巡檢、應急救援等高危場景；集群協同技術，融合視覺與分布式自組網，結合機理與圖神經網絡建模氣流擾動，實現 0.2 米近距離交錯飛行、千機分布式實時避障；研發帶抓取機構的飛行手，實現抓取、穩持、攜物飛行。他表示，團隊正佈局具身飛行智能體，探索無通信集群默契協同、多樣化末端執行機構，面向低空經濟拓展應用。

上海交通大學自動化與感知學院教授樂心怡，以《基於垂類大模型的工業檢測與柔性操作》為題進行主旨演講，圍繞垂類大模型在工業檢測、柔性操作的落地展開分享。她提出，大模型落地工業需從交互、流程、場景三方面適配。團隊提出樣本中心上下文學習方法提升文檔信息抽取能力，並搭建評測基準，發現長流程任務、故障診斷是當前智能體的主要短板，需模型與執行系統協同優化。她提出“具身質檢員”新範式，依託垂類質檢大模型降低質檢落地成本；同時研發一體化具身操作員，依託神經常微分方程實現精細柔性操作，相關岸橋自動化方案已落地千萬級項目。團隊後續將攻堅圖紙理解等難點，打造一體化工業大腦。

《範式革命—AI 如何重塑科學發現的未來》專場由高飛教授主持，邀請崔鵬、高揚、張婭、樂心怡教授參與對話，圍繞“AI for Science 的能力邊界，哪些科研決策可交由 AI”“ 因果學習與可信 AI、結構化大模型科研應用”“ 月球機器人 AI 導航、嫦娥八號任務及太空機器人落地場景”“工業大模型、具身質檢落地瓶頸與工業 AI 標準化難題”“醫學 AI 從輔助診斷走向科研發現的路徑與落地方向”等話題展開交流。

高飛教授主持本次圓桌，聚焦AI重塑科學發現的範式革命這一議題。他提出，如今AI不只是提升計算速度，還能夠解讀數據、生成科研假設，甚至產出合格學術文本。他拋出核心議題，探討AI給各領域科研帶來哪些實際幫助，又存在哪些難以突破的卡點，引導四位來自醫學、太空機器人、工業智能、AI底層算法領域的專家展開分享與思辨。

張婭教授表示，AI可以自主完成文獻檢索、情報梳理，極大減輕科研人員資料調研的工作量。但當前AI主要還是重組現有人類知識，很難產出真正具有洞察力的全新科學假設。她選擇罕見病作為研究方向，瞄准臨床真實剛需，利用AI輔助醫生診斷，後續還希望借助AI解析致病機理，推動罕見病新藥研發。她認為AI是工具，原創突破依舊離不開人。

高揚認為太空機器人領域的AI，只是萃取生物智能里有用的部分來實現工程目標，並非完整復刻生物智能，技術最終應當服務人類。面向太空，他期待AI機器人承擔在軌設備維修、清除空間碎片、月球基地搭建等任務，充當人類的助手，支撐地月系統乃至更遠的深空探索。同時他也提出對硅基本體進化、自主訴求等前沿問題的開放性思考。

樂心怡教授希望借助智能技術減少工業領域重復勞作，提升全行業生產效率。她指出工業場景落地最大挑戰是國內產線迭代換型速度快，而且工業問題大多屬於開放式問題，不存在標準答案。工業智能化不是單靠算法精度就能實現，是算法、光學、軟硬件結合的複雜系統工程，需要多維度協同，這也是工業大模型落地的核心卡點。

崔鵬教授提出科學發現遵循“提出假設 驗證假設”的閉環。現有AI擅長假設驗證，但很難生成高質量原創科學假設，人類迸發靈感的思維過程缺少訓練數據。他堅持AI的“工具性”定位，未來應當走人機協同路線，輔助拓展人類認知邊界。

嘉賓們達成共識，AI不會取代人類作為科研的主體。未來三五年，AI的核心價值是加速科研流程、提升實驗探索效率，依靠人機協同賦能各個領域的科學研究。生命科學這類充滿未知的領域，實驗本身依舊不可替代。（圖 組委會提供）

一一以下空白一一