VALSE Webinar 26-13期 总第418期 AI for Science 2026 年度进展报告

在VALSE Webinar 26-13期（总第418期）中，香港中文大学的研究团队发布了AI for Science 2026年度进展报告，概述了领域的最新成果与系统化发展路径。

四层递进架构与技术演进

报告提出数据层、基础模型层、科学发现智能体层与智能化实验室层的四层架构，强调从数据治理与模型通用性向任务级智能体与自动化实验闭环的演进。

应用实例与模型成果

团队推出了OWL·灵鉴、书生·风乌（气象）、书生·瞳真（裸眼3D）等多个面向不同科学领域的模型，展示了AI在材料、气象与图像感知等学科的实际应用潜力。

系统集成与科研流程重塑

AI for Science正在从单点工具辅助转向整体科研流程的重塑，跨学科的模型与实验自动化将提升科研效率并催生新的发现范式。

未来方向与合作机会

后续研究将聚焦提升模型可解释性、跨学科数据互操作与实验室级别的自动化执行，并呼吁产学研合作以加速科研成果转化为社会价值。

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