嘿，各位，咱来说说周志华在全国政协十四届四次会议上的发言吧。这南京大学副校长、中国科学院院士，把这次大会发言的主题定为“以人工智能引领科研范式变革”。他提到，现在AI正在给科研带来一场大变革，这被认为是继经验、理论、计算和数据之后的第五种研究模式。这不光是能让我们解决一些长时间悬而未决的难题，更是有望改变我们发现新东西的基本路子，把原始创新的效能给提上来。周志华还提到，2025年8月国务院发了个文件，里面特意提到要把“人工智能+”科学技术列为重点行动之一。 不过现在啊，很多研究好像还只是把AI当成一个简单的工具用，或者盲目地去训练那种通用的“科学大模型”，以为能解决所有问题。而且呢，科研数据这块儿挺让人头疼的，成本高、标准也不统一，共享意愿又低，标注质量参差不齐。没一个权威的、大规模的数据集，训练出来的AI模型效率不高，可靠性也难保障。 为了改变这个局面，周志华提了四条建议。第一条就是加强政策引导。得把资源统筹布局好点儿，别都堆在消耗算力的应用层上。大家别再盲目跟风觉得大模型能解决一切了。要多支持一些基础性的研究，提高大家针对具体问题设计算法的能力。同时呢，也要鼓励企业和社会资本来参与这些基础研究。还要建立个好的评价体系，让大家敢去探索。 第二条是变革培养模式。得从源头开始打造复合型人才队伍。支持那些高水平大学搞搞“博士+硕士”双学位的试点项目。让博士生在学AI博士的时候，顺便再学一个科学专业的硕士学位。这样就能培养出那些既懂领域知识又掌握前沿技术的双语人才了。 第三条是注重双向科普。得构建一个跨学科的沟通机制。让搞科学的人和搞AI的人互相翻译一下各自的语言。这样AI的研究者就能听懂领域里的关键问题啦。还有就是AI的专家要多给传统领域的学者做科普。把技术边界弄清楚点儿，别让大家觉得AI是个怪物或者是神。多举办点跨界沙龙嘛。 第四条是强化数据治理。得有个国家牵头的平台来管数据共享和服务这事儿。靠重点实验室建立个标准的仓储系统。制定好各学科数据的标准和采集方式。通过项目资助或者成果评价这些政策杠杆来鼓励大家开放共享数据。 所以啊，只要咱们按这路子走下去，2025年8月国务院那个文件里的目标肯定就能实现啦！