在2026世界人工智能大会WAIC的众多论坛中，7月18日举行的星河启智·科学智能发现论坛显得格外引人注目。这个由WAIC 2026徐汇西岸会场承办的科学智能开放论坛，聚焦了两个当下AI4S领域最核心的议题：AI原生的科学闭环发现，以及科研OPC（开放生产中控）模式。来自全球的AI4S顶尖学者和产业界代表齐聚一堂，就AI如何重塑传统科研范式展开了深入的讨论和实践分享。
论坛上最受关注的议题是"AI原生的科学闭环发现"。这个概念的核心思想是：在传统的科研模式中，AI只是人类研究者的"辅助工具"，用来加速数据分析或优化实验参数。而在"AI原生"的新范式中，AI被提升到了"主导者"的位置，从提出科学假设、设计验证实验到分析实验数据、提炼科学结论，整个流程由AI自主完成，人类研究者从"操作者"转变为"监督者"。
上海科学智能研究院在论坛上展示了其Golab物质科学智能研发工厂的最新成果。这个被称作"超级科研工厂"的系统，从AI计算到自动实验再到数据回流和模型自进化，实现了行业内较高水平的无人干预全流程闭环。最新数据显示，该系统在五天的持续独立运行中，自主完成了135项真实科研任务，涵盖药物发现、催化剂设计和材料研发等多个领域，AI工具调用正确率达到100%。更令人惊讶的是，在催化剂优化任务中，系统首轮便将反应活性提升了约15%，经过第二轮学习后又将活性推升至文献已知方案的约6倍。复旦大学校长助理、上海科学智能研究院理事长吴力波在论坛上指出："自动化实验室不仅仅提高了科研效率，更重要的是这些数据合成了反哺到模型之后，能够提升我们模型的能力，让模型对科学问题的理解不断加深，这形成了飞轮效应，而且是双向赋能。"
论坛的另一个核心议题是"科研OPC模式"。OPC是Open Production Control的缩写，即开放生产中控。这个概念借鉴了半导体行业的代工模式，将AI4S的研究和产业化过程拆解为标准化的"工序"：数据采集、模型训练、实验验证和成果转化，每个工序都有明确的接口标准和质量检验规范。
这种标准化模式的最大价值在于解决了AI4S产业化过程中的"黑箱"和"碎片化"问题。当前AI4S的产业化面临一大障碍：科研成果从实验室到产品的转化过程不透明不可控。研究团队在实验室里开发了一个表现优异的模型，但工业界不知道这个模型的训练数据是否干净、验证方法是否可靠、在真实生产环境中的表现如何。科研OPC模式通过将每个环节标准化和可追溯化，为AI4S的工业化应用提供了"质量背书"。
论坛上发布了全球首个"科学计算与AI4S基础设施白皮书"，系统梳理了从底层硬件到上层应用的全方位AI4S技术体系。白皮书由上海仪电集团、上海思朗科技和上海市人工智能行业协会联合编制，是当前国内AI4S领域最全面的技术路线图之一。白皮书指出，高质量端到端数据集的匮乏是当前AI4S发展的最大瓶颈，而专用超算和科学计算是破局的关键手段，通过"以算代试"实现高质量数据的规模化供给。思朗科技基于MaPU架构的科学计算机在论坛上展示了分子动力学模拟性能数据，相比传统架构超算提升了2至4个数量级，引起与会者的热烈讨论。
本次论坛不仅讨论了技术趋势，还首次聚焦了AI4S的商业模式和产业化路径。与会专家普遍认为，AI4S的产业化应遵循"三阶段"路线图：第一阶段（当前阶段），以AI辅助药物发现和材料筛选为主，价值在于缩短早期研发周期，降低试错成本；第二阶段（2027至2029年），AI开始深度参与实验设计和工艺优化，实现科研流程的半自动化；第三阶段（2030年以后），AI驱动的自主实验室将实现"无人科研"的终极目标。
在商业化落地方面，来自生物医药和材料科学领域的企业代表分享了最新的实践进展。多家制药企业已经将AI4S工具整合到从靶点发现到临床前研究的完整研发流程中。英矽智能在全球范围内率先将AI全流程发现的药物推进到III期临床；先声药业与薛定谔平台的合作也展示了传统药企拥抱AI4S的决心。在材料领域，DPA4大原子模型的产业落地案例尤为亮眼，该模型在Matbench Discovery平台登顶全球综合性能第一后，迅速在固态电解液开发、催化剂设计等方向实现商业应用，验证了从学术成果到产业价值的快速转化路径。随着更多产学研合作项目的启动和示范效应的扩散，AI4S的商业化前景正在被越来越多的行业参与者认可和追逐，一个全新的千亿级市场正加速形成，朝着更加开放协同、自主创新的方向蓬勃发展。
论坛最后环节聚焦于AI4S可持续发展的关键基础设施，开放生态建设。多位论坛发言人不约而同地指出，AI4S领域的成功不可能靠单一机构或单一技术路线实现，必须建立跨学科、跨机构的开放协作生态。上海科学智能研究院启动的"百团百项"工程正是这一理念的实践，通过汇聚全国范围内的科研团队，围绕具体的科学智能课题展开协作攻关，形成从基础研究到产业转化的完整创新链条。上海正体系化推动科学智能发展，建设科学智能开放社区，这种将基础研究、技术开发与产业转化融为一体的智能驱动模式，正在为科技创新提供新的加速度和新动能，为全国乃至全球AI4S发展提供可参考的示范样本和成功经验。