科技新时代，快，越来越快！且看——

科学家原本需耗时数十年才能研制出的成果，譬如针对抗击癌症和抗生素耐药性而定制的蛋白质，现在只要数秒钟便能完成。这些采用深度学习技术的新方法，使从零开始高效设计具有特定性质和功能的蛋白质成为可能，从而降低成本并加速新型蛋白质结合剂和工程酶的研发。

由于有人工智能（AI）加持，生命科学研究已然快步迈向“模拟生命”与“设计生命”阶段。特别是，多组学与人工智能的融合，有望催生真正具有模拟生命行为能力的虚拟细胞，把握真实生命过程高度动态、多尺度的系统行为——人工智能驱动的虚拟细胞技术，正在强化人类对生命的认知与干预能力，更将研究范式从“假设驱动”推向“数据与智能双驱动”，从而可极大地加速药物靶点验证与先导化合物优化流程。

上述新进展，在《前沿科学》（季刊）2025年第3期聚焦主题——人工智能技术的融合应用中，都有较为深入、翔实的呈现。

确实，在业已被重塑、越来越明朗的科学图景中，我们可以看到，人工智能正以惊人的速度渗透至各个领域，其跨界融合深刻改变了多个学科的研究面貌，在一些科学问题上实现了精度与效率远超传统方法的重大突破。

尤其是，备受瞩目的脑科学与人工智能这两大前沿学科，眼下正以前所未有的深度相向而行，它们的双向赋能可望促生某种“协同进化”：脑科学通过解析大脑结构与功能，为AI的模型构建与算法设计提供生物学启示；而AI则以其强大的数据处理与模式识别能力，有望改变脑科学的研究范式。

例如，借鉴人类神经系统的生物结构与运作原理，研究人员正试图构建高效、低耗的新一代智能系统。基于神经突触可塑性原理开发的脉冲神经网络，在图像识别与语音处理中已展现出接近生物脑的能效。AI技术助力解析海量脑功能数据，已使得研究人员能够通过深度学习模型重构神经连接图谱，或预测特定脑区的认知功能。这种“反哺”机制正推动脑科学从定性描述迈向定量预测。

脑科学与AI技术的融合，本质上是一个跨学科的领域，其健康安全发展需要哲学、法律、计算机科学、神经科学、心理学和社会学等多个学科的深度合作。在两者的交叉研究中，如何界定“意识”是否存在于机器智能当中，已成为核心伦理议题。未来，需要从多个层面推动脑科学与AI的更深度融合，并建立与之匹配的治理框架，使之进入交叉赋能的新阶段。

从跨学科的深度交融来看，当不同学科的知识、数据和工具，都能被AI以统一的方式理解和调用时，跨学科的门槛将被大大降低。一个为药物研发设计的智能体，可能需要同时调用化学、生物学、临床医学乃至物理学的模型与数据。这种“跨界”能力将催生出更多交叉学科的创新，解决单一学科难以应对的复杂系统性问题，如气候变化、新发传染病等。也让我们有理由期待在一些关键领域取得突破性进展，诸如加速个性化疫苗的研发、攻克复杂疾病的治愈难题、发现更经济的“碳捕获”技术、设计出更高效的能源利用方式，等等。

如此迅速发展的技术浪潮也推动了“科研智能体”（或称“人工智能科学家”）的崛起。对于这个新“工具”，专家给出的一个初步定义是：一个能够围绕科学目标，在多模态知识/数据条件下进行推理决策，并通过标准化接口自主或协作地执行科研任务，在反馈中自我优化的人工智能系统。它将从如下几个方面重塑科学研究的内涵、边界与价值：一是对科学研究方法论的改变；二是对科学研究协作界限的消融；三是对科学研究价值创造链条的重塑。

因此，可以想见，传统以论文为核心的评估体系或被颠覆。科研智能体通过“设计—验证—优化”闭环，把成果直接转化为可应用的解决方案，将缩短从“原始创新”到“价值创造”的链路，从而有望帮助科研回归其本质——以拓展认知边界和解决实际问题为本源的科研初心。