四位全国政协委员谈人工智能赋能基础研究：从数据解析到具身智能平台
《人民日报》采访四位全国政协委员，讨论人工智能（AI）如何支撑基础研究。
受访者提出AI可介入数据解析、规律发现、假设生成、实验设计与结果验证的科研链条，并建议纠正“大模型解决一切”的误区、建设学科专属可信小模型、以具身智能打通数字空间与物理实验，同时提醒青年科研人员避免过度依赖AI（人工智能）而弱化独立思考。
该报道原载于《人民日报》2026年10月15日18版，由中国科学院网站转载，采访对象为四位全国政协委员：中国科学院院士乔红、九三学社中央科技专委会副主任明东、南京大学副校长周志华、中国科学院自动化研究所研究员赵晓光。
明东表示，人工智能可为“数据解析、规律发现、假设生成、实验设计和结果验证”的科研链条提供更多支撑，并以非侵入脑机接口为例说明AI（人工智能）用于脑信号分类、意图解码及发现神经活动与行为间的潜在关系； 他同时指出，若从问题提出、技术路线设计到结果解释和论文撰写都过度依赖人工智能，可能导致独立思考能力、批判性思维和科研伦理意识弱化。
周志华建议纠正盲目跟风“大模型解决一切”的误区，提升针对具体问题设计定制化算法的能力，构建国家级科学数据共享与服务平台，并支持AI（人工智能）专业博士生跨学科攻读基础学科硕士。 赵晓光提出分学科打造可信闭环小模型，统一元数据、仪器日志、数据脱敏、失败样本留存等规范标准，并加快建立适配科研场景的人工智能软硬件技术标准。
乔红表示，具身智能是智能化科研平台系统从数字空间进入物理空间的关键桥梁，应依托国家层面统筹组织科技专项，建设开放共享、安全可靠的具身智能基础理论与科研平台系统。
这条报道的价值在于给出了中国科研管理层面讨论“AI（人工智能） for Science（人工智能驱动科学发现）”问题清单的原始切面：数据底座与标准、学科专用小模型与通用大模型的边界、跨学科人才培养与评价，以及具身智能作为物理实验执行环节的定位。 需要注意这些是委员个人建议而非已落地政策，报道中未披露任何平台建设进度、经费安排或实施时间表；
具身智能在实验室场景的“部署应用”表述属于方向性判断，不代表已有可核验的实测结果。
后续观察信号
- 四位委员所在机构后续是否发布相关平台或标准进展
- 科学数据共享与知识产权保护的具体规则如何落地
- 学科专属可信小模型是否有公开评测或案例