在2025浦江创新论坛·人工智能赋能科学研究专题论坛上，上海人工智能实验室主任、首席科学家周伯文将思考聚焦于AGI for Science领域，提出了“AGI for Science之六问”，引发学界广泛关注。
周伯文以“预估未来最好的方法，就是创造未来。把握‘被高估’的当下，投身‘被低估’的远方”为开场，阐述了人工智能在科学探索中的定位。他指出，人工智能正加速拓展知识边界，但科学探索的罗盘始终由人类的心灵、好奇心与价值指引。
第一问聚焦“边界之问”：所有科学问题是否都能被人工智能解决？周伯文以数学领域为例，类比百年前数学界关于“机械化解决”的探讨，提出人工智能在科学问题上的能力边界仍需探索。
第二问涉及“预测之问”：AI的预测能力是否全面超越现有计算方法？周伯文认为，科学的关键特征是能否准确预测系统将要发生什么。他举例，AI虽能预测蛋白质结构，但尚难以通过分析模型本身来获取关于蛋白质折叠的新认识，这表明AI在全新复杂问题上的能力存在瓶颈。
第三问探讨“语言之问”：对于科学表征，如何超越自然语言？周伯文指出，科学中自然语言的挑战在于“表达”和“理解”两个层面——能否捕捉自然界行为方式，能否以人类理解方式呈现。他提出，在自然语言与多模态基础上，需要探索加强形式化表征的方法。
第四问关注“交叉之问”：AGI4S不只在于AI与其他学科交叉，还能带来新融合？周伯文解释，AGI for Science的价值不仅限于AI与单点学科的交叉赋能，更在于加速多学科融合、激发新科学。
第五问提出“验证之问”：如何判断AI有能力做出重大科学发现？周伯文设想了一个假想实验：如果把AI的知识截止在1905年（狭义相对论发表后），它能否快速融合此前学界已发现的黎曼几何等理论，由此独立推导出广义相对论？他强调，“科学研究”是研究者、研究工具和研究对象一切关系的总和，要实现相对论级的突破，需要AI发挥系统性作用。
第六问探讨“新科学之问”：AGI将辅助更多学科发展“精确”视角？周伯文认为，AGI的潜力体现在两方面：一是提供新的分析视角与精确度量工具；二是助力大模型“可重复实验”模拟与推演。
本次专题论坛以“解锁科学发现‘革命的工具’”为主题，会上成立了科学智能战略科技力量联盟，旨在推动人工智能与科学研究的深度融合。
