在科技发展的浪潮中，人工智能已成为引领新一轮变革的核心力量，深刻改变着人类社会的生产与生活模式。这一技术的崛起，不仅体现在应用层面的广泛拓展，更在于其背后基础研究的支撑作用日益凸显。基础研究作为科学体系的源头，是推动技术进步的关键所在，尤其在人工智能领域，其重要性更为突出。
当前，人工智能的发展正经历着从模型扩张到理论深耕的转变。过去，人工智能的进步主要依赖于算力的提升和数据的积累，通过规模效应实现性能的突破。然而，这种模式逐渐显露出局限性，算力成本的上升、能耗的增加以及性能提升的放缓，都表明单纯依靠资源驱动的方式已难以持续。与此同时，大模型在生成能力增强的同时，也面临着可解释性差、稳定性不足等问题，这些问题暴露出当前人工智能发展在底层理论上的不足。因此，转向基础研究，探索智能的本质、信息的表示方式以及复杂系统的涌现规律，成为突破现有瓶颈、开辟新路径的必然选择。
人工智能不仅作为研究对象存在，更成为推动科学研究范式变革的重要工具。AI for Science的兴起，标志着科学研究进入了一个数据与智能融合的新阶段。传统的基础研究依赖于假设、实验和观察的循环，周期长且效率有限。而人工智能的引入，使得从海量数据中提取规律、预测复杂关系成为可能，大大加速了科学发现的进程。在蛋白质结构预测、新材料发现、气候模拟等领域，人工智能正发挥着越来越重要的作用，推动着科学研究向更高效率、更广范围的方向发展。
这一范式的转变，也对人才提出了新的要求。在人工智能时代，基础研究需要的是既具备扎实理论基础，又能理解工程实践、拥有跨学科视野的复合型人才。这类人才不仅需要掌握数学、物理、生物等基础学科的知识，还需要具备持续探索未知的好奇心和驱动力。他们的培养不能局限于单一学科体系，而需要在更广阔的知识结构中塑造创新能力。同时，人工智能时代的基础研究既需要长期积累，又要求快速迭代，这对人才的学习能力和适应能力提出了更高挑战。
面对这些挑战，构建适配人工智能时代的人才体系显得尤为重要。这包括改革人才培养模式，加强跨学科教育，鼓励学生探索未知领域；完善人才评价机制，注重长期贡献和创新能力，而非短期成果；以及提供良好的科研环境和资源支持，让人才能够专注于长期攻关，同时适应技术的快速演进。通过这些措施，将人才优势转化为稳定的创新能力，为人工智能的发展提供源源不断的动力。
基础研究的全球属性也决定了开放合作的重要性。在人工智能时代，数据、算法和计算能力的跨区域流动使得科学研究更加依赖全球协同网络。通过开放合作，可以整合全球知识资源，拓展认知边界，提升基础研究的原始创新能力。尽管国际科技竞争加剧，部分国家采取了科研和技术封锁措施，但开放合作仍是主流趋势。通过构建开放创新生态、深化国际学术合作、参与全球科技治理规则的形成，可以在更大范围内配置创新资源，拓展科研边界，赢得更大的发展主动权。
在开放合作与自立自强的关系上，需要找到平衡点。高水平科技自立自强并非孤立发展，而是在开放环境中不断吸纳全球创新资源、提升内生能力的过程。同时，开放合作也并非技术依赖，而是在具备自主能力基础上的主动嵌入与协同发展。只有在底层原理和原创能力上形成持续突破，才能在国际合作中具备对话基础和竞争主动。通过开放合作引入多元视角和先进方法，也有助于提升创新效率，推动人工智能技术的不断进步。
