第二届明珠湖会议：百位青年科学家提出36个关键问题，多项提案进入联合攻关阶段
来源：上海人工智能实验室｜ 2025-12-10
当研究者突破机构与学科的藩篱，在信任、开放的社区中碰撞思想时，往往能催生颠覆性的科学突破。
上海人工智能实验室（上海AI实验室）正着力打造浦江科学社区，鼓励有志于挑战科学边界的科学家发现问题、提出问题，并结合实验室在人工智能领域的创新机制，支持突破性技术走向更广阔的世界舞台。
作为浦江科学社区的系列学术活动之一，明珠湖会议于今年6月首次举办。第二届明珠湖会议于11月25日-28日在上海举办，近百位来自全球各地的青年科学家、产业领袖齐聚崇明岛明珠湖畔，以“跨越边界：AGI时代的科学范式跃迁”为主题，围绕四大议题，提出了百余个问题、数十个提案，并最终票选出36个关键科学问题、4个“最佳提案”。
上海AI实验室AGI4S攀登者行动计划”持续开放申请中。该计划旨在鼓励勇于提出具有重大意义但尚未被充分探索的高价值问题，以新人才、新视角、新资源的组合来推动变革，诚邀全球高校、科研院所、新型研发机构、科技企业的人工智能与科学研究团队、学者加入。
好问题：聚焦AGI4S领域四大议题，提出关键问题
人工智能驱动科学研究快速发展，这一趋势已成为全球共识。今年9月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，提出在“人工智能+”科学技术等六大领域加快实施重点行动。11月，美国启动“创世纪计划”（Genesis Mission），提出以AI重塑科学研究范式。
本次明珠湖会议聚焦AGI4S领域，聚焦生命与健康智能、数理与量子智能、地球空间与极端智能系统和能源与材料智能等四个核心议题开展研讨。
生命与健康智能
在生命与健康领域，AI已经开始大展身手，它可以协助医生看影像报告、分析病情，也可以帮助科研人员总结海量论文、预测疾病机制、加速药物研发。下一步，AI能否帮助人类厘清生命起源，攻克所有疾病？本议题的关键问题如下：
1.细胞是如何运作的？
2.细胞如何随环境的变化而变化？
3.虚拟细胞是否需要多尺度建模?
4.跨越多个层次的生命系统是否可以被计算仿真？
5.肿瘤对微环境的影响？
6.能否结合环境、演化时间和生命表型，跨模态解析生命演化的内在规律，帮助人类理解生命的逆熵过程和关键要素？
7.结合现有的多种极端环境和微生物多组学数据，能否解答地球生命的高维空间边界？
8.如何批量构建多组学、多模态对齐的细胞数据？
数理与量子智能
人工智能发展迅速，对算力的需求与日俱增。随着摩尔定律逐渐逼近极限，算力瓶颈制约日益显现。具有指数级并行处理能力的量子计算，显现出突破现有算力瓶颈的巨大潜力。如何更好地架起量子与AI之间的桥梁，实现双向赋能？本议题的关键问题如下：
1.大型复杂科学装置（如加速器、托卡马克、仿星器等）的调控规律和充分科学利用？
2.微小尺度物理过程（如表面化学、光化学过程等）如何在宏观、整体尺度上影响复杂天体物理过程？
3.如何在粒子物理、天体物理实验产生的极大量数据中有效寻找稀疏但具有新物理意义的事例？
4.如何从LHC等装置的PB级数据中识别超出粒子物理标准模型的微弱信号?
5.如何突破交叉相关等传统算法，对PB级数据进行检测，以突破实验物理及天体物理中的稀疏事件搜寻与认证的瓶颈？
6.量子芯片如何自洽精准完成退相干校正？
7.能否建立超越具体硬件实现的量子计算通用理论？
地球空间与极端智能系统
当前，人类对地球空间的探索，已进入各类极端环境。在现有技术条件下，人类较难直接在极端环境中进行现场操作，因此亟需为机器人搭载“AI大脑”，实现精准取样。如何扩大有限的极端环境数据，并提升AI对不同极端环境的“适应性”？本议题的关键问题如下：
1.如何定义测量数据对模型性能的影响（物理场景中是否有Scaling Law）？
2.如何将物理一致性和工程约束加入到可交互环境的建模中？
3.如何进行跨尺度、跨介质的多物理机制高保真联合建模？
4.如何在极端场景下，定义具身/机器人的自主性？
5.AI如何突破在不同极端环境中的泛化性问题？
6.如何达成极端环境的可交互仿真建模和具身体训练？
7.极端环境下如何让自主机器人集群作业？
8.如何建立端到端、可微分、可交互的生成式极端环境仿真建模？
9.如何对极端环境建立以非视觉信号驱动的“世界模型”？
10.如何实现从通用VLA/世界模型到极端环境具身/世界模型的迁移？
11.是否可以通过大模型给出类太阳系的小行星分布规律?
能源与材料智能
在全球科技革命与产业变革的浪潮中，材料科学正以前所未有的速度向多学科深度融合、智能化创新与数字化转型的方向发展。如何通过AI设计并实现材料性能的精准调控，突破新型材料规模化瓶颈？本议题的关键问题如下：
1.材料本身是一个复杂体系，如何打破不同体系壁垒，建立统一表征？
2.如何对材料的可合成性以及合成路径进行建模？
3.什么是对材料场景合适的模型架构，以及是否存在Scaling Law?
4.材料合成过程中存在非常多因素的影响，如何识别其中的核心因素？
5.能否实现材料科学的多尺度建模？
6.如何使用AI对动力学过程进行建模？
7.如何使用AI实现材料合成过程的工艺控制与标准化？
8.如何在少数据情况下实现Self-Improvement？
9.是否可以实现材料科学的“理论-模拟-实验”协同演进？
10.能否降低材料领域的Sim2Real鸿沟，形成模拟对实验的有效指导？
针对上述关键问题，小组成员开展了热烈的讨论，并现场组成联合团队提出数十个提案，进而经研讨论证与公开投票，评选出4个“最佳提案”。
现场提案演讲照片
好资源：“AGI4S攀登者行动计划”助力提案落地
本次会议产生的优秀提案，将优先入选上海AI实验室“AGI4S攀登者行动计划”（以下简称“攀登者计划”）。
“攀登者计划”支持内容包括但不限于：算力、模型、数据以及项目经费等基础保障；从技术验证到工程落地的全流程团队支持；涵盖学术前沿、产业场景和技术转化通道的生态资源；从人才招募、办公空间，到项目管理、知识产权服务等各环节运营保障。
目前，“攀登者计划”共收到来自全球500余个提案申请，并已遴选出近20个高潜力项目开展联合攻关。该计划正持续面向全球高校、科研院所、新型研发机构、科技企业的人工智能与科学研究团队、学者开放。欢迎扫描下方二维码申请加入，与我们共同推动下一代技术变革。
上海AI实验室欢迎全球AGI4S领域人才加入，点击链接，查看最新岗位需求。
