中新网杭州11月20日电(鲍梦妮)11月20日，由浙江之江实验室与《科学》/美国科学促进会(Science/AAAS)联合主办的第五届智能计算创新论坛在浙江杭州盛大开幕。作为智能计算领域的重要国际学术交流平台，该论坛已连续举办四届，本届以“计算依靠智能、计算为了智能”为主题，汇聚全球顶尖专家，共同探讨人工智能(AI)技术的前沿发展及其在多领域的产业赋能路径。
据悉，本次论坛吸引了来自全球的科研机构、企业代表及行业领袖，围绕模型、算法等AI核心技术展开深度对话，并聚焦天文、地学、生命科学、材料科学等领域的智能化转型需求，探索智能计算如何推动跨学科研究突破。
活动现场。 鲍梦妮 摄
之江实验室科学模型总体部技术总师薛贵荣在发言中指出，科学问题的复杂性远超语言表述范畴，当前大语言模型在科学推理能力上仍与人类存在差距。他强调，科学基础模型需通过将多类型科学数据“token化”（即编码为数字标识符）并统一训练，以应对跨学科挑战。“这一过程需要科学家与工程师紧密协作，在开放科学生态下共同推动科研范式变革。”薛贵荣表示。
阶跃星辰联合创始人、CEO姜大昕则从技术演进角度分析称，基础模型的学习范式正从模仿学习向强化学习过渡，以OpenAI的o1模型和DeepSeek的R1模型为代表，这一转变使得模型推理效率成为大规模部署AI应用的关键。他提出，AI时代的“能源指标”可能从耗电量转向token消耗量，而提升推理效率需通过产业上下游联合优化模型芯片、推动系统架构创新等方式实现。
在应用层面，加拿大阿尔伯塔大学教授奥斯马尔·扎伊安(Osmar Zaïane)关注到智能系统在动态环境中的适应性。他以中国智能制造领域的实践为例，指出中国在智能体协作、人机协同等方面的成果为全球研究提供了重要参考。“这里的技术落地速度和创新生态，使其成为新技术应用的理想试验场。”扎伊安评价道。
美国科学促进会《科学》系列期刊出版人比尔·莫兰(Bill Moran)在闭幕致辞中呼吁加强国际合作：“孤立研究的力量有限，但跨国协作能创造无限可能。期待全球科学家共建合作网络，加速AI技术普惠化进程。”
本届论坛通过前沿技术分享与产业案例研讨，为AI技术突破与场景落地提供了跨学科视角，进一步夯实了智能计算作为全球科研创新核心驱动力的地位。(完)
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