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让绿色发展成为城市振兴的最美底色_我的网站
一 | 近日，2026科学智能大会在北京举办。作为驱动原始创新、重塑科研范式的核心引擎，人工智能驱动的科学研究(AI for Science，AI4S)成为热议话题。 10月11日，抚顺市召开“奋力打好打赢攻坚之年攻坚之战”主题系列第六场新闻发布会，市生态环境局、市发改委、市自然资源局相关负责人重点介绍了今年我市把绿色低碳发展作为振兴底色，在建设美丽抚顺上聚力攻坚，特别是加强生态环境保护治理，不断巩固提升我市生态环境质量；推进采煤影响区综合治理与整合利用；保护生态空间格局，实施山水林田湖草沙一体化保护和系统治理等方面的重要部署、主要任务和具体举措。 持续深入打好污染防治攻坚之战 今年以来，我市以改善生态环境质量为核心，以生态环境高水平保护助力经济高质量发展，第二轮中央生态环境保护督察22项整改任务，已完成19项，达到序时进度3项。
二 | 当前，AI4S底层基础设施逐步完善，科研智能体与自主科研系统实现跨越式进展。从答题工具转向自主推进科研任务，AI会为科研带来什么变化？ 拓展边界：为人类科学家提供更多探索灵感 今年3月发布的《AI for Science创新图谱2026》显示，近五年全球相关论文发表量增长了一倍多，航空航天、量子科技、材料科学等领域年均增速超过30%。227件群众举报案件全部完成整改并销号，第二轮省级生态环境保护督察反馈问题和群众举报案件已全部完成整改。 今年截至目前，全市空气质量优良天数229天，比例为83.6%，同比上升5.2个百分点；全市细颗粒物（PM2.5）平均浓度33微克每立方米，连续3年达到国家二级标准。 以往，研究人员可能需要花费半年时间阅读数百篇论文才能完成一篇文献综述，如今借助AI只需要几小时；面对海量数据，传统方法耗时数天甚至数周的计算任务，现在几秒钟便能得出结果。 我市深化水环境综合治理，强化建设用地土壤污染管控，加强地下水污染协同防治，强化农村生活污水治理，加强环境风险隐患排查整治，严格生态环境执法监管，进一步明确生态环境保护职责，不断推进生态文明体制改革，优化生态环境领域营商环境，今年累计审批各类许可233个，其中建设项目环评26个。人工智能在可形式化、可验证的科学任务上，效率远超人类。
三 | “与人类科学家相比，AI可以掌握更多知识，不仅能把科研人员从重复、耗时的工作里解放出来，还能拓展视野边界，发现更多新奇现象，提供更多探索灵感。”中国科学院自动化研究所研究员李林静说，目前，科研智能体已经能够完成文献研读、实验规划、参数迭代、结果分析的闭环自主科研流程。
四 | 在战略布局上，各国纷纷加速：中国发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，将“人工智能+”科学技术列为6大重点行动之一；美国推出“创世纪计划”，统筹整合全国科研基础设施，依托人工智能全面提速前沿科学突破；欧盟发布专项战略汇集资源以研发AI并将其应用于科学。 中国科学院软件研究所研究员黄进说，在以AI驱动的科研范式下，学科融合成为趋势，AI4S已经深入到许多重大科研计划和基础科研项目的核心环节。 “安全＋生态＋民生＋产业”做好整合利用大文章 近年来，市发改委科学谋划、创新路径，按照“安全＋生态＋民生＋产业”的工作思路系统推进，在多个方面取得了新的突破。 “看似合理”：验证瓶颈让科研成果难以落地 AI4S为许多领域的研究打开了新空间。 做好科学规划，构建顶层设计体系，形成了以“生态低碳谷”为核心的“1+N”总体方案。 在生命科学领域，AI可设计靶点分子、筛选化合物，将候选药物发现从数年缩短至数月；在材料领域，AI能辅助设计催化剂、筛选验证配方组合，加快材料研发从经验试错走向数据与机理协同驱动。推进生态修复，持续优化生态环境质量，实施采沉区4960亩土地复垦、煤都路改移、海新河综合整治等一批项目。
五 | 持续做好矿山复绿工作，西露天矿矿坑复绿面积已达到百分之七十以上，昔日尘土飞扬的露天矿和矸石山如今蝶变成了绿色家园。 谷歌公司旗下DeepMind使用AI工具预测出了220万种新的晶体，其中38万种具有稳定结构。
六 | 发展绿色产业，利用南舍场、西舍场废弃地实施农光互补项目，44万千瓦光伏发电项目并网发电；建成投用垃圾焚烧发电项目；以油页岩深加工和煤矸石综合利用为重点，实施一批循环利用项目，实现变废为宝。然而，这些预测结果得到实验验证的不到0.2%。这一现象凸显出AI4S领域面临验证瓶颈，大量AI预测结果难以完成实验验证，阻碍了计算发现走向实际工程应用。 中国工程院院士、计算机专家李国杰指出，AI产生海量“看似合理”的假说，绝大多数无法被验证，导致科研资源浪费在低优先级选项上。
七 | 波士顿咨询公司的报告也显示，全球AI制药投入数百亿美元，至今尚未有一款获批上市。 打破科研与产业之间的界限，已经成为AI4S下一步迫切需要解决的问题。中国科学院院士、北京大学数学科学学院讲席教授鄂维南认为，这仅靠科研能力的提升是不够的，还必须在评价机制、组织形式上下功夫。 人机协同：更需人类科学家守持科学品位 推动自主实验室智能化改造，实现AI对科研全流程各个环节的深度赋能，已经形成全球共识。但是，随着前沿模型自主能力的持续提升，AI技术的“双刃剑”效应也随之放大。 李国杰指出，现有主流AI系统本质上仍是外源目标驱动的优化体系，即使未来AI具备更强的目标更新和自我改进能力，其评价准则的正当性、科学意义的判定以及风险责任的承担，仍不能由系统内部完全闭合地解决。? 稳步推进山水林田湖草沙一体化保护和修复工程 我市山水林田湖草沙项目主要围绕西露天矿及周边地区矿山生态修复和浑河流域森林生态修复及水环境治理2个生态保护单元，部署西露天矿坑生态修复等12个子项目和1个监测工程，共计64个具体工程项目。 北京大学科学智能学院副院长莫凡洋认为，从长远看，AI或将具备自主设计科学实验的能力，但现阶段仍需由科学家提出核心科学问题、划定探索方向，同步配套完善安全约束规则、人工复核验证流程与风险处置机制。 截至目前，我市已完成生态修复总面积57125公顷。通过实施植被保护与恢复和围栏封育工程，使植被覆盖率提高2.81个百分点、水土流失比率减少2.81个百分点，区域生态系统质量和稳定性加强。
八 | 不少与会专家表示，未来更可能出现的是“AI主导执行过程、人类科学共同体保留最终判断权”的混合科研范式，而不是取消人类评价权的全自动科研体系。
九 | 可以期待，依托AI4S的持续发展，人机协同的科研模式将不再是科幻作品中的想象。 “人和AI之间，应该是互相成就的关系。同时，项目的实施促进社会发展与环境改善的和谐统一，保障生产、生活和生态的永续发展，在项目实施期内可直接或间接促进当地近7000人就业。通过对未利用地、工矿废弃、地排土场的土地综合整治，新增耕地面积311.90公顷，盘活低效利用土地258.72公顷，实现土地的集约、节约化利用，提高土地质量和粮食生产能力。”莫凡洋说，在科研探索的道路上，科学品位、实验验证与责任判断始终是人类科学家不可替代的核心价值。 责任编辑：李丹。(记者 刘祯)。
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Published on:04:13:22
