为深入AI核心命题，今年WAIC重磅提出“AI三问”——直击数学、科学和模型方向亟待探讨与思辨的前沿话题。数学之问以公理公式推演规律，建认知框架；科学之问扎根实证，探自然本质；模型之问融合二者，化抽象为实用。
三问共生，数学为科学量化，科学赋数学意义，模型促智慧落地，三者协同在多元领域中彰显创新的深层价值。
世界人工智能大会即将推出的“科学之问” 系列活动，聚焦人工智能与科学融合进程中的关键命题，旨在搭建高质量学术交流平台。无论对于人工智能学者还是工业界人士，这场思想盛宴都将带来深刻启发与前沿洞察。
AI 与人类科学家：理性分析与创新灵感的协同
在科学探索领域，人类科学家依托直觉与灵感，常能开拓全新研究疆域，但面对海量数据与复杂分析时，其能力存在客观局限。人工智能系统则在数据处理与逻辑推理方面展现出显著优势。AI科学家的分析与推理能力如何与人类科学家的直觉和灵感融合实现优势互补？这不仅是提升科研效率的关键，更是人工智能时代催生重大科学突破的、新的核心命题。在新药研发领域，AI可高效分析海量生物数据，精准筛选潜在药物靶点；人类科学家则凭借学术直觉与实验经验，对靶点可行性展开深度验证，二者协同将大幅缩短药物研发周期。
数据与模型：突破非确定性壁垒的系统性整合
科学研究涉及多模态数据体系，生物、物理等领域的数据表征方式存在显著差异，如同跨语言交流存在天然障碍。如何实现科学数据模态的表征对齐，是促进跨领域科研协作、加速知识创新的基础之问。以医疗健康领域为例，医学影像数据与临床诊断数据的表征对齐，将为精准诊断与个性化治疗方案制定提供坚实支撑。
非确定性科学因果推理的世界模型系统化构建，以及物理与数字世界模型一致性语义鸿沟的跨越，虽看似抽象，实则与未来社会发展密切相关。前者为气候系统、金融市场等复杂体系的精准预测提供理论框架；后者则是数字孪生、智能制造等前沿技术真正落地的前提，可推动虚拟与现实世界的无缝协同，在智能无人工厂、智能交通、城市治理等领域实现精准预测与优化配置。
计算边界：量子与经典计算的协同探索
全尺度科学智能模拟中量子 - 经典计算的博弈边界，是释放计算潜能的核心议题。量子计算在特定任务中具备指数级加速能力，经典计算则在稳定性与通用性方面占据优势。明确二者的协同边界，可以为在当前量子比特资源稀缺条件下，构建生成式语言模型与量子计算的协同架构，实现微观量子效应赋能科学领域的偶然性重要发现提供新路径，而这将为材料科学、密码学等领域提供高效计算工具，推动基础研究与应用技术的双重突破。
生命科学：全息数据驱动的前沿突破
生命科学领域中，自动生成原创科学假设、构建人工智能虚拟细胞、器官实现虚拟实验、推进高通量系统的计算化与实验干预等命题，直接关乎重大疾病攻克与人类健康水平提升。而通过人工智能技术优化育种的探索，更为全球粮食安全问题的解决提供了创新路径。
物质科学：多维度解析的技术革新
物质科学领域正处于关键变革期，人工智能技术的介入为诸多难题的攻克带来曙光。动态高维科学表征模式的识别与分析，以及高维演化方程、跨尺度物质系统的高效模式研究，对深入理解各领域物质特性间的复杂关联至关重要。
在物理领域，人工智能通过革新高维数据处理方式拓展科研范式：大气系统研究中，其处理温度、湿度等多维度气象数据，凭借动态高维科学表征模式分析，突破传统模型对非线性大气运动的局限，实现大气环流精准模拟与极端天气高效预测；天体物理领域依托人工智能系统处理恒星、星系等高维演化数据，模拟星系形成、分析星系光谱，能快速识别特殊天体现象以发现新天体或验证宇宙学理论；高能物理借助人工智能对粒子对撞实验产生的含能量、动量等信息的高维数据进行动态科学表征模式识别，高效筛选物理信号，加速新基本粒子发现与相互作用规律揭示；凝聚态物理则利用人工智能捕捉高维演化方程高效模式，处理极端条件下物质的多维度数据，模拟相变过程与电子行为，如预测超导材料临界温度，推动相关研究突破传统周期限制。
材料科学方面，人工智能基于图神经网络与材料科学数据库构建模型，自动模拟、筛选候选材料，通过深度分析实验数据预测材料特性，缩短研发周期，同时优化制备工艺提升生产质量，革新传统研发与生产范式。
