90后发Nature，高中生进ICML，我在这场蚂蚁InTech论坛看见被AI折叠的科研

• 2026-09-11

编辑｜Sia 假如你吃了个鸡蛋觉得不错，何必认识那只下蛋的母鸡呢？ 没想到，钱钟书这句名言，在今年外滩大会有了一个 AI 版本： 当你读到一篇好文章，解决了疑问，也学到了东西，它究竟是人写的还是 AI 写的，还重要吗？ 提出这个问题的，是拿过 ACL 最佳论文的北京大学博士生吉嘉铭，也是上届蚂蚁 InTech 奖得主。他还做了一个更激进的预测：学术 Conference 一定会消失。 就在几十分钟前，同一个舞台上，美国科学院、工程院、艺术与科学院三院院士 Michael I. Jordan 也聊到了学术会议。 不过，他的视角有点不同。 Jordan 说，今天的会议和论文确实越来越多，但不必要求篇篇都顶尖。就像高中管弦乐队，演奏得不够完美，也不妨碍练习本身有价值。 至于 AI，他照例泼了一点冷水：要真正像人类一样理解世界，还差得很远，其中一个重要问题，就是怎么处理不确定性。 这些，不过是 2026 年「科学向前，人才向新—— InTech 青年先锋论坛暨蚂蚁 InTech 奖颁奖典礼」（以下简称 InTech 青年先锋论坛）的一小部分切片。 作为第三次亮相外滩大会的重头戏，今年的蚂蚁 InTech 奖收到了来自全球 10 个国家和地区、50 余所高校的青年学者的申报，数量较首届激增了近四倍。 比奖金更重要的是，获奖者们也让「青年科学家」这个词，变得具象起来。 他们中，有人还没拿到长聘，就开始创业；有人以「90后」身份成为 Nature 论文独立第一作者；有人做出的开源项目，已经跑在数十万张 GPU 上。 一些拿过顶会 Best Paper 的蚂蚁 InTech 奖往届获奖者，以及论文刚被 ICML 2026 接收的高中生，也来到现场。 在这场极具张力的代际碰撞中，院士泰斗与学术新星们直面了一批关于 AI 时代科研命运与青年选择的深层拷问。 走出实验室的科学家们 和上一轮 AI 浪潮相比，生成式 AI 让产业界与学术界的边界变得更加模糊。今年 InTech 科技奖获奖名单里，就有一批典型的 Researcher Founder。 香港大学助理教授李弘扬创办源策未来，希望给人形机器人造一个具身大脑：把环境理解、任务规划和全身运动控制连接起来，最终指向 Physical AGI。 南洋理工大学副教授刘子纬创办 Roepedia，瞄准具身数据和基础设施。AI 要进入物理世界，数据从哪里来、怎么采、怎么组织，首先得有人把底座搭起来。 清华大学副教授章明星参与孵化趋境科技，关注的是另一块基础设施：训练和推理成本。 三人创业方向不同，却有一个共同点：他们做的，都是 AI 下一阶段绕不过去的底层问题。 而越来越多问题，只靠实验室已经很难解决。 李弘扬提到，今天做预训练，数据、算力和工程资源的需求，可能已经达到过去的几十倍甚至上百倍。公司能够把这些资源，以及不同背景的人才快速组织起来。 章明星在以顾问身份参与月之暗面创业时也发现，传统科研项目从申请、评审到经费到账，节奏很难跟上大模型迭代。 到了具身智能，情况更直接。刘子纬说，物理世界的数据不能坐在实验室里下载。保洁、分拣、工业装配，这些真实场景的数据，都需要研究者走进产业，组织人、设备和流程持续采集。 研究本身，正在变成一项大型工程。一些过去由高校完成的开放研究，开始自然地向公司迁移。 但这不意味着学校失去了价值。 李弘扬和刘子纬的判断都比较接近：小而精、资源需求有限的问题，以及技术路线还没有收敛的长期探索，依然适合留在高校。 一旦进入大规模数据、算力和工程验证阶段，公司更有优势。 研究可以分工，人的选择却没那么容易。 想同时做教授和创业者，代价非常具体。在院士对谈环节，美国国家工程院外籍院士张宏江说，如果一个研究者告诉他想创业，他首先会问： 你准备好离开现在的学术岗位，全身心投入了吗？ 创业失败最常见的原因之一，就是研究者容易低估市场挑战、高估技术本身的优势。技术之外，还有产品、销售、组织和市场。 李弘扬对此深有体会。同时兼顾教学、研究和创业，对他是巨大的挑战。外界看到的是融资和公司进展，却很少看到，为了创业，他在学校里放弃了什么。 所以他的建议反而很克制。刚进高校的年轻老师，不必急着创业。先做几年科研，积累行业经验，再决定自己到底想做什么，也完全来得及。 刘子炜则提醒大家，别把今天的热闹当成常态。 他经历过上一轮计算机视觉创业潮，从最火热一直看到市场降温。融资好拿、人才好招的时候，最容易忽略的问题恰恰是下半场怎么办？ Michael I. Jordan 在院士对谈中，给「成功」补充了另一个衡量维度：你在这个过程中学到了多少？ 即使公司最终没有成功，理解了市场、学会了经营企业，这段经历仍然有价值。第一次尝试之后，研究者可能更清楚自己适合什么、还缺什么，而这些经验，也会成为下一次出发的基础。 当