12 月 16 日，工业和信息化部原副部长、工业和信息化部电子科技委主任王江平在国是论坛 2025 年会上表示，当前 AI 的预测成果呈现指数级迅猛增长，但人类的验证能力和产业化能力却呈线性增长，两者之间差距巨大。AI 一天的预测结果，人类需要 10 年甚至更长的时间来验证，这种矛盾就像 " 堰塞湖 " 一样堵塞了科学发现转化为实际应用的通道，不仅导致海量预测成果无法及时得到实验验证和产业化应用，还占用了大量科研资源和算力资源。

针对上述难题，王江平提出一些对策和建议。一是加强数据集、高价值知识中心和 AI 预测结果评估标准体系的建设。他分析，当前重点行业的高精度、长序列、多模态的数据集仍然欠缺，亟须建立公共的高价值数据中心，减少重复工作，并构建权威性的预测结果评估体系。

二是加快 AI 自主实验室的建设。王江平认为当前，AI 自主实验室建设仍有诸多工作待推进。要倡导开源与模块化发展，降低自主实验室建设门槛。要探索 " 人在回路中 " 的混合增强智能，当前完全无人化的 "AI 科学家 " 尚难实现，仍需人类参与，因此 " 人在回路中 " 的增强智能在现阶段不可或缺。要发展数字孪生与通用知识模型。要探索多智能体协作的 " 联合科学家 " 模式。

三是加强中试平台的建设，发挥我国应用场景的优势，推动工程化的创新。此外，还要推动学术界和产业界合作等。

（责任编辑：李悦 ）

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