前沿交叉的旷野上，青年科学家正当其时

青年科学家，正是科技创新的中坚力量。

近日，2026世界顶尖科学家论坛首次设立顶科奖“青年科学家奖”，六位青年科学家获奖。这只是一个缩影。放眼各行各业的科研一线，大批青年科技工作者承续前人积累、勇闯交叉前沿，坚守科研求真的底色，在探索中成长、在耕耘中担当。

本期，中国科协之声对话参会的三位青年科学家，听他们畅谈前沿探索，以及对科普、学风、科学家精神的思考。

在AI与生命科学的交叉地带，看见被忽略的群体

人物简介

谢伟迪，上海交通大学人工智能学院副教授，研究方向为计算机视觉与生命科学人工智能。2026年，他带领团队打造多款AI生命科学模型，成果陆续刊发于国际顶级期刊，首届顶科奖“青年科学家奖”获得者。

我的研究落脚AI赋能整个生命科学的研究，那这次很荣幸因为罕见病方向的突破获得了青年科学家奖。很多普通大众对罕见病几乎没有概念，这是由七千到一万种疾病构成的庞大集合。

按照国内标准，发病率低于十万分之一即为罕见病，可放到全球范围，差不多每二十个人中就有一名罕见病患者，合计三亿多人群体。不少罕见病属于遗传疾病，很多患病孩子无法活到成年，于是这一群体便沉默地消失在公众视野里。

过去AI很难涉足罕见病，最大障碍就是样本数据稀缺，不足以训练传统大模型。我们团队打通了一条新路径，不需要海量样本，也可以搭建起性能可观的系统。

更关键的一点，我们的模型不是直接给医生抛出一个最终诊断结论，推理全链路、每一条支撑证据都完整可查，医生可以复核、审计模型的整个推导过程。这就解决了临床里很现实的信任难题。

如果技术真的能够切实帮助到这部分边缘患者，这就是AI服务人类最具象的价值。

我是纯粹AI背景，博士阶段深耕人工智能。跨界科研听着浪漫，真正的阻碍往往不在知识本身，而在人的心态。不少科研人员困守舒适圈，在原有领域已经积累学术声望，畏惧跨学科要补充大量新知，还会自我怀疑，在新领域，我能不能行？

科研底层逻辑是共通的。真正困住人的，是主观上拒绝接纳陌生领域的信息。回望我的科研道路，每一次转向都源于对“真问题”的判断。本科在北邮读通信，3G、4G、5G的建设路径已经清晰，留给研究者突破性的空间有限，我转向计算机视觉，参与自监督学习相关研究；等到博士后出站，大模型时代到来，大厂依靠算力与数据规模就能消解不少学术界提出的问题，我不想投入这类缺少现实指向的问题，于是转身投向生命科学。这里极度需要AI工具，却很少有AI研究者愿意跨界入局。

如今AI for Science被反复讨论。当下的AI可以高效完成人类已经掌握的工作，但它尚不具备发现人类未知事物的能力。AI赋能科学的真正内核，应当是人机协同，一同拓展人类认知的边界。可以用来探索新材料、研发新药，把原本停留在设想当中的可能性变成现实。

放到全球视角，如今大模型裹挟巨大商业价值，国际大规模公开的技术交流正在变得更谨慎，但即便如此，科学本身有它客观的评判标尺。我和我牛津时期的博士导师至今保持每周三四个小时的线上会议，联合指导学生。

我始终相信学术自信不是口号。这份自信，来源于实实在在的研究成果。只要你的工作足够过硬，就能够获得同行的认可。科学终究要回归科学本身，优秀的科研不会因为研究者来自哪里就被否定。开放交流的心态不能丢，哪怕交流的窗口变窄，依然要维系纯粹的学术对话。

以好奇心驱动创新，让实验室的想法走向真实世界

人物简介

陈培宁，复旦大学长聘教授、博导，主攻新型柔性电子材料与器件。突破传统器件思路，研发织物显示、纤维集成电路，推动发光纤维技术产业化，跨多学科打通基础研究与应用转化，首届顶科奖“青年科学家奖”获奖者。

我们课题组不少学生是材料出身，但研究要横跨材料、化学、信息，从材料、器件一直做到系统集成。交叉研究，不是简单把不同学科的人凑在一起，而是一种要内化的思维方式。碰到难题，别困在自己学科的固有思路里，多往外看一看，想想别的学科有没有合适的方法、工具，来解决面临的问题，这才是交叉科研最核心的地方。

AI是科研加速器，能帮我们提效，但它也应该有边界。组里不少学生用AI比我还熟练，我常会提醒他们：要学会驾驭AI，而不是被AI带着走。AI给出的结果未必全对，拿到之后一定要带着批判性眼光核对甄别。心里要有分寸，清楚哪些地方可以用AI提速，哪些学术底线绝对不能碰。AI能帮我们摆脱重复劳动，但科研能走多远，最终还是靠我们的思考。

做面向应用的前沿研究，不能一直待在实验室里。研究者既要有探索未知的劲头，也要有落地实践的务实思维。一个想法从实验室灵光一闪，到做出产品样机、打磨成可规模化的技术，再变成能服务社会的产品，中间漫长的工程化环节，本身就是创新的一部分。

科普也是我们这一代科技工作者的责任。比起文字科普，我们更愿意拿实物来讲。全国科普月我们去中国科技馆，展出织物电池“充电宝”、发光显示织物等系列产品样机。看得见、摸得着，大家才能直观看懂前沿技术到底是什么。我也去中学做科普，很多中学生提问角度很独到，水平超出预想，反过来也能启发我的研究。我们有责任把实验室的工作讲给公众听，提升大众科学素养；在交流的过程里，我们也能换个角度重新审视自己的研究。

驱动我们持续往前走的根本动力，其实就是好奇心。没有发自内心的热爱撑着，走交叉学科这条路很难长久坚持。不少人害怕科研里的不确定，但我觉得，不确定性恰恰是科研最吸引人的地方。

在交叉创新的当下，我理解的科学家精神，既要有打破学科边界的勇气，也要有接纳试错、包容不确定性的定力。科研评价方式也在慢慢转变，不能只拿论文当唯一标准，基础研究到产业转化的整条链条，都值得被看见。

接受失败是科研必修课，守护原创研究的生长土壤

人物简介

庄友文，上海交通大学医学院研究员、博导，深耕药理学与创新药物设计，主攻神经精神疾病、疼痛治疗新药研发。关注青年科研生态，重视科普与科技伦理，为2026顶科论坛青年科学家代表、论坛发言嘉宾。

药物研发本身就是高度交叉的研究领域，药理学、药物化学、药物代谢动力学等多门学科深度交织。在新药研发领域，AI确实展现出巨大潜力，可以加速蛋白质结构预测、药物分子筛选与优化等研究过程，是非常出色的辅助工具，但AI的应用应当与研究者的独立思考和实验探索相结合。过度依赖AI，反而可能逐步磨损研究者本身的思考与创新能力。

我的导师徐华强教授有一句话令我印象很深：人类现在对于生命科学的认识还非常有限，依旧处在“石器时代”。当前AI主要依托已有数据和知识进行学习与推演，但是制约新药突破的核心，恰恰是大量人类尚未探明的生命未知。新药开发最关键的新靶点、新机制，离不开研究者的原创思考，更需要通过长期、反复的实验探索加以验证。这种创造性的工作，是AI无法完成的。AI可以加速部分流程，但药物研发底层瓶颈很难靠工具实现提速，新药研发急不得。

我能切身感受到很多青年科技工作者的现实困境，聘期考核、项目申请和成果评价等多重压力悬于头顶，使一些青年科研人员不得不选择短平快的课题快速产出论文。周期长、风险高的原创探索，变成一种奢侈。如果可以给到青年科技工作者更多不被短期指标绑架的稳定资助，减少生存层面的后顾之忧，让他们有更多时间和精力去探索真正重要的科学问题，将有助于营造更加健康的科研生态。好的制度土壤，才能滋养真正的原创。作为一名青年科研工作者和独立课题组负责人，我也非常理解学生面临的毕业和职业发展压力。在我的课题组，我们会兼顾研究基础较好、预期相对明确的课题与具有挑战性的探索课题，让学生在逐步建立科研能力和信心的同时，也有底气去挑战高风险的创新方向。

我博士期间曾在一个课题上投入四年时间和大量精力，最终却被同行率先发表，那种失落和挫败感，我至今记忆犹新。我常常和学生讲，失败就是科研的常态，也是科研成长的必修课。不要把失败过程当中所有积累视作无用功，走过的弯路、试错的经验，都会变成未来研究取得突破的基石。

科研人要保有对科学探索的热爱与相信自己的定力，同时也要学会合理调节压力。我平时排解压力的方式就是打球、听音乐。科研中的挫折和负面情绪不能一味积压，长期淤积会消磨掉对科学最本真的热爱，这也是科学家精神里很现实的一部分，不只有在取得突破时的追求与坚守，更要有直面挫败的韧性。

生命科学领域全球本就是一体。我们要看到国外同行长期积累的优势，但也不必妄自菲薄。近年来，我国科研人员在生命科学和生物医药领域已经取得了许多具有国际影响力的原创成果。真正的学术自信，不是盲目自大，是认清差距的同时，脚踏实地做出具有国际影响力的科学贡献。即便外部大环境出现很多壁垒，依旧要保持开放交流的心态，取长补短。

无论是生物医药还是人工智能，所有技术发展的最终归宿，应当是推动人类文明进步，改善人的现实生活。我们既要追求科学发现与技术突破，也必须始终坚持科学伦理和内心良知。对生命的尊重、对科学规律的敬畏以及对社会责任的坚守，任何时刻都不能缺位。

来源：中国科协之声微信公众号