2026世界顶尖科学家论坛在临港新片区举行，人工智能赋能科学研究成为核心议题。菲尔兹奖得主洛朗·拉福格指出，AI学习存在知识停留表面的风险，需付出努力让知识融入头脑。诺贝尔物理学奖得主康斯坦丁·诺沃肖洛夫则展示了将人工智能应用于功能智能材料的进展，通过机器学习预测二维材料原子结构改造后的新功能。他强调，为确保现实可及性，需打通“材料合成—材料性能”路线，将合成数据喂给AI以预测最优合成参数。
在芯片领域，寒武纪联合创始人陈云霁介绍了AI设计芯片的挑战与方法。由于芯片设计候选方案极多且容错率极低，其团队采用让AI自动检查和修补的策略，一秒内完成数百次迭代。2021年推出的“启蒙1号”性能大致相当于上世纪90年代英特尔486，而2025年出炉的“启蒙2号”性能已相当于十多年前手机主流CPU水平。陈云霁表示，团队通过自研指令集加速AI，形成“芯片加速AI，AI设计芯片”的循环，以推动大模型向通用人工智能迈进。
此外，美国西北大学教授杰弗里·施耐德介绍了AI逆向设计在材料领域的应用，指出苹果智能手表所用合金即为逆向设计产物。随着CuspAI等企业获得巨额融资，机器人实验室正成为关键角色。诺沃肖洛夫推动建设的“材料数据铸造厂”通过自动化机器人与大模型协同，实现“AI提出方案—机器人做实验—数据反馈AI”的闭环。未来材料实验室有望如无人工厂般24小时自主运行。AI驱动的设计范式正加速科研与产业创新迭代，重塑材料科学与集成电路领域的发展路径。
