3月27日，2026全球开发者先锋大会（GDPS 2026）在上海拉开序幕。会上，来自浙江大学上海校友会、浙江大学上海高等研究院、上海未来产业基金等产学研力量齐聚一堂，围绕AI for Science展开了热烈讨论。这次会议把数据孤岛和人才结构转型这两大痛点推到了台前。而这次会议的核心内容，就是探讨国产芯片、虚拟制造还有AI制药如何走向商业化。 刘理鹏透露了上海未来产业基金的一些细节。这个150亿元规模的基金把目光投向了早期和小规模的创业项目，还拿出了80%的钱给子基金去投资，剩下的20%直接投向具体项目。目前这个基金已经投出去了近50亿元，覆盖了AI for Science、可控核聚变、量子计算和脑机接口等多个前沿领域。曹子峥用计算光刻这个例子说明了AI for Science带来的变化。过去靠人力积累知识的做法行不通了，现在比拼的是算力和智能体架构。他说这让国内团队在EDA和光刻软件这种原本差距很大的领域有了赶超的机会。 王昊泽打了个比方：数据是地图，算法是路径，算力是弹药。他觉得数据才是最难搞到的东西。很多企业不愿意把真实数据拿出来分享，也缺乏失败的案例，导致很多公司只能在局部优化上打转。孙奇也提到半导体行业的难处在于数据都是企业的核心资产，即使本地部署效果不好也不轻易把数据往外移。 周庆国觉得传统的实验科学已经走到尽头了。他说现在很多学生做实验就是为了发论文，这种现状阻碍了真正的创新。李承喜展示了实验室的工作方式：学生只需配置原料，机器就能自动完成设计、合成、筛选和反馈的整个流程。智科慧创王一珉认为全球科研人员越来越难找了，未来必须靠科学智能体和自动化平台来提高效率。 刘建斌指出AI for Science已经成了中美竞争的关键变量。中国有完整的产业链和人工智能的优势，应该走一条有中国特色的创新道路。现在美国已经把自主实验室当成国家战略了。中国则依靠充足的人才和丰富的产业场景在计算光刻、AI制药还有虚拟制造这些关键领域加快突破的步伐。尽管还有数据孤岛等问题要解决，但AI驱动的科研范式变革已经成为我国实现科技自立自强、抢占未来制高点的必经之路。 这次大会吸引了像晶泰科技、《AI Plus》这样的产学研力量参与其中。观察员还提到这次会议把投资重心放在了早期和小规模的创业项目上。这也是因为大家都看到了在这些领域存在巨大的商机和潜力。无论是数据孤岛还是人才结构转型都是摆在面前的难题。不过大家普遍看好国产芯片、虚拟制造还有AI制药未来的商业化前景。