为强化党建引领，深入推进植物高效碳汇重点实验室（中国科学院）建设，紧跟人工智能驱动科学研究范式变革的前沿趋势，植物高效碳汇重点实验室党总支于2026年10月27日成功举办第5期“12+论坛”。本期论坛以“AI for Science”为主题，由高碳汇根型设计党支部、机关与支撑第二党支部联合承办，植物氮高效党支部、植物高光效党支部、植物生物质利用党支部协办。论坛特邀中心房刚奇助理研究员与徐洲更博士后作专题分享。论坛吸引了中心科研人员、管理支撑、博士后及研究生等近200人参加。论坛由高碳汇根型设计党支部书记杨卫兵研究员主持。

徐洲更以“AI如何提效我们的科研工作流”为题，系统梳理了大语言模型从“对话式”向“智能体（Agent）”模式演进的历程，结合AI最新进展，介绍了其助力科研提质增效的典型场景，涵盖文献检索与主题判断、数据汇总、撰写调试代码、检查数据问题以及生成机制模式图等环节，帮助科研工作者将精力聚焦于科学问题本身。报告中，他展示了智能体自动检索文献、人机协作式的数据分析，以及将手绘草图转绘为可编辑SVG示意图等完整工作流，并着重强调了AI使用中的数据安全、结果可复现与学术合规等边界问题，为不同岗位的科研人员运用AI工具提升工作效率提供了具体场景下的帮助与建议。

房刚奇的报告以“AI如何驱动生命科学研究范式演进”为题，从生命科学案例出发，系统阐述了AI能力与科学范式的关系。他首先从高维组合爆炸、复杂系统耦合与实验成本等角度，说明了生物学研究引入AI方法的必要性；随后回顾了AI发展脉络与当前能力，分析了算力、数据、架构与自监督学习共同推动“为什么是现在”的原因，并探讨了实验、理论、计算、数据密集型四种科研范式与“第五范式”之间的互补关系。报告以基因组模型和蛋白质模型等代表性工作为例，梳理了Evo 2、AlphaGenome、AlphaFold 3、RFdiffusion、ProteinMPNN等工具在变异效应预测、结构预测与从头设计等任务中取得的关键突破，剖析了这些技术所解决的长期难题与仍存在的局限，并结合水稻表型组学与GWAS、SeedLLM等植物科学研究实践，阐述了AI正在深刻改变传统生命科学研究范式的发展态势。

报告结束后，两位主讲人与现场参会人员围绕AI工具面向各类科研场景的智能体（Agent）开发与使用等问题进行了深入交流和经验分享。

当前，人工智能正从“会说”走向“会做”，深刻改变科研工作者的工作方式与生命科学的知识获取路径。实验室党总支依托“12+论坛”平台，主动对接AI for Science前沿方法，引导科研人员特别是党员同志在高频、低风险、可验证的科研环节中先行先试，同时带头坚守数据安全与学术规范底线，推动AI赋能数据驱动的生物学发现，促进前沿计算方法与植物科学研究的深度融合，为加快实现高水平农业科技自立自强、助力国家“双碳”目标实现提供有力支撑。

高碳汇根型设计党支部书记杨卫兵研究员主持

徐洲更作报告

房刚奇作报告