2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议正在上海火热举行。从科研前沿的源头创新，到产业落地的实际应用场景，再到人工智能基础设施建设与全球治理体系完善，各方释放出的信号已经十分清晰：人工智能正从“追求技术本身的炫目表现”，加速转向“切实创造产业价值与社会价值”的新阶段。

人工智能价值落地，关键依赖于底层技术和源头创新的持续突破。浦江实验室主任、首席科学家周伯文在大会上展示了“书生·端砚”科学发现平台。他举例提到，如今科学家开展科研工作时，面对的信息规模极其庞大，将海量信息真正转化为个人认知和研究判断，往往需要耗费大量时间。人工智能的核心价值，恰恰在于帮助科学家更高效地理解和吸收信息——不仅体现在处理速度上，也体现在跨学科知识整合与融合能力上。

这里还有一个值得关注的关键认知误区。周伯文认为，很多人对“AI for Science”的理解，仍停留在“把AI当作一个更高效的科研工具”层面。但科学研究本质上，是研究者、研究工具与研究对象三者之间持续互动的过程。AI赋能科学研究的意义，应该从“工具的革命”进一步升级为“革命的工具”——它不仅能帮助科学家提升计算效率，更重要的是帮助研究者发现自身的认知盲区。当科研推进到边界、研究思路陷入瓶颈时，人工智能能够“推你一把，让你站到更高的位置”，从而打开新的科学发现空间。

同样在本届世界人工智能大会上，强脑科技发布了BrainCo脑控机器人训练平台，这是脑机接口技术与机器人结合的最新探索，相关应用场景和落地图景已经清晰呈现在公众面前。