嘉宾信息

林海峰，南京林业大学信息技术学院、人工智能学院副院长

李安南，百度伐谋产品总经理

主播｜Cici

今天的Agent已经会写代码、做PPT、查资料，但离开Benchmark，进入没有标准答案的真实世界，它真的会解决问题吗？

南京林业大学研究松材线虫病已经40多年。这种被称为“松树癌症”的病害，一棵松树染病后最快40天便会死亡，每年造成的经济和生态损失高达约3500亿元。

为了在松树肉眼可见地变黄之前发现异常，科研人员开始从多光谱数据中寻找早期信号。但候选特征越多，组合空间就越大：科研团队不是没有线索，而是根本没有足够的人力，把所有可能逐一试完。

一次偶然的尝试，团队里的学生把这个真实课题交给了百度伐谋——一个能够持续搜索、测试和演化方案的Agent。

本期《深度进化》，我们和南京林业大学林海峰、百度伐谋李安南聊了聊：

• 当科研不是缺少假设，而是人类根本试不过来，Agent能做什么？

• 如果AI先找到效果更好的答案，人类再负责解释“为什么”，这算不算科学发现？

时间轴

• 00:00 - 01:35 从苹果落地到科研工厂
  AI能否找到人类未曾发现的科学规律
  科研Agent、博士生与未来顶刊的大胆预告

• 01:36 - 07:51 “松树癌症”与试不过来的科研
  一棵松树染病后最快40天死亡，早发现决定能否治疗
  超过一半的团队学生曾投入特征组合与人工试错

• 07:52 - 11:49 伐谋与通用Agent的分野
  一种Agent越来越懂用户，另一种Agent不断扩大搜索空间
  让不同解题轨迹交叉演化，尝试跳出局部最优

• 11:50 - 15:49 人机协同的科研标准
  AI给出结果后，科研人员仍会忍不住回看和调整路径
  真正进入科研的Agent需要可追溯、可干预、可复现

• 15:50 - 17:53 科研Agent的门槛与数据安全
  目标定义不清，跑得越多反而可能偏得越远
  本地评估只上传评分，让未发表的科研数据留在本地

• 17:54 - 23:24 从打榜实验到AI4S的Agent时代
  三个不同专业的实习生，从机器学习竞赛走向真实难题
  AI4S正在从检索、Copilot进一步走向自主实验与深度搜索

• 23:25 - 25:08 技术外包与按结果付费
  很多AI4S项目仍然依赖“一单一单做定制”
  科研Agent未来可能不再按Token收费，而是按创造的价值付费

• 25:09 - 28:24 AI先找到规律，人再解释为什么
  AI可以先证明一个方案有效，却未必说得清背后的机制
  科学研究开始出现“先有结果、再反推理论”的新路径

• 28:25 - 32:47 自主科研与“科研工厂”
  一个人同时管理多个机器，让科研方向规模化并行
  当AI开始彼此交流，论文、署名和顶刊也可能被重新定义

• 32:48 - 38:50 AI时代，定义问题比调用工具更难
  目标、约束和既有做法常常被混为一谈
  执行可以交给Agent，人仍要判断什么问题值得研究、什么证据值得相信