WAIC 2026: AI4S chuyển mình từ 'hỗ trợ tính toán' sang 'tự chủ khám phá', Trung Quốc định hình lại bản đồ khoa học toàn cầu

< img id="wx_img" src="https://www.qbitai.com/wp-content/uploads/imgs/qbitai-logo-1.png" width="400" height="400">

07/07/2026 11:24:55 Nguồn: QbitAI

Năm 2026, sự giao thoa giữa trí tuệ nhân tạo (AI) và nghiên cứu khoa học đang chuyển mình từ "công cụ hỗ trợ" sang "nhà khám phá chủ động". AI4S (AI for Science) được NVIDIA liệt kê là một trong ba hướng đi then chốt của AI, sánh ngang với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và trí tuệ hiện thân (Embodied AI), với quy mô thị trường dài hạn dự kiến đạt hàng trăm tỷ USD. Từ việc AlphaFold 2 nâng độ chính xác dự đoán cấu trúc protein lên cấp độ nguyên tử, cho đến các mô hình khí tượng AI vượt qua độ chính xác của dự báo số truyền thống, AI4S đang bước từ giai đoạn "xác thực kỹ thuật" sang "ứng dụng toàn diện".

AlphaFold 2 dự đoán cấu trúc protein

Tuy nhiên, ngành công nghiệp vẫn đối mặt với ba nút thắt cốt lõi: kiến trúc tính toán bị phân mảnh dẫn đến hiệu suất tính toán khoa học không đủ, dữ liệu nghiên cứu bị cô lập khó hỗ trợ huấn luyện AI, và sự kết nối đầu cuối (end-to-end) giữa mô hình AI với quy trình nghiên cứu khoa học thực tế vẫn chưa hoàn thiện.

Khi AI4S chuyển từ "tính toán hỗ trợ" sang "khám phá tự chủ", làm thế nào để hoàn thành bước nhảy vọt từ xác thực kỹ thuật sang triển khai thực tế? Mảng Khoa học Thông minh (Scientific Intelligence) tại WAIC 2026 sẽ đưa ra câu trả lời hệ thống từ ba khía cạnh: mô hình khám phá khoa học, nền tảng khám phá tự chủ và trao quyền cho các ngành công nghiệp dọc.

Mô hình khám phá khoa học: Làm thế nào để AI nâng cấp từ "công cụ tính toán" thành "động cơ khám phá"?

Diễn đàn Tiên phong Khoa học luôn là sân khấu cho những cuộc va chạm trí tuệ đỉnh cao toàn cầu. Tại Diễn đàn Tiên phong Khoa học WAIC 2025, Giám đốc Phòng thí nghiệm Trí tuệ nhân tạo Thượng Hải Chu Bá Văn (Zhou Bowen) và "cha đẻ của học sâu" Geoffrey Hinton đã có một cuộc đối thoại chuyên sâu gây chấn động giới công nghệ. Từ "trải nghiệm chủ quan" của robot đa phương thức đến cuộc tranh luận lý tính về quản trị an toàn tác nhân thông minh, cuộc đối thoại đỉnh cao này không chỉ mang đến những kích thích trí tuệ tiên tiến nhất, mà còn đẩy vấn đề phòng tuyến an toàn trong kỷ nguyên AGI trở thành tâm điểm của giới công nghệ toàn cầu.

Tại Diễn đàn Tiên phong Khoa học WAIC 2026, các học giả hàng đầu tham dự diễn đàn cũng sẽ đưa ra những góc nhìn sâu sắc từ nhiều chiều. Giáo sư Max Tegmark, nhà vật lý tại MIT kiêm Chủ tịch Viện Tương lai Sự sống (Future of Life Institute), sẽ đưa ra "con đường AI tốt hơn" từ góc nhìn tổng thể. Ông chủ trương rằng sự phát triển của AI phải song hành với an toàn, đạo đức và lợi ích lâu dài của nhân loại, để công nghệ trở thành đối tác tăng cường trí tuệ con người và mở rộng biên giới nhận thức, thay vì là một chiếc hộp đen mất kiểm soát.

Từ việc hoàn thành sắp xếp không lỗi cho 2024 qubit trong 60 mili giây, đến việc tự chủ khám phá và xác thực các mục tiêu điều trị ung thư mới, từ việc phân tích biến đổi khí hậu toàn cầu trong vài phút đến theo dõi các mảnh vỡ trong không gian... AI đang làm mới các mô hình khám phá khoa học.

Khi các mô hình lớn chuyển từ "có thể đối thoại" sang "có thể hành động", khi AI bắt đầu biết sử dụng công cụ, thực thi nhiệm vụ và suy luận tự chủ, phương thức khám phá khoa học đang được định nghĩa lại. Một tác nhân khoa học thông minh thực thụ cần khả năng suy luận sâu, thực thi nhiệm vụ phức tạp và phối hợp đa công cụ — nó không chỉ cần trình diễn khái niệm trong phòng thí nghiệm mà còn phải hiện thực hóa quy trình khép kín từ thiết kế thí nghiệm, xác thực dữ liệu đến tối ưu hóa lặp lại trong các kịch bản nghiên cứu khoa học thực tế.

Khi AI bắt đầu "chủ động khám phá", biên giới của nghiên cứu khoa học sẽ bị đẩy đến đâu? Làm thế nào để trí tuệ nhân tạo tiến tới một tương lai AGI lành mạnh, có thể kiểm soát và mang lại lợi ích cho nhân loại?

Năm 2026, nhiều cuộc va chạm tư tưởng hơn nữa sẽ diễn ra tại Diễn đàn Tiên phong Khoa học.

Sự phối hợp giữa con người và AI

Hoàn thiện nền tảng và hệ sinh thái: Củng cố nền tảng nghiên cứu khoa học tự chủ, kích hoạt giá trị đổi mới của khoa học thông minh.

Việc AI4S đi từ mô hình lý thuyết đến triển khai thực tế không thể thiếu sự hỗ trợ đồng bộ của hệ thống nhân tài, nền tảng nghiên cứu và hệ sinh thái ngành. Mô hình nghiên cứu truyền thống với quy trình tuyến tính rườm rà, tốc độ lặp lại chậm và kết quả khó tái sử dụng, không còn phù hợp với nhu cầu nghiên cứu tự chủ của AI. WAIC 2026 tập trung vào thực thi thực tế, dựa vào hai diễn đàn chuyên môn, hệ thống đào tạo nhân tài hàng đầu và loạt công bố thành tựu uy tín để bù đắp những thiếu hụt về hạ tầng AI4S, xây dựng hệ thống triển khai "Hỗ trợ nhân tài + Trao quyền nền tảng + Cùng xây dựng hệ sinh thái tiêu chuẩn", thúc đẩy nghiên cứu khoa học thông minh từ những đột phá đơn lẻ tiến tới triển khai quy mô và hệ thống. Trong bối cảnh AI đang tăng tốc tiến vào thế giới thực, định hình lại sâu sắc nghiên cứu khoa học và phát triển công nghiệp, "Diễn đàn Khoa học Thông minh Thế giới Thực" của Viện Nghiên cứu Trí tuệ Thượng Hải (Shanghai Qi Zhi Institute) tại WAIC 2026 chính là lời hồi đáp tiên phong cho mệnh đề thời đại này.

Trong khuôn khổ Hội nghị Trí tuệ nhân tạo Thế giới (WAIC) 2025, "Diễn đàn Khoa học Liên ngành Trí tuệ nhân tạo" do Viện Nghiên cứu Trí tuệ Thượng Hải tổ chức đã thu hút hơn 700 khách mời tham dự trực tiếp và hơn 8.000 người xem trực tuyến, trở thành một trong những diễn đàn quan trọng vừa có chiều sâu học thuật vừa có tầm ảnh hưởng công nghiệp.

Năm 2026, diễn đàn được nâng cấp toàn diện. Viện sĩ Diêu Kỳ Trí (Yao Qizhi) sẽ đích thân chủ trì. Tiếp nối cuộc đối thoại đỉnh cao giữa hai chủ nhân giải Turing năm ngoái với Geoffrey Hinton, năm nay ông sẽ cùng đứng trên sân khấu với chủ nhân giải Turing Gilles Brassard để thảo luận về cách AI định hình lại các mô hình khám phá khoa học, đổi mới công nghiệp và phát triển xã hội loài người.

Diễn đàn cũng sẽ quy tụ nhiều bậc thầy học thuật quốc tế để chia sẻ chuyên sâu về các chủ đề tiên phong như nền tảng lý thuyết và lộ trình hiện thực hóa AGI, đổi mới mô hình tính toán thông minh và đột phá sức mạnh tính toán, quản trị an toàn và ranh giới đạo đức của AI đáng tin cậy, qua đó trình bày những suy nghĩ và đột phá mới nhất về phát triển AI toàn cầu.

Đồng thời, diễn đàn lần đầu tiên quy tụ các nhà khoa học và doanh nhân xuất sắc từ "ba thế hệ Lớp Diêu" (Yao Class), với tư cách kép là học giả và nhà đổi mới, cùng thảo luận về các hướng đi tiên phong như AI for Science, an toàn AI, trí tuệ hiện thân, thúc đẩy sự tích hợp sâu sắc giữa nghiên cứu cơ bản và nhu cầu công nghiệp, thúc đẩy các thành tựu đổi mới nhanh chóng được đưa vào thực tế.

Là trụ cột quan trọng của diễn đàn, Viện Nghiên cứu Trí tuệ Thượng Hải tiếp tục xây dựng hệ thống đào tạo nhân tài trình độ cao. Hiện tại, viện đã thiết lập cơ chế đào tạo liên kết với Đại học Giao thông Thượng Hải, Đại học Đồng Tế, Đại học Sư phạm Hoa Đông, Đại học Khoa học và Công nghệ Thượng Hải, đào tạo tổng cộng hơn 300 nghiên cứu sinh tiến sĩ và thực tập sinh nghiên cứu, thực hiện các nghiên cứu tiên phong trong các lĩnh vực AI, khoa học thông minh và trí tuệ hiện thân.

Từ "Lớp Diêu" đến Viện Nghiên cứu Trí tuệ Thượng Hải, từ đào tạo nhân tài đến nghiên cứu nguyên bản, rồi đến chuyển đổi công nghiệp, chuỗi đổi mới phát triển AI của Trung Quốc đang hình thành với tốc độ nhanh chóng, tiếp tục hội tụ trí tuệ toàn cầu và nuôi dưỡng sức mạnh đổi mới cho kỷ nguyên trí tuệ thế giới thực.

Diễn đàn Khoa học Liên ngành Trí tuệ nhân tạo WAIC 2025

Năm nay, Đại học Phúc Đán và Viện Khoa học Thông minh Thượng Hải sẽ mời các chủ nhân giải Nobel, giải Turing chủ trì "Diễn đàn Mở về Khoa học Thông minh", kết hợp với nhiều viện sĩ trong và ngoài nước cùng các nhà khoa học hàng đầu, xuất phát từ những đột phá khoa học quan trọng của chính họ để truy vấn các nguyên lý cơ bản của khám phá khoa học, thiết lập tông màu tiên phong với tầm vóc học thuật đẳng cấp thế giới.

Khi tầng thực thi của khám phá khoa học bị AI định hình lại sâu sắc, một câu hỏi lớn hơn xuất hiện: Cơ chế đổi mới nguyên bản và lộ trình đào tạo nhân tài sẽ tiến hóa như thế nào? Hiệu trưởng của nhiều trường đại học hàng đầu và các viện sĩ sẽ cùng đối thoại để thảo luận về cơ chế và lộ trình triển khai đổi mới nguyên bản của Trung Quốc trong kỷ nguyên AI bản địa, cùng trình bày cuộc va chạm tư tưởng khoa học cấp cao nhất của Trung Quốc.

Giả thuyết được đặt ra như thế nào, thí nghiệm được xác thực ra sao, khám phá được khép kín như thế nào? Hạ tầng nghiên cứu khoa học mới hỗ trợ vòng lặp tự chủ của khám phá khoa học đang cùng phát triển. Các mô hình nền tảng khoa học, hệ thống kỹ thuật khép kín khô-ướt (dry-wet loop), tính toán khám phá hướng tới các vấn đề khoa học trọng đại... sẽ được tập trung ra mắt, thể hiện giải pháp của Trung Quốc và hệ sinh thái đổi mới sản-học-nghiên dưới sự dẫn dắt của AI.

Công cụ, nền tảng, siêu đối tác... Vai trò của AI đối với nghiên cứu khoa học đang được viết lại như thế nào? AI bản địa (AI-native) đang khiến khám phá khoa học tiến tới vòng lặp tự chủ? Hãy cùng bước vào diễn đàn này để tìm hiểu.

Trao quyền cho các ngành công nghiệp dọc: Làm thế nào để AI4S đi từ phòng thí nghiệm đến năng lượng, vật liệu và khoa học sự sống?

Bài kiểm tra cuối cùng cho các đột phá lý thuyết và năng lực nền tảng là liệu chúng có thể bám rễ trong các ngành công nghiệp dọc hay không. AI4S không thể dừng lại ở cấp độ bài báo và thuật toán, mà phải đi sâu vào các kịch bản nghiên cứu khoa học thực tế như năng lượng, vật liệu, khoa học sự sống, giải quyết "dặm cuối" từ phòng thí nghiệm đến công nghiệp hóa.

Trong lĩnh vực năng lượng, Viện Vật lý Hiện đại thuộc Viện Hàn lâm Khoa học Trung Quốc sẽ tổ chức diễn đàn chủ đề "AI và năng lượng hạt nhân tiên tiến cùng xây dựng tương lai thông minh bền vững", mời các chuyên gia hàng đầu như Viện sĩ Chiêm Văn Long (Zhan Wenlong), Kỹ sư trưởng Hà Nguyên (He Yuan) chủ trì, liên kết với các đại diện nghiên cứu và công nghiệp hàng đầu trong lĩnh vực để chính thức công bố lộ trình kỹ thuật, kịch bản ứng dụng và liên minh đổi mới toàn diện AI for ADANES, thúc đẩy ngành năng lượng hạt nhân chuyển từ "dựa trên kinh nghiệm" truyền thống sang mô hình mới "dựa trên ba yếu tố: dữ liệu + mô hình vật lý + kinh nghiệm chuyên gia". Lộ trình kỹ thuật này lần đầu tiên xây dựng mô hình AI có thể sử dụng với các thuộc tính vật lý nội tại cho lĩnh vực năng lượng hạt nhân vốn khan hiếm dữ liệu, giải quyết vấn đề "hộp đen" AI từ gốc rễ, cung cấp hỗ trợ kỹ thuật cốt lõi để AI tích hợp sâu vào thiết kế lò phản ứng, đánh giá an toàn, toàn bộ vòng đời ngừng hoạt động của cơ sở và đạt được sự tự tiến hóa liên tục.

Trong lĩnh vực vật liệu, nền tảng nguyên lý sâu Mira đã vượt qua 40 thử nghiệm dự đoán tính chất, rút ngắn quá trình nghiên cứu vật liệu từ "vài năm" xuống "vài tháng". Điều này có nghĩa là việc khám phá vật liệu không còn là kết quả của "thử sai ngẫu nhiên" mà là sản phẩm của "thiết kế chủ động bởi AI" — công việc của các nhà nghiên cứu chuyển từ thí nghiệm lặp đi lặp lại sang thiết lập mục tiêu và đánh giá kết quả, hiệu suất nghiên cứu đã đạt được bước nhảy vọt về chất.

Trong lĩnh vực khoa học sự sống, Tianwu Tech sẽ mang nền tảng nghiên cứu protein một cửa Matwings Venus™ (Hiểu Vụ™) đến triển lãm WAIC 2026. Nền tảng này hỗ trợ người dùng hoàn thành nghiên cứu chuyên sâu, khai thác enzyme, tiến hóa định hướng, thiết kế de novo và phối hợp thí nghiệm ướt tự động thông qua đối thoại ngôn ngữ tự nhiên, giúp quy trình nghiên cứu protein trực quan và hiệu quả hơn. Tianwu Tech được thành lập bởi đội ngũ tinh hoa của Đại học Giao thông Thượng Hải vào năm 2021, đã bàn giao thành công hơn 30 dự án protein và nhận được bốn vòng tài trợ từ nhiều tổ chức đầu tư nổi tiếng như Qiming Venture Partners, Bencao Capital. Giá trị của nền tảng này nằm ở việc phá vỡ sự đứt gãy "AI đưa ra ý tưởng, con người làm thí nghiệm" — sự phối hợp toàn quy trình được điều khiển bằng ngôn ngữ tự nhiên giúp nghiên cứu protein thực sự đạt được vòng lặp khép kín khô-ướt do đối thoại dẫn dắt.

Xác thực triển khai công nghiệp: Triển khai kịch bản đa chiều, xác thực vòng lặp giá trị thực tiễn của AI4S.

Việc khám phá công nghiệp hóa theo ba hướng chính vừa hay trả lời cho ba câu hỏi quan trọng nhất trong quá trình triển khai AI4S: Năng lượng — Làm thế nào để AI trao quyền hiệu quả trong các ngành công nghiệp có rào cản cao và khan hiếm dữ liệu? Vật liệu — AI có thể biến "thử sai" thành "thiết kế" không? Khoa học sự sống — Làm thế nào để AI đi từ "đọc bài báo" sang "tự tay làm thí nghiệm"? Hướng đi chung của nhóm câu hỏi này chính là sự xác thực hoàn chỉnh cho AI4S từ đột phá lý thuyết đến triển khai công nghiệp.

Từ "tính toán hỗ trợ" đến "khám phá tự chủ", AI4S đang hoàn thành một bước nhảy vọt có hệ thống về mô hình khoa học. WAIC 2026 lần đầu tiên trình bày một cách hệ thống bản đồ năng lực hoàn chỉnh của AI4S Trung Quốc từ đột phá lý thuyết đến xây dựng nền tảng và triển khai công nghiệp thông qua ba khía cạnh: mô hình khám phá khoa học, nền tảng khám phá tự chủ và trao quyền cho các ngành công nghiệp dọc. Ba khía cạnh này cũng lần lượt phản hồi ba nút thắt đã nêu ở phần mở đầu — thay đổi mô hình phá vỡ rào cản giữa quy trình nghiên cứu khoa học và AI, công cụ nền tảng giải quyết vấn đề dữ liệu cô lập, và triển khai công nghiệp xác thực giá trị thực sự của kiến trúc tính toán.