2026年7月20日至25日，由安徽省人力资源和社会保障厅主办、中国科学技术大学科学智能物质创制中心与精准智能化学全国重点实验室联合承办的2026年首期智能科学家实习培训，在中国科大高新校区完成全部60课时教学，圆满收官。60名来自清华大学、北京大学、复旦大学、南开大学、中国科学技术大学、合肥工业大学、安徽大学、安徽中医药大学等高校的青年学员，在6天闭环实训中完成了一场从“科研旁观者”到“智能实践者”的能力跃迁——灵境造物平台累计模型调用18374次，成功率99.0%，词元消耗突破13.7亿个；学员自主开展5250次实操会话，生成118套可执行机器实验流程，五大实操模块整体完成率达97.7%。这组数据的背后，是一套完整的“理论筑基—平台实操—真机验证”科学智能育人体系的有效验证，更是一次对“知识平权、创新平权、创业平权”理念的生动实践。
01
跨学科、跨学段、跨高校：
一堂没有围墙的“智能科学课”
本期60名学员的构成本身就诠释了“交叉”二字的深意。从学段看，本科生、硕士生、博士生同堂研习；从学科看，化学、材料、物理、计算、生物、中药学、信息、计算机等多学科背景交织碰撞；从高校看，既有顶尖综合性大学，也有行业特色高校。这种高度多元的生源结构，正是科学智能这一新兴交叉领域人才生态的微缩样本——不同知识背景在同一平台上协作交流，打破了单一学科的思维固化。
正如中心主任江俊在开班致辞中所说，长久以来，“知识壁垒、能力差距、资源分化像三座孤岛，困住了太多年轻人的创新潜能”。而智能驱动的全新科研范式，正在系统性打破这些壁垒。本次培训的目标，正是把“智能驱动科学发现”的完整方法与工具体系，实实在在交到每一位学员手里。
02
六日闭环：
从“听懂原理”到“跑通实验”的完整链路
为保障课程质量，培训邀请江俊、陈林江、朱濯缨、胡伟、张亮、王翕君、武建昌、蔡援、王嵩、李小波、刘道彬等11位国家级人才教授参与授课，形成10份标准化核心讲义和20余项专题教学、实训内容。在此基础上，培训课程按“入门—进阶—实战”三阶段递进设计，60课时覆盖了从机器学习基础到真机实验操作的全链条。
入门阶段：建立科学智能的共同基础。围绕机器学习与编程基础、物质科学数据库与基础设施软件展开教学。学员学习线性回归、逻辑回归、图神经网络等核心算法，同时掌握pymatgen、ase、matminer等材料信息学基础工具——从数据对象的理解、特征表示，到模型训练、验证与泛化，建立起完整的数据驱动认知链条。60名学员累计完成720份标准化练习，从零开始建立人工智能辅助科研的基本思维。
课堂照片
进阶阶段：将计算方法连接到具体科学问题。课程深入大模型与智能体理论、智能谱学模拟与结构反演、AI赋能框架材料设计与光电材料等前沿方向，重点传授如何把分子、材料、谱图、反应和器件转化为计算机可以处理、模型可以学习的科学表示。学员依托灵枢格物高性能计算平台，围绕催化材料、网格材料、有机体系等方向开展电子结构模拟训练，逐步掌握“建模—计算—结果分析”的完整科研流程。7月20日至24日，学员共生成118个可执行机器实验流程——从流程设计到设备指令，每一步都是智能科研思维的实战演练。
学员开展科研实操训练
实战阶段：进入真实科研平台与机器实验室。灵境造物、灵枢格物、编程云平台与机器化学家实验室全线贯通——知识获取、数据处理、自主计算、实验设计与设备执行被一条完整的数字链路串联起来。学员不再分段学习“理论”和“操作”，而是用一整套工具链去解决一个完整的科学问题。
学员真机实验操作
03
从屏幕设计到真机操作：
一场“指尖上的科研”验证
培训最具突破性的环节，是真机实验操作。学员依托机器化学家实验平台，分组独立完成从原料取用、合成、烘干到检测优化的全套自动化实验。
“取料、进样、搅拌、离心、烘干与检测”——这些原本需要大量人工操作的实验步骤，在智能平台调度下实现了全流程自动化。学员从“写代码调参数”到“发指令看结果”，真切感受到智能科研平台对传统实验模式的颠覆。有学员反馈，以往做实验受设备、场地限制，“望实验兴叹”是常态；而在智能科研平台上，“不用复杂代码操作就能完成完整材料研发，从理论设想到实体实验一站式完成”。
培训收官日的课题答辩中，8支学习小组全部完成创新课题展示，方向涵盖文献智能挖掘、分子材料预测、自动化实验设计、科研数据分析等。尤为值得一提的是，一位中药学专业学员在培训中挖掘出AI解析中药复方配伍规律的全新应用方向，为自己的研究课题开辟了全新路径——这正是交叉融合最生动的注脚。
而贯穿实战全程的，是学员以“共建者”身份参与平台迭代的持续反馈。培训期间累计收集学员问题反馈50条、功能优化建议102条，超八成具备实际改进价值，覆盖文件导出、操作界面、知识库管理、系统稳定性等维度。学员在使用平台完成科研实践的过程中，其真实使用需求与原生思维路径持续沉淀为平台优化的源头活水——这种“用工具”与“育工具”的协同演进，正是培训得以将短期教学转化为长效价值的关键所在。
04
从“一期培训”到“生态雨林”：
科学智能人才培养的长期主义
六天培训结束后，学员带走的不仅仅是一份课程知识清单，更是一条可以持续迭代的研究路径——从科学问题出发，用数据形成证据，用模型辅助判断，用机器执行实验，再用结果推动下一轮思考与验证。这正是本次培训交付的最核心实践成果。
首期培训的收官，不是终点，而是起点。本期全部参训学员已被纳入AI造物大赛后备人才库，他们在培训中形成的思路、产出的方案，将继续在覆盖生物医药、新能源材料、环境催化、固态电池等18个赛道上深耕孵化。培训沉淀出的10套标准化核心讲义、20项分层实训任务、118组可执行实验流程，共同构成了科学智能人才培育的“标准教材”。从“选拔”到“培养”再到“转化”，一条完整的人才成长通道正在成型。
面向未来，中心将持续常态化开设智能科学家系列培育营，针对本硕博不同学段优化差异化课程，持续开放高性能算力与自动化实验设备资源。正如江俊主任所言：“让AI原生青年的思维链与智能科研的工具链相互磨合、相互成就。”当足够多的年轻人在平台上开展科研，他们的智慧与经验将汇聚成一个不断生长的智能科研工具社区——每个人的创新都可能成为所有人可用的新工具。
学员合影
从有限基元到无限创造，从一人造物到一人创业。这场为期6天的培训，播下的是60颗科学智能的种子；而它真正指向的，是一个开放、协同、进化的智能科研新生态，以及一代又一代青年科研人才在这片土壤上的持续生长。
