在AI大模型重构千行百业的当下，材料科学等基础学科也正经历范式重构。
“过去人们花费了10年时间试图让某种特定材料呈现出有序结构，而现在我们利用AI只需要两周就能完成。对我而言，这绝对是革命性的。”
17日下午，2025年诺贝尔化学奖得主、奥马尔·亚吉（Omar M. Yaghi）教授接受了第一财经记者专访，他谈到了AI技术对于化学研究的作用，以及他为何选择来中国执教等话题。
金叶子/摄
如何提问至关重要
在传统的科研工作中，科学家的时间大多消耗在漫长的试错与重复实验中。而AI大模型的介入，彻底改变了这种游戏规则。AI不仅缩短了实验周期，也在重塑科学研究的底层逻辑。
“过去在我的实验室里，许多研究通常需要花费几天甚至几周的时间。但现在，它不仅缩短了时间，还让我们能够提出以前根本无法涉足的科学问题。”亚吉表示，AI正在本质上改变实验室的实验方式。
然而，效率的极大提升带来的是信息与知识的泛滥，亚吉抛出了“丰饶时代”的概念。
“虽然它给了你海量的答案，但真正改变的是‘难点’的转移。这意味着，在一个拥有无穷答案的世界里，你提出什么样的问题变得至关重要。提问的艺术从来都很重要，但从未像今天这样迫切。因为我们正生活在一个‘全知’的时代。”他对第一财经记者解释。
值得注意的是，虽然科技界普遍追求AI的绝对精确，但亚吉却提出了一个不同的学术观点：AI的“不精确”同样具有极高的商业与学术价值。
“即使AI给出的信息不那么精确，它也同样极具价值，只要你具备甄别它的能力。”他解释称，准确与不准确的信息、好与坏的答案交织在一起，反而能够激发灵感，从而诞生出原本不可能出现的新想法。
AI扮演“超级粘合剂”
对于产业界和投资者而言，材料科学的实验室成果如何走向产业落地，一直是高壁垒、长周期的痛点。
亚吉表示，在AI时代，一个优秀的化学家或材料科学家的职能边界必须向产业后端无限延伸：“绝不仅仅是把分子和材料合成出来就止步了，而是要进一步开发它们——理解为什么要采用某种形态，如何将它们整合进器件中，并最终将这些器件推向商业化。”
但是这一长寿命周期的创新链条，在过去常常因为学科壁垒而断裂。“AI的强大之处就在于能够帮你将所有这些环节串联起来。”亚吉表示。AI正在扮演跨学科“超级黏合剂”的角色，帮助未来的科研人员以极快的速度横跨不同领域。
这也意味着人类科学家的“技能包”将发生根本性位移。未来进行化学或材料学研究，人们不需要成为全才或精通每个细节，而只需“学会如何去检索和甄别这些领域的客观事实”。未来的核心竞争力，将转向对“大型系统”的研究——即那些具备可扩展性、能够跨越学科边界的系统。
在谈及AI落地的最大挑战时，亚吉他认为，相较于技术指标的突破，人类自身的惰性才是最大的绊脚石。“最大的挑战在于人类拒绝学习新事物的本能。毫无疑问，目前确实存在很多技术层面的瓶颈，但这些最终都会得到解决。我认为更大的难点在于转变人们的固有思维，去真正接纳并应用这些新工具。”他告诉记者。
为何选择来中国执教
就在2026年7月，亚吉教授正式离开任教14年的加州大学伯克利分校，全职加盟中国清华大学，担任清华大学讲席教授，并主持建设校级AI材料化学研究中心，致力于利用人工智能（AI）赋能材料化学研发与跨学科人才培养。
作为一名在美国工作生活了多年并在那里取得诺贝尔奖级别成果的顶级学者，他也谈到了为何作出“来到中国”的决定。
“中国的AI技术和研发能力目前处于世界前列。这是多年来持续加大基础科学投入的必然结果。”他说。相比于短期波动的学术环境，中国在科研层面的战略定力是吸引顶尖人才的硬通货：“中国展现出了一个接一个极具连贯性的科学规划，对科学有着坚定不移的承诺。在中国，科学处于社会发展的最前沿，整个社会对科学都极度尊重，并且有大量的资源倾注于此。”
此外，中国的人才红利也是核心引力。“在我的研究生涯中，我确实深刻体会到了中国的学生有多么优秀。这些年来，我们在各种学术竞赛中选拔出了一些最拔尖、最关键的人才。”
至于对和他一样想从事科学研究的年轻一代，他也留下了一个建议：“当你认定了一件你想做的事，周围会有很多人抛出无数个理由告诉你为什么这行不通……但只要你内心渴望并坚信这是你自己的选择，那些反对的声音就毫无价值。因为只有当你做自己真正想做的事、而不是顺从他人的意愿时，你才能给这个世界带来最重大的改变。”
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金叶子
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