“AI时代，物理何在？”近日，宁波大学物理学院“AI 物理调研团”以专家访谈、问卷调查、实地走访等方式，在浙江宁波开展专题调研。了解人工智能快速发展背景下物理学科在科研创新、产业应用和人才培养中的发展情况，并收集专家、科研人员和社会公众对AI与基础学科融合发展的意见建议。LRh
调研期间，团队采用线上与线下相结合的方式开展实践活动。线上邀请宁波大学相关专家开展专题访谈，围绕AI在物理科研中的应用前景、基础学科人才培养等问题进行交流；线下走访宁波社区、高校和科研人员，结合问卷调查收集公众对AI与物理关系的认知情况，为后续分析提供数据支撑。LRh
访谈：AI应用需以物理规律为基础LRh
“有解析的问题无需使用AI，AI的核心价值在于攻克传统方法难以处置的高维复杂场景。”在与计算物理领域专家何洪兴老师的云端研讨中，他结合科研实践，对AI在物理研究中的适用范围进行了分析。LRh
何洪兴老师指出，纯数据驱动的AI模型在物理场景下极易陷入“过拟合”陷阱——正如用高阶多项式强行拟合线性数据，看似完美匹配表象，实则丧失了预测未来的物理本质。在谈及AI辅助科研时，何老师给出一个生动的比喻：“指导AI就像‘导师带学生’，使用者必须透彻理解底层逻辑，懂行才能带得动干活。”在实际教学中，他在教学实践中将U-Net引入晶体衍射相位求解实验，引导学生理解AI工具与物理规律之间的关系。LRh
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图片内容：调研团与计算物理专家何洪兴老师开展腾讯会议线上深度研讨LRh
同时，团队通过对学院人工智能导师团队的综合访谈了解到，当前的AI教学正逐渐打破“必须精通庞大代码”的传统门槛，转向培养“精准提问与底层逻辑把控”的复合能力。LRh
参与讨论的物理系研究生也从科研一线提供了切身感悟：“在日常处理海量实验数据与光谱分析时，AI确实是极佳的‘加速器’，但实验结果是否符合守恒律与物理直觉，终究需要研究者用扎实的物理功底进行把关。”LRh
图片内容：采访团队利用智能化工具实时提炼云端采访要点。LRh
问卷：多数受访者认可基础学科的重要作用LRh
为进一步了解公众对AI与物理关系的认识，团队同步开展线上问卷和线下走访，共回收有效问卷343份，覆盖高校学生、科研人员及宁波市民。LRh
数据分析显示，AI工具在青年群体中的普及率已达100%，超六成（67.44%）受访者每天依赖AI辅助学业与工作。同时，调查结果显示，关于“AI时代，物理学科是否会被边缘化”的问题，调研呈现出了极具启发性的结论：74.42%受访者认为底层硬件人才更加重要；多数受访者认可复合型人才培养方向；智能制造被认为是AI的重要应用场景LRh
图片内容：AI 工具使用行为现状（全覆盖、高频化、学习为主）LRh
除线上问卷外，团队还走进社区开展线下调查，与市民面对面交流，进一步了解公众对人工智能发展的看法。LRh
启示：AI发展离不开基础学科支撑LRh
何洪兴老师认为，随着人工智能技术不断发展，AI将在科研和产业领域得到更加广泛的应用。但与此同时，高性能芯片、半导体材料、数据中心等基础设施的发展，仍离不开物理学等基础学科的支撑。这些关键环节都建立在基础物理研究持续发展的基础之上。人工智能技术的快速发展，不仅推动了算法和算力的不断提升，也对底层硬件、基础理论研究以及交叉学科人才培养提出了新的要求。LRh
调研期间，团队围绕国家发展新质生产力和推进人工智能发展的有关部署，结合宁波“人工智能 工业制造”产业实践，凸显出了“AI时代，物理何在”主题，采取线上与线下相结合的方式开展调研。线上依托腾讯会议完成专家访谈，并借助人工智能工具实时生成会议纪要、整理访谈内容，提高了访谈记录和资料整理效率；线下组织成员走进社区开展问卷调查和实地走访，广泛收集科研人员、高校学生和社会公众的意见建议。调研结果显示，受访专家、科研人员及社会公众普遍认为，随着人工智能不断向科研和产业领域延伸，物理、芯片、半导体等基础领域的重要作用进一步凸显，基础学科仍是推动人工智能技术创新和产业发展的重要支撑。LRh
“调研团队后续将对专家访谈和问卷数据进行整理分析，形成专题调研报告，并结合调研成果，为高校开展交叉学科人才培养和服务地方产业发展提供参考。”作为此次调研指导老师，宁波大学物理科学与技术学院副院长胡子阳教授对调研成果表示肯定。（江军缘）LRh
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