一、讲座安排
1.讲座时间：2026年8月28日9:00-12:00
2.讲座地点：无码破解
南湖校区一教304
二、主讲内容
题目：从工作流到证据流：AI时代科研组织的重构
摘要：大模型的通用能力正在以前所未有的速度商品化：编码、检索、翻译、总结，昨天还是壁垒，今天已是标配。一个直接的后果是，“会用AI”不再构成组织的竞争力，价值正在向别处迁移。本报告基于一个真实的科研组织实践，回答三个递进的问题：为什么AI落地这么难，而且始终没有出现“装上就能用”的通用工具？企业和机构真正应该自己建设、并且长期拥有的东西是什么？以及，当通用智能越来越强，我们的投入应该押在哪里？
报告将呈现一次完整的落地推演：从对现有商业产品的实况核查（协作套件、平台AI层、工程智能平台各自做到了哪里、停在了哪里），到一个科研组织协议的设计与实现——项目状态从真实工作文件中自动生成，而非人工汇报；待决策事项以纯文本加版本控制的协议闭环流转，全程密码学签名与审计。在此基础上，报告提出一个判断：通用工具管理的是“工作流”，而科研与专业组织真正需要管理的是“证据流”——主张、证据、负结果、可复现性与溯源。沿着这条线索，可以得到一组关于AI时代价值站位的观察，它们在企业软件五十年的历史、当下的规范驱动开发实践、以及本报告的案例中反复出现。报告最后给出一个可操作的诊断方法与一句战略判断：不与模型赛跑，为模型建粮仓。
主讲人：周天异
周天异，新加坡国家科研院AI智能体部部长，国家应用AI卓越中心平台主任，国际杰青，国家外专人才最高S级别入选者。周天异博士主持多项新加坡国家级项目，并且已在机器学习、人工智能、信息安全等领域核心期刊（中科院一区）和国际会议（CCF A类）上发表论文150余篇；此外是CCF A类期刊 IJCV, AIJ, IEEE Transactions 等国际重要SCI 期刊的常任编委；担任多个国际顶级/重要学术会议NeurIPS, ICML, ICLR, AAAI, IJCAI 等国际顶级会议领域主席（Area Chair）和 IJCNN 2027大会主席和 IJCAI 2025 大会副主席；获得 IJCAI，ECCV，ACML等多个国际顶级/重要学术会议及其专题报告会最佳论文奖，被斯坦福大学评为世界前2%的科学家。
