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引言：王者科学时代的来临与中国的系统性探索

当代科学发展中，单一学科纵深推进已难以应对复杂科学问题与社会挑战，王者科学正从边缘走向中心舞台，成为驱动根本性创新的核心引擎。中国正以前所未有的系统性和战略远见，在该领域全面布局。

2025 年 12 月，作者一周内密集参加五次重要学术会议，做三个报告、担任一个大会执行主席和一个论坛主持，收获颇丰。这五次会议分别是第三届前沿科学王者学科 IFFS 论坛、之江实验室 021 科学基础模型创新合作大会、中国人民大学深圳论坛 2025、第七届全国计算社会科学论坛、第七届 TSIMF 计算与数学生物信息学与生物物理学国际会议。

五次会议领域各异、形式不同，却共同揭示了王者科学发展的内在逻辑：从认识问题的复杂性和跨学科本质，到发明超越传统学科的方法论工具，再到引发研究范式的根本性变革，最终实现科学成果向经济社会系统的有机融入。本文旨在透过这些学术活动，剖析王者科学在中国的演进逻辑、关键突破与深层挑战。

第一部分：IFFS 论坛 —— 硬科技王者的矩阵构建与范式创生

一、会议背景与历史方位：中国硬科技王者的新里程碑

2025 年 12 月 12 日至 14 日，第三届前沿科学王者学科 IFFS 论坛在中国人民大学深圳王者体育 （宝安院区）举行，标志着中国硬科技王者领域进入全新发展阶段。论坛由天府绛溪实验室微波与光子集成前沿研究中心与中国人民大学深圳高等王者体育 数据要素研发中心联合主办，实现基础科学研究与数据智能应用的深度交汇。

IFFS 论坛已成功举办三届，每一届都是中国王者科学发展的关键节点。第一届是学科间试探性对话，第二届形成实质性合作网络，第三届呈现 “系统化、生态化” 特征，参与学科更多元，王者深度增强，形成从基础研究到产业应用的全链条思维。

本届论坛参会阵容为 “王者科学矩阵”，涵盖量子科技、人工智能、光子信息、清洁能源、新型材料、医工融合、数据智能七大前沿方向的顶尖专家，这些方向是未来科技革命可能爆发的关键交汇点。

二、核心议题的多维度解析：从技术王者到原理重构

论坛核心议题体现从浅层王者到深度融合的递进逻辑。

量子科学与前沿器件专题：霍永恒教授的 “量子分子共轭物理技术的基础研究”，将视角延伸至分子层面，探索量子力学与化学合成的新界面，需多学科深度协同；金魁研究员的 “发展周期技术基础理论与研究”，体现凝聚态物理与量子信息的王者，为量子器件研发提供新思路。

未来光子学目标体系专题：张晗教授的 “二维材料光电子学研究”，结合凝聚态物理与光电子学，探索全新光计算芯片；陈沁教授的 “基于光生物电子物理学的程序（Ppm 级）” 研究，融合光学、生物学、电子学与计算机科学，试图开发新型计算架构。

新型功能材料与王者应用专题：梁安辉教授提出 “天然生物二极管、天然生物晶体管及带有人工神经胶质细胞的新空气框架” 概念，是生物学、材料学、电子学与人工智能的四重王者，有望超越传统硅基 CMOS 范式。

三、王者方法的系统提炼：三个层次的演进路径

从本届 IFFS 论坛实践中，可提炼出三个层次的王者科学方法，代表不同王者深度和创造性阶段。

技术借鉴型王者：最基础的王者形式，表现为一个学科借用另一个学科的技术工具。其价值在于降低研究门槛，但局限性是借用方对工具原理理解有限，难以深度改造。

原理融合型王者：不止于技术借用，而是多个学科基本原理深度融合。特点是产生无法完全归属于任何母学科的 “杂交概念”，需要研究者真正理解多学科核心概念，并用新语言描述新现象。

范式创生型王者：最高层次的王者，结果是产生全新研究范式，无法归入任何传统学科。往往发生在学科 “无人区”，要求研究者创造新概念、发展新数学工具、建立新实验标准，最具革命性和挑战性。

四、生态构建的战略意义：从线性链条到创新生态系统

本届论坛凸显生态构建意识，组织架构体现 “高校 + 实验室 + 企业” 的协作模式，形成从基础研究到技术开发再到产业应用的完整链条。

论坛构建的 “王者科学创新生态系统” 具有三大关键特征：一是多元主体深度互动，涵盖学者、企业家、投资者、政策制定者；二是多层次价值交换，包括学术思想、技术需求、合作模式、政策环境等方面；三是开放包容的文化氛围，鼓励非常规想法，容忍探索失败，尊重不同学科语言。

五、对未来科研范式的启示：从学科分化到跨界融合

IFFS 论坛对科研范式的重新思考意义深远。传统科研遵循 “学科分化” 逻辑，推动了科学专业化，但面对复杂系统问题时存在局限。本次论坛展现 “学科融合” 趋势，研究思维和方法论的融合内化于科研全过程。

这种范式转变对科研人才培养提出根本性挑战，未来需培养 “精通多个领域语言” 的通才或 “跨界思考者”，他们需具备多学科知识和 “元认知能力”。

创新启示在于，未来重大科学突破依赖于在学科交界处建立新的 “概念空间”，这要求科研工作者具备 “跨学科概念创造能力”。培养这种能力需设计跨学科课程、鼓励参与跨学科研究项目、创造包容的学术环境。

第二部分：之江实验室 021 科学基础模型创新合作大会 —— 从数据统一到科学发现的新范式

一、时代背景与战略选择：中国 AI 发展的战略转向

2025 年 12 月 18 日，之江实验室举办的 021 科学基础模型创新合作大会，在中国人工智能发展史上具有里程碑意义。2025 年中国开源大语言模型已达到全球顶级水平，之江实验室未在语言大模型领域继续角逐，而是转向更具战略意义的 “科学基础模型” 领域。

王坚院士提出 “基础模型是人工智能的皇冠，科学基础模型是人工智能皇冠上的明珠”，指出语言大模型本质是重组与再现人类已有知识，而科学基础模型目标是发现未知知识，是探索自然规律的前沿工具，标志着 AI 从 “模式识别工具” 向 “科学发现伙伴” 转变。

这一战略转向体现中国人工智能发展的深层思考，在通用人工智能长期竞赛中，需在新赛道提前布局。科学基础模型开发需要深厚基础科学积累和高质量科学数据，这正是中国的优势所在。

二、核心挑战与技术突破：统一科学数据的表征难题

破解科学数据之困是 021 模型研发的首要挑战。薛贵荣技术总师指出，语言表达维度远低于科学所需表达维度，传统大模型存在根本局限。科学数据具有连续、高维、结构复杂的特点，不同学科数据结构特征差异显著，且认识论基础存在不同。

之江实验室要解决跨数学、物理、化学、天文学、生命科学、地球科学、材料学七大基础学科的数据统一表征问题，挑战复杂性呈指数级上升。

021 模型采用 OneTokenizer + MoE（混合专家架构）技术方案。OneTokenizer 建立高维 “表征空间”，不同学科数据通过各自编码器映射到该空间不同区域；MoE 架构可动态激活相关 “专家模块”，既保持专家模块专业深度，又实现跨领域知识灵活组合。

三、模型能力的多维度体现：2360 亿参数的智能突破

经过近万次实验训练的 2360 亿参数 021 模型，核心能力体现在三大基石之上。

跨学科知识整合能力：通过统一表征空间实现不同学科知识互操作，能够自动发现跨界联系，为科学家提供新颖研究视角，这种跨学科类比能力是科学发现的源泉。

跨领域推理能力：能够根据问题性质自动组合不同推理模块，进行多因素综合推理，处理不确定性和矛盾信息，在证据不足时提出假设并设计验证实验，适用于探索性科学研究。

跨语言理解能力：覆盖 204 种语言，确保能够吸收人类全部科学知识遗产，打破科学交流中的 “语言壁垒”，尤其对本土性较强的研究领域意义重大。

四、领域应用的突破性进展：从工具到合作伙伴的转变

021 模型在多个具体科学领域展示了变革性应用潜力，体现 AI 从辅助工具向研究合作伙伴的角色转变。

GeoGPT-VL：实现从 “读图” 到地学推理的跨越，能够理解地质图像模式、识别构造特征、推断地质历史，整合多源数据进行综合性地质解释，对地球科学相关领域意义重大。

OneAstronomy：实现多模态天文数据统一理解，将不同模态数据映射到统一表征空间，实现 “观测即发现”，改变天文学研究节奏，提高发现效率。

Genos：在致病性突变识别任务上准确率达 98.3%，能发现新的致病位点，分析多基因协同效应并识别疾病亚型，为复杂疾病研究和精准医疗提供关键依据。

OnePorous：具备材料设计的逆向工程能力，可根据所需材料性能逆向生成微观多孔结构，颠覆传统材料研发模式，加快新材料开发速度。

五、合作机制的创新意义：人才培养与科研组织的新模式

之江实验室的 “种子班” 和 “科学家工作坊” 机制具有长远意义。“种子班” 培养了 900 余名 AI 与科学王者的紧缺人才，采用 “在实战中学习” 模式，避免理论与实践脱节。

“科学家工作坊” 建立了科学家与 AI 研究人员深度合作的常态化机制，打破地域和学科壁垒，促进 “共同问题意识” 的形成，为深度王者研究奠定基础。

六、对未来科学研究的范式变革：人机协作的新时代

021 科学基础模型预示着全新科研范式的形成，其特征包括：

数据驱动与理论驱动的融合：展示了基于大数据的理论发现模式，形成数据与理论的良性循环，推动理论发展。

假设生成与验证的自动化：能够自动生成可检验假设并设计最优验证实验方案，加速科学发现速度，使科学家能处理更复杂问题。

学科壁垒的实质性打破：所有科学知识映射到统一高维表征空间，学科身份逐渐模糊化，促进更开放、多元的合作。

科学民主化的新阶段：通过开放平台提供服务，平衡资源不平等，降低研究门槛，使更多研究者能参与前沿探索，推动知识生产民主化。

021 科学基础模型代表人类认识世界方式的深刻变革，“人类科学家 + AI 伙伴” 的新型科研模式将成为主流，开启科学发现的 “黄金时代”。

第三部分：中国人民大学深圳论坛 2025—— 社会科学在科技时代的主动重塑

一、论坛定位与时代意义：在技术浪潮中定位社会科学

中国人民大学深圳论坛 2025 系列活动于 12 月 19 日至 21 日在深圳举行，恰逢深圳经济特区建立 45 周年、“十五五” 规划即将开启、粤港澳大湾区建设进入纵深推进阶段。论坛以 “战略性、开放性、创新性、实践性” 为定位，核心关切是社会科学与治理创新。

论坛体现了人文社科学者面对技术革命的责任意识与前瞻思考，重新定位社会科学在科技时代的角色：不应是被动适应技术变化的 “反应者”，而应是主动引导技术发展的 “塑造者”。

三重时间背景赋予讨论特殊历史深度，构成社会科学研究的丰富语境，既需总结历史经验，又要前瞻未来趋势，还要解决当下实践难题。

二、核心议题的多层次解构：从区域协同到文明对话

论坛议程设计体现从具体到抽象、从区域到全球、从实践到理论的递进逻辑，形成多层次、多维度议题体系。

大湾区科技政策协同与国家治理现代化（序幕论坛）：闭门会议聚焦 “一国两制三法域” 背景下科技政策有效协同问题，刘鹏教授发布相关报告，研讨嘉宾涵盖三地学者和政府官员，需在尊重差异基础上找到 “最大公约数”。

强国建设与中国式现代化新征程（开幕式暨全体大会一）：院士对话汇集多领域院士和专家，提供多元视角，有助于全面理解 “新质生产力”，社会科学在此提供系统思维和整体视角。

新时代中国特色社会主义文化（全体大会二）：专门设置文化论坛，多位专家从不同角度探讨文化相关议题，体现文化与科技双向互动关系，避免技术决定论或文化决定论的简单化理解。

智创未来，融通生态（全体大会三）：在宝安桃花源科技创新生态园举行，“桃花源・智谷” 创新创业园开园，签约 “3 个 100” 工程，展示了 “新质生产力” 的实践图景。

三、王者科学方法在社科领域的应用：从计算到智能的升级

人大深圳论坛展示了王者科学方法在社会科学领域的独特形态，更多体现为方法论创新。

政策智能与计算社会科学：“政策智能” 利用大数据、人工智能分析政策效果、模拟政策影响、优化政策设计，相比传统政策研究具有诸多优势，需要跨学科合作。

数据驱动的治理创新：论坛发布多项基于大规模数据收集与分析的研究报告，其价值在于通过数据发现传统方法难以察觉的模式和问题，关键挑战是数据质量和数据整合，需技术和制度双重创新。

法律与科技的深度融合：发布 “中国人民大学涉外法治大模型”，是法律与 AI 王者的典型成果。法律大模型发展面临法律文本复杂性、推理严谨性、系统多样性等特殊挑战，需要法学家与 AI 专家深度合作。

四、产教融合的新模式探索：平台化、生态化、国际化

“桃花源・智谷” 创新创业园的运作模式，体现了产教融合的升级版，与传统校企合作模式相比有显著特点。

平台化而非项目化的合作：提供长期、稳定的合作平台，空间集聚催生知识溢出的 “化学反应”，降低合作门槛和交易成本，园区提供标准化服务和支持。

生态化而非线性化的创新链条：汇集多种主体，形成完整创新生态，创新呈现多主体互动、多路径并行的网络化过程，核心是多样性、连接性和适应性。

国际化与本土化的结合：深圳作为粤港澳大湾区核心引擎，创新需具有国际视野，实现 “全球视野，本土行动”，需培养相关人才、建立连接渠道、参与国际规则制定。

五、社会科学在科技时代的角色重构：从解释世界到改变世界

人大深圳论坛揭示，在人工智能时代，社会科学是主动的 “引导者” 和 “塑造者”，这种角色重构体现在三个层面。

价值引领者：为科技发展提供伦理框架、价值判断、社会影响评估，确保技术进步服务于人类福祉，这种价值引领基于实证研究的理性分析，需要跨学科合作。

制度创新者：为新技术带来的新现象提供制度设计方案，平衡创新与秩序、效率与公平，核心是适应性治理，需要理解技术与制度的协同演化规律。

复杂性管理者：提供理解和管理社会复杂性的理论工具和方法论，关键是系统思维和动态视角，通过多种方法帮助决策者设计更稳健和可持续的政策。

第四部分：第七届全国计算社会科学论坛 —— 人工智能时代的社会科学范式革命

一、论坛的历史方位与时代使命：从边缘探索到主流范式

2025 年 12 月 20 日至 21 日，“第七届全国计算社会科学论坛暨第一届人工智能赋能社会科学学术论坛” 在清华大学举办，标志着计算社会科学在中国进入从 “边缘探索” 到 “主流范式” 的关键转折点。

论坛由中国计算社会科学联盟、清华大学社会科学学院、清华大学计算社会科学与国家治理实验室联合主办，“联盟 + 高校 + 实验室” 的组织结构体现了领域发展的三个阶段，为计算社会科学蓬勃发展提供坚实支撑。

计算社会科学历史可追溯到 20 世纪中叶，21 世纪初随计算能力提升和大数据涌现真正起飞，人工智能最新进展正在改变其发展局面，挑战社会科学的基本假设和研究范式。

二、智能社会科学（AI4SS）的范式宣言：从描述解释到预测干预

孟天广教授发布的 “智能社会科学（AI4SS）实验研究装置” 和李勇教授发布的 “社会模拟器 AgentSociety”，是新研究范式的宣言。

传统社科研究核心范式是 “描述现象 - 解释原因”，而 AI4SS 实验研究装置为社会科学研究提供一体化 “智能实验室”，目标是 “预测趋势 - 干预结果”。

社会模拟器 AgentSociety 的核心创新在于智能体的 “真实性”，现代 AI 技术使智能体具有学习能力、适应能力甚至 “心理活动”，可用于研究传统方法难以处理的问题，使社会科学向可实验、可预测的 “硬科学” 迈进。

三、人工智能与社会科学的双向赋能：工具革命与价值重塑

论坛主题体现 AI 与社会科学的双向赋能过程，双方互动正在改变彼此。

AI 赋能社会科学的四个维度：

数据处理的革命：大语言模型能从海量非结构化文本中提取多种信息，拓展研究素材，涵盖更丰富社会现实。

因果推断的增强：机器学习与因果推断结合，提高因果估计准确性，使基于观测数据的政策评估更可靠。

理论建模的复杂化：基于主体的模型与深度强化学习结合，构建更真实、复杂的社会行为模型，为理解宏观社会现象提供微观基础。

研究过程的自动化：AI 可辅助甚至自动化研究过程多个环节，使社会科学家更专注于创造性思考。

社会科学赋能 AI 的四个维度：

价值对齐与社会责任：相关研究为 AI 负责任发展提供依据，帮助定义 AI 系统价值目标，确保其符合社会价值和伦理原则。

算法治理与伦理框架：研究算法相关社会价值如何融入技术设计，识别算法应用风险，设计治理机制。

人机交互与社会接受度：帮助理解人们对 AI 的态度、信任形成机制等，为 AI 系统设计、推广提供依据。

AI 的社会影响评估：提供系统框架和方法，评估 AI 对多方面的影响，防范技术风险，为政策干预提供依据。

四、专题论坛体现的学科王者深度：从方法借用到理论重构

论坛专题安排体现计算社会科学在不同传统社会科学领域的渗透深度，正从方法借用走向理论重构。

人工智能 + 社会学：洪岩璧教授的 “基于互动仪式链的 GABM 实验”，将互动仪式理论与基于主体的建模相结合；陈华珊教授探讨大语言模型赋能社会模拟的限制及挑战，体现对技术局限的清醒认识。

人工智能 + 经济学：沈艳教授的报告使用最新计量经济学方法评估 AI 对全要素生产率的影响；黄乃静教授展示如何利用大规模微观数据改进宏观经济预测。

人工智能 + 政治学与国际关系：苏毓淞教授的研究结合多种方法揭示信息生态系统运作机制；董青岭教授探讨 AI 时代政治学知识生产方式和研究者角色的变化。

AI4SS 研究范式与创新应用：梁晨教授探讨量化史学与 AI 王者的机遇与挑战；张伦教授分析信息技术驱动的传播学范式变迁。

五、青年学者论坛的未来预示：新一代研究者的跨学科素养

AI4SS 青年学者论坛展现了领域的代际活力和创新潜力，青年学者的研究具有技术前沿性、问题创新性、学科融合性三大共同特点，代表了社会科学研究的未来。

新一代研究者的出现反映了教育体系的变革，跨学科教育项目正在培养复合型人才，他们思维方式更具整合性，寻求对立面的创造性综合。

六、对社会科学根本性重构的启示：认识论、方法论与学科体系的三重变革

本届论坛揭示，人工智能正在推动社会科学的根本性重构，体现在四个层面。

认识论的重构：催生 “预测优化” 认识论，核心是 “干预思维”，将社会科学从 “观察科学” 推向 “设计科学”，从 “批判分析” 推向 “建设性参与”。

方法论的重构：社会科学方法从 “假设检验” 主导转向 “发现探索” 与 “假设检验” 并重，形成更强大的研究流程。

学科体系的重构：传统按研究对象划分学科的逻辑可能被打破，催生新的学科分类逻辑，跨学科机构不断涌现，研究者身份发生变化。

学术交流方式的重构：“人工智能 + 社会科学学术联盟” 成为新型科研基础设施，“模型共享” 模式将提高研究效率，促进知识积累，使研究更透明、可复现、可积累。

第五部分：第七届 TSIMF 计算与数学生物信息学会议 —— 数学作为生命科学新语言的方法论革命

一、会议背景与学术定位：弥合数理与生命科学的认知鸿沟

第七届清华大学三亚国际数学论坛（TSIMF）计算与数学生物信息学与生物物理学国际会议，于 2025 年 12 月 15 日至 19 日在海南三亚举行，汇聚全球 50 余位顶尖学者，围绕数学、计算科学与生命科学前沿王者领域展开深度研讨。

TSIMF 系列会议自 2018 年启动以来，已成功举办六届，成为连接数学与生命科学领域的重要桥梁。本次会议组织委员会由国际知名学者领衔，核心定位是 “弥合认知鸿沟，构建合作网络”，打破数学与生命科学之间的知识隔阂。

历史上数学与生物学的王者曾产生革命性成果，但随着两学科快速发展，专业化程度加深，对话变得困难，TSIMF 会议正构建两者之间的 “接口层”。

二、核心议题与方法论创新：从蛋白质设计到拓扑数据分析的跨界实践

本次会议议程密集而系统，涵盖从基础理论到实际应用的完整链条，体现多尺度、多方法整合的研究范式。

蛋白质与 RNA 结构预测的计算革命：马步勇教授展示基于扩散模型和流匹配算法的蛋白质序列 - 结构协同生成方法，实现从 “预测已知结构” 到 “创造全新结构” 的跨越；肖奕教授深入探讨 RNA 三维结构预测的根本挑战，揭示数据驱动方法的局限性。

拓扑学与图学习在生物计算中的应用：作者报告聚焦该领域，开发基于图神经网络的模型，将持久同调性引入图神经网络，提出 TopoQA 方法，还将拓扑粗粒化思想拓展至多组学数据分析。

计算药物发现与虚拟筛选：江健教授的研究为解决阿片类药物危机提供新思路，结合多种方法识别关键基因和高置信度靶点，构建预测模型，是王者科学解决复杂医学问题的典范。

单细胞与空间组学分析：李少玉教授针对批量 RNA 测序数据的反卷积分析提出创新方法 GSNMF+，通过引入数学约束解决病态问题。

数学理论在生物信息学中的创新应用：安德烈・维斯宁教授介绍空间图理论及其在生物学中的应用；张祎芃教授介绍拓扑数据分析在分子和材料科学中的应用，开发多种创新计算模型。

三、会议特色与学术价值：方法论桥梁与多尺度整合

TSIMF 会议的成功举办体现了王者科学研究的多重价值，其特色可归纳为四个方面。

方法论桥梁作用：展示数学方法从抽象理论转化为解决具体生物问题的有力工具，这种转化是深度的概念重构和方法论创新，促进数学家与生物学家的双向理解。

多尺度整合视角：议程涵盖从分子尺度到细胞尺度再到群体尺度的完整链条，数学和计算方法提供了连接不同尺度的通用语言。

开源科学生态构建：注重研究工具和数据的共享，多个报告介绍开源算法和软件工具，降低领域进入门槛，会议特刊将进一步促进知识传播和交流。

人才培养平台功能：特别强调对青年学者、博士后和初级教师的培养，为下一代王者科学研究者提供学习、展示和建立合作网络的机会，对领域可持续发展至关重要。

四、未来展望与挑战：构建可持续的跨学科研究文化

尽管 TSIMF 会议取得显著成功，但王者科学研究仍面临诸多挑战。

学科文化差异：数学家和生物学家在思维方式、研究范式、发表文化等方面存在显著差异，可能导致沟通障碍和合作困难，需要双方做出调整。

评价体系改革：当前学术评价体系难以充分评估王者科学研究价值，青年学者从事王者研究可能面临职业发展不确定性，需建立更包容和多元的评价体系。

数据与计算资源：研究对数据和计算资源需求急剧增加，涉及人类数据的研究还需考虑隐私保护和伦理审查，需发展隐私计算技术、建设相关平台、制定统一标准。

可持续合作机制：如何将短期会议激发的热情转化为长期实质性合作，建立稳定跨学科研究团队，是组织管理层面的难题，需探索新的团队组织形式和相关机制。

TSIMF 会议预示了未来科学研究的新形态，随着挑战的逐步解决，数学与生命科学的王者将进入更富成果的新阶段，形成良性的学科互动与循环。

结论：王者科学——连接知识孤岛，塑造融合未来

通过对五次重要学术会议的深度透视，可见王者科学在中国蓬勃发展的壮阔图景。这五次会议并非孤立事件，而是共同指向一个主题：在复杂性时代，通过打破学科壁垒、融合多元方法、构建创新生态，探索未知、解决难题、塑造未来。

王者科学发展的演进路径清晰可见：从认识问题的王者本质，到创造超越学科的方法工具，再到引发研究范式的根本变革，最终实现科技成果向经济社会系统的有机融入与价值创造。

这条路径的成功依赖于真问题的牵引力、元方法的创造力、平台化基础设施、新型人才结构、开放协同文化等关键要素。

然而，王者科学前行之路仍布满挑战，如学科文化差异、评价体系滞后、数据共享壁垒、算法可信焦虑、治理创新迟缓等，需要政策制定者、学术机构、研究者和全社会共同面对和解决。

展望未来，王者科学不仅将重塑知识生产的版图，更将深刻影响人类应对全球性挑战的方式，人类正在步入一个 “融合时代”。

王者科学的终极价值，不仅在于产生重大突破，更在于培养新时代探索者、构建科研新生态、为人类社会健康、公平与可持续发展贡献智慧，五次会议所展现的中国探索，正为这一未来提供宝贵的思想资源、方法工具和实践启示。

（感谢陆春霖同学的润色建议）

2025年12月于中国人民大学

主编寄语：一周五个王者学术会议的多维演进与系统性构建