快科技 3 月 8 日消息，据媒体报道，中国科学院院士周志华近日提出，应进一步优化人工智能领域的科研统筹布局。

周志华指出，避免资源过度集中于算力消耗型的应用层研究，同时纠正盲目跟风 " 大模型解决一切 " 的误区。

他呼吁加大对 AI 算法基础研究的支持力度，提升针对具体问题设计算法解决方案的创新能力。

周志华认为，当前部分科研工作对 " 人工智能赋能科学研究 " 的理解仍停留在表面，存在对工具的简单套用现象，甚至盲目尝试训练通用 " 科学大模型 "，试图以单一模型应对所有科学问题。

同时，科学数据获取成本高、标准不统一、共享意愿低，数据标注质量参差不齐，缺乏权威、标准化、大规模的科学数据集，导致 AI 模型训练效率不高、可靠性难以保障，重复建设与资源浪费现象突出。

周志华还建议，要变革培养模式，打造复合型人才队伍。同时在学位获取、职称晋升、绩效考核等环节中建立 " 交叉学科特区 "，解决跨学科人才在传统评价体系中 " 两头不靠 " 的困境。