GCL比赛获奖：曾亚军同学在2026世界人工智能大会的AI4S智能体CNS挑战赛中荣获二等奖

2026年7月17日，第四届世界科学智能大赛总决赛举行。在GCL实验室翟晓雅副研究员、傅孝明副教授、刘利刚教授指导下，中国科学技术大学数学科学学院博士生曾亚军同学以“catcat”单人队参加创新赛道“AI4S智能体CNS挑战赛”，最终荣获赛道二等奖，位列总决赛前三名。7月18日，大赛颁奖仪式在上海西岸国际会展中心举办的WAIC 2026科学智能开放论坛上举行

大赛简介

第四届世界科学智能大赛由上海市经济和信息化委员会、上海市科学技术委员会、上海市发展与改革委员会、上海市教育委员会指导，上海科学智能研究院与复旦大学联合主办。大赛聚焦人工智能与科学研究的深度融合，共设置五大赛道，采用算法赛与创新赛两类竞赛模式。

本届大赛吸引了来自全球32个国家和地区的17977名选手报名参赛。经过初赛、复赛、代码审核和总决赛答辩，五大赛道最终产生5名一等奖、10名二等奖和15名三等奖。其中，各赛道一等奖1名、二等奖2名、三等奖3名。

颁奖仪式与科学智能开放论坛

颁奖仪式所在的WAIC 2026科学智能开放论坛是2026世界人工智能大会的重要活动之一，由世界人工智能大会组委会办公室指导，复旦大学与上海科学智能研究院联合主办，上海市青浦复旦未来技术研究院协办。论坛以“AI原生·闭环发现”为主题，围绕人工智能如何重构科学发现全流程展开交流。

论坛汇聚了多位世界顶尖科学家和学术界代表，包括复旦大学校长、中国科学院院士金力，诺贝尔化学奖得主、香港中文大学（深圳）教授阿里耶·瓦谢尔（Arieh Warshel），图灵奖得主、蒙特利尔大学教授吉勒斯·布拉萨德（Gilles Brassard），之江实验室主任、中国工程院院士王坚，华东理工大学教授、中国工程院院士钱锋，美国国家科学院院士、普林斯顿大学教授范剑青，中国科学院上海药物研究所研究员、中国科学院院士陈凯先，复旦大学特聘教授、中国科学院院士张人禾，以及香港科技大学首席副校长、中国工程院外籍院士郭毅可等。

AI4S智能体CNS挑战赛

AI4S智能体CNS挑战赛是本届大赛首创的创新赛道，旨在探索人工智能参与科学发现的新形态。与传统算法竞赛主要评价单一模型不同，该赛道将竞技对象拓展为自主科研智能体，要求参赛智能体在限定时间、算力和规则条件下，独立完成问题理解、方法调研、代码实现、假设提出、实验验证和结果迭代等科研环节。

赛道设置四项差异显著的科学任务：DrugClip高通量虚拟筛选优化智能体、靶向分子研发与合成规划智能体、蛋白质构象系综生成智能体和神经算子PDE智能体，涉及药物筛选、分子设计、结构生物学和偏微分方程求解等多个领域。参赛队伍需要以同一套自主科研系统应对不同的数据形态、评价标准、专业知识和计算资源约束，重点考察智能体的跨领域研究能力和真实实验闭环能力。

获奖情况

曾亚军同学以“catcat”单人队参加比赛，围绕四项科学任务开展了完整的系统研发和平台验证。团队在复赛和代码审核后进入AI4S智能体CNS挑战赛总决赛六强，并在总决赛项目陈述与专家答辩中获得二等奖，进入该赛道最终前三名。

参赛方法

本次参赛方案以“世界认知流形驱动的自主科研闭环”为主题。面对限时、跨领域的自主科研任务，曾亚军同学将一个表现优异的自主科研闭环所需要的基础能力概括为四个部分：

1. 对问题形成有效的认识结构，并具备快速演化这种认识的能力；

2. 具备强大的工程实现与执行能力，能够把研究判断真正转化为代码和实验；

3. 具有稳定的底层驾驭框架，约束任务流程、工具调用、状态、时间和输出；

4. 与真实世界形成高质量闭环，让数据、实验结果、平台反馈和失败持续修正系统。

在此基础上，曾亚军同学进一步思考：当不同科研智能体使用相近的大模型、工具和底层框架时，如何产生真正具有差异的研究个体？他认为，差异化不能只来自提示词或角色名称，而需要不同个体具有不同的认知结构。这类似于“从另一个角度理解问题”：在抽象层面改变个体理解问题所使用的坐标，使其以不同方式组织证据、识别关键变量、评估风险，并由此提出不同的假设和研究路线。

团队以“认知流形”概括这种设计思路：每一个科研个体都可以在某组局部认知坐标下理解问题；外部实验与真实反馈不断改变这些坐标及其组合，使系统能够生成具有不同问题认识和研究倾向的个体，并在多轮竞争、验证和更新中保留更有效的认知结构。

工程实现上，方案构建了外层认知演化与内层自主科研相结合的双层迭代系统。

在单次任务运行中，系统由统筹、诊断、研究、实现、验证和监督等不同角色协同工作，根据任务数据和资源约束提出研究假设、调用工具、编写与修改代码、执行实验并评估结果。系统同时通过状态、证据、时间预算和合规边界管理，保证研究过程能够持续推进并形成可审计的日志与证据链。

在多轮迭代中，外层系统进一步读取实验结果、平台反馈和失败记录，修正智能体对问题结构、评价标准和方法风险的认识，再生成下一轮具有不同认知结构和研究策略的科研个体。

比赛过程中，同一套系统在四类科学任务之间迁移，并根据各任务的真实反馈不断调整方法选择、实验标准和资源分配。这一过程验证了自主科研智能体不仅需要模型推理与工具调用能力，还需要在实验中识别错误假设、更新评价标准并重构研究路径。

参赛成员

• 参赛队伍：catcat

• 参赛成员：曾亚军

• 所在单位：中国科学技术大学数学科学学院

• 指导教师：翟晓雅特任副研究员、傅孝明副教授、刘利刚教授

• 获得奖项：第四届世界科学智能大赛AI4S智能体CNS挑战赛二等奖（赛道前三名）

本次比赛从药物筛选、分子设计、蛋白质构象到偏微分方程，以四类差异显著的科学任务检验同一套自主科研系统。此次获奖既是对曾亚军同学跨领域研究与工程实践能力的肯定，也表明自主科研智能体的关键不只是调用模型和工具，更在于能否在真实反馈中改变自己理解问题的方式，形成新的假设、证据判断和研究路径。

未来，在三位指导教师的指导下，曾亚军同学将继续完善“认知流形”的理论表达和双层自主科研闭环的工程实现，进一步研究真实世界反馈如何进入智能体的认知、决策与行动过程，并探索相关方法在科学研究和具身智能等场景中的应用。

期待中国科学技术大学及GCL实验室学子继续面向世界科技前沿，保持敢于跨界、勇于求证的科研精神，在科学智能等前沿交叉领域提出新问题、探索新方法，不断拓展人工智能赋能科学发现的边界。