为帮助师生把握人工智能与基础学科交叉融合的前沿趋势，10月17日下午3点，由长沙理工大学主办、物理与电子科学学院承办的“长理大讲坛”学术报告会在理科楼B413举行。中国科学院院士、复旦大学谢希德讲席教授龚新高应邀做客讲坛，作题为《AI物理：计算物理研究的变革与未来》的专题报告，学院师生代表到场聆听。

报告中，龚新高院士从“AI物理”概念的由来讲起。他于2024年明确提出这一概念，倡导用AI解决物理问题、用物理方法解决AI问题、从物理学视角理解AI本身。他回顾了计算物理的百年发展，指出分子动力学、密度泛函理论等方法已成为认识微观物质世界的重要手段，但传统方法仍面临时空尺度受限、多自由度耦合困难、缺乏整体描述等瓶颈。

围绕人工智能带来的变革，龚新高院士重点介绍了五个方面：用单一模型描述任意材料，实现从百原子到百万原子的跨越；通过图神经网络直接学习电子哈密顿量，修正了人们对击穿场强与能隙关系的传统理解；实现自旋、晶格、电场等多自由度统一建模，可在特定场景下模拟数千万原子的铁电转变；支撑全材料空间高通量探索，在42种元素构成的合金空间中发现碳化锆为能量最稳定的材料；实现材料合成路线的智能规划。

他以伽利略望远镜为喻指出，AI对物质科学的意义不只是提升计算速度，而是让人类观察到过去无法看到的物理现象。借助AI计算，半导体能隙吸收曲线的“长尾”也可能是材料的本征性质，相关结论未来或被写入物理教材；龚新高团队更借助AI物理方法，通过碳氮分子谱线反推白矮星磁场强度，将凝聚态物理方法拓展到天文学测量中，破解了天文学测量难题。他还介绍了团队重构的AI智能计算平台，该平台覆盖从电子结构计算到材料设计、合成规划的全流程。

在互动交流环节，龚新高院士围绕AI哈密顿量的适用性、数据规律的客观性等问题与现场师生深入交流。他建议研究生在新兴领域善用大模型的逻辑推理能力，需要专用模型时仍应先通过实验获取数据。

报告最后，龚新高院士透露，中国物理学会年会将设立“AI物理”分会场，并勉励广大学子主动拥抱学科交叉，在AI与物理深度融合的浪潮中找准方向、大胆探索。主持人在总结中感谢龚新高院士的精彩分享。整场报告视野宏阔、深入浅出，让现场师生深刻感受到人工智能为物质科学研究打开的全新图景。

（图/文 万嘉欣 一审/蒋琳媛 二审/叶正芳 三审/张国强）