10月17日的光华思想力论坛上，中国科学院院士、北京大学讲席教授鄂维南给出一个正在被广泛讨论的判断：人工智能本质上是「数学+计算机工程」，将大幅降低科研门槛，推动「科研平权化」。他随之抛出的那句结论更具争议性——未来民科是科研的主力，每一个有想法有能力的团队和个人都可以参与科技创新。把他在8月科学智能大会、9月PAIR会议和这次论坛上的连续发言拼起来看，「有想法的个人切入科技创新」这条路既有具体的入口，也有一道他亲手立起的门槛。知乎微博
先弄清：他说的“民科”指什么
这个说法在两个月前就有过更精确的表述。在8月21日举行的2026科学智能大会上，鄂维南作题为“Science after AI for Science”的报告时提出，不依赖于传统科研机构的研究者，未来可能会成为科学进步的主力。他所指的是没有机构身份、但按规范做研究的个人，而不是“永动机”意义上的民科。他针对的是现行科研体系的四大支柱——组织依托高校和科研机构、个人要求博士学位、经费来自国家和政府、考核以论文为主。所谓科研平权化，就是这套结构的准入门槛将被AI撬动。知识分子
个人能切入什么：科研正在变成公共基础设施
他在9月21日的PAIR Conference 2026演讲中给出了这一判断的技术底座：中国从2022年起推动覆盖算力、模型算法与软件、数据库与知识库、自动化智能化实验室四个部分的新型科研基础设施，科学家进入一个具体领域，会像开发者在安卓平台上做应用，直接在公共基础设施之上开展研究。DeepTech深科技
这条路径已有可观察的雏形。北大团队与深势科技合作的核磁谱解析平台SpecXMaster今年3月上线，已经有几千名化学家在使用、每月沉淀几万条反馈数据，按鄂维南的说法，其解析能力“至少接近优秀博士生的水平”——而过去这一步几乎完全依赖资深专家的个人经验。DeepTech深科技
他给出的时间尺度是未来5到10年：科研门槛有望大幅降低，创新的主体不再完全被传统高校和少数顶尖实验室垄断，一个有想法的个人或小团队，借助公共基础设施就有能力实现自己的想法。DeepTech深科技
想法之外，还差三样东西
平权化不只是工具问题。他列出了三个必要条件：低成本、高效率的科研工具和资源，多维度的科研经费来源，以及科研成果转化平台；经费维度上，他特别提到上海未来产业基金这类市场化力量已经在做探索。知识分子
转化端则要靠知识产权交易、中试平台、揭榜挂帅、并购等一整套机制尽快建立起来。对个体而言，这比“有想法”本身更贴近现实检查清单：工具拿不拿得到、体制外的钱找不找得到、成果有没有出口——三个问题都有答案，入口才算存在。知识分子
他开的门，和他关上的门
在同一场报告里，鄂维南说了另一句更狠的话：今天的问题是，把科技创新的门槛定得太低，几乎等同于发表论文，这是一个错误；必须把目标定义为真正的原始创新。也就是说，AI降低的是“完成研究”的成本，不是“什么算创新”的标准。知识分子
从仅止于发表论文到颠覆性创新之间还隔着许多层级，他形容，越往上，能达到的人才数量呈指数级递减。知识分子
他同时提醒，自由探索不是人人都合适做的——普林斯顿高等研究院不给研究人员定义具体目标并以此为自豪，但不是每个人都能进普林斯顿高等研究院。知识分子
工具层的短板他也没有回避：面对最困难的任务时，国产基础模型与国际最先进的模型之间仍有差距——而公共科研基础设施最难、也最值钱的部分，恰恰要跑在最难的底层能力上。DeepTech深科技
所以这个选题的完整答案是一体两面：有想法的个人切入科技创新，入口是四类公共科研基础设施、体制外经费和成果转化通道；但切入之后，目标不再是多发一篇论文，而是真正的原始发现。接下来5到10年值得盯着三件事：公共算力、模型和实验资源向非体制个人开放到什么程度，市场化科研经费能否起量，转化平台能不能接住个体级成果——这三件事，才是“民科是科研主力”从口号变成现实的验收标准。
