在 AI 迅猛进化的当下，我们如何给孩子做理科启蒙？如何用 AI 学得更快、更真？从刷题与直觉，到自动化实验与产业落地，本期带你重装“理科教育”的底层思维。（抱歉本期的收音嘉宾声音略小，未来我会努力升级设备和远程录音方式的！😭）
🎧本期嘉宾：我的中学同学，认识了20年的好朋友陈曦。北大元培毕业，美国亚利桑那大学化学博士，长期从事理论与计算化学研究，现就职于一家以 AI 赋能药物研发与材料科学的初创公司深势科技。
🎧今日主题：AI 时代的理科教育应该怎么学？从启蒙、刷题与科研，到产业落地与下一代培养。
🎧本期Shownotes：
01:22 从“好奇心驱动”到“动手实践”：理科启蒙如何点燃第一束火花，并顺利跨过“刷题痛苦期”。
12:40 AI 能做什么 / 不能做什么：信息检索与归纳的“助推器”，但“领域直觉与最后决策”仍属于人。
16:16 科研范式转变：把“读—想—做”打通，Agent 驱动自动化实验，科研像“每人都带一支小团队”。
22:28 99% 的未知仍在前方：为什么我们无需对“突破放缓”悲观，探索是文明得以存续的底层逻辑。
40:22 给父母与教育者：更早进入 learning by doing，同时稳固数学/物理等“基础底座”，保持开放与可转弯的人生策略。
🎧我们都聊到了这些核心议题：
1. 理科启蒙：兴趣从哪里来？
* 家庭早期的广谱科普阅读 + 对自然现象的“美感体验”。
* 关键节点：从“现象好玩”过渡到“背后有规律、可预测、能改造世界”。
2. 刷题的价值与局限
* 刷题培养的是“模式识别的直觉”。
* 若学科气质与你不匹配，“痛苦感”会放大；找到个人“甜点区”（直觉与理论的平衡点）更重要。
* 在感兴趣的领域，刷题更像“精读案例库”。
3. AI 在学习/科研中的角色
* 强项：海量检索、快速归纳、加速形成“视野图谱”。
* 短板：创新判断与最后拍板仍需人的领域直觉。
* 范式：把“读→设想→做实验→再归纳”串成闭环；相邻环节的自动化与 Agent 化最先成熟。
4. 科研与产业的接口：以药物研发为例
* 早期：可行性评估、竞品/专利图谱、候选分子性质的预测。
* 中期：条件优化、自动化实验、数据回流与模型迭代。
* 后期：临床数据与真实世界证据（RWE）分析，识别有效信号。
* 原则：不是“为了用 AI 而用”，而是清晰衡量“时间/成本/成功率”的改进幅度。
5. “拼图还远未完成”：为何仍应乐观
* 人类尚未“飞出地球”，基础科学仍有大量未知。
* 历史上每次生产力跃迁，都伴随阶段性的资源错配；长期看“蛋糕”会变大。
* 探索不是奢侈品，而是文明的生存策略（提升反脆弱）。
6. 给父母/教育者的行动建议
* 更早动手：项目式学习（Project-based learning），越早越好。
* 打牢底座：数学/物理/化学等基础学科的“通用思维与语言”。
* 用好 AI：让 AI 做“检索、归纳、对话澄清”，人专注于问题定义、假设与决策。
* 保持可转弯：少路径依赖，鼓励在关键节点“换道超车”。
* 身心与秩序感：健康与自我管理是走长坡厚雪的前提。