新華網北京8月11日電 題：向著新一輪科學革命制高點攀登——2023科學智能峰會觀察

  新華網記者 淩紀偉

  這是一場AI for Science（科學智能）的頂尖學術盛會。

  10個專業方向論壇、50多個學術前沿話題、1000多位業內學者……8月10日-11日，作為中關村論壇係列活動，由北京科學智能研究院主辦的2023科學智能峰會在京舉行。

  會場內外，院士、專家、政府官員和企業代表聚焦AI for Science基礎設施共建、典型應用，探討當前發展重點，展示研究成果和技術。與會嘉賓形成一個普遍共識——AI for Science已成為一種新的科研范式，人工智慧賦能的科學研究正釋放出巨大價值。

  AI for Science加速科研范式變革

  AI for Science不只是一個新的科學浪潮，它更是開啟了一個全新的科學時代。

  多位嘉賓在發言中提到，AI for Science將帶來一個大的科學變革，趕上這一潮流就能迎來新的發展機遇。同時，大家也深有同感，AI for Science是一個極具挑戰性、復雜性的領域，以專家共識的形式，能夠促進形成跨領域學科交叉新的研究態勢。

中國科學院院士，北京科學智能研究院院長、北京大學國際機器學習研究中心主任鄂維南

  “我認為AI for Science是中國科技創新歷史上最好的機會。”在中國科學院院士，北京科學智能研究院院長、北京大學國際機器學習研究中心主任鄂維南看來，AI for Science空間非常大，將全方位改變從科學研究到産業落地，下一代的産業很可能就在AI for Science基礎上建立起來。

  放眼全球，AI for Science成為各國競相關注的重要領域，中國正加快布局並取得積極成效。

  推動AI for Science范式落地，要堅持服務于國家重大發展戰略。今年3月，科技部會同自然科學基金委啟動“人工智慧驅動的科學研究”（AI for Science）專項部署工作，我國科研范式變革和科研能力提升加速推進。

  AI for Science的發展為各個領域的發展帶來巨大潛力，有望加速科學研究，推動科學發現，並解決基礎研究中長期存在的一些挑戰性難題。

  北京是最早係統性支援AI for Science的城市之一，2021年成立了北京科學智能研究院，集中力量推進原創性、引領性創新，推出了首個覆蓋元素周期表70余種元素的深度勢能原子間勢函數預訓練模型DPA-1。未來，北京市還將繼續大力支援科學智能發展。

  突破瓶頸協同發力AI for Science

  AI for Science，被視為一場發生在當下的科學革命，今天我們正站在這場變革的起點。但在AI for Science成為流行范式之前，還有很長的路要走。

  “從長遠來説，人才是最大的瓶頸，如果在教育、科研方面不長期投入，不形成很好氛圍，就沒有後勁。”中國科學院院士，北京大學前沿交叉學科研究院院長、自然科學基金委交叉科學部主任湯超呼吁，青年科技工作者投身AI時代大潮，不斷推陳出新，成為造就下一個時代的“弄潮兒”。

  中國工程院院士，之江實驗室主任王堅認為，對所有研究來説，都是假設驅動。數據最重要的作用是幫助形成問題，才能産生真正意義上的創新。他表示，在AI for Science時代，通過數據能不能形成新的假設，這是一個很有挑戰性的問題。

  站在這場科學革命的時代起點，會上發布的2023版《科學智能 (AI4S)全球發展觀察與展望》，讓人們對AI for Science的未來有了更為清晰的認知。

  過去一年，AI發展突飛猛進， 新版展望以全新的框架重新梳理AI for Science的要素、沿革，特別是首次係統性表述了AI for Science的發展框架，即“四梁N 柱”體係。

  鄂維南在引導發言中表示，發展AI for Science，推動走向“平臺科研”模式，需要解決不同科研領域的共性問題，需要共建AI for Science的基礎設施，即“四梁”。以基礎設施為支撐，也在賦能工業應用的實際場景，即“N柱”，將在材料科學、能源化工、航空航太、藥物研發等方向上帶來巨大變革。

  在北京智源人工智慧研究院院長、北京大學多媒體資訊處理全國重點實驗室主任黃鐵軍看來，無論是發展AI大模型還是AI for Science，要建好幾個大平臺，把幾個大問題解決掉，關鍵要靠多方合作、協作。“我們經常説，集中力量辦大事，要解決大問題，必須要有合作精神。”

  AI for Science為科學研究開辟了新視野、新路徑，同時對科學家的角色和能力提出新要求。主辦方希望以峰會召開為契機，推動更多科研工作者投身其中，加速這場科學革命的進程。

  北京科學智能研究院副院長、深勢科技創始人兼首席科學家張林峰在採訪中表示，科學智能峰會將一如既往持續努力，為廣大科學家和研究者創造一個科研與應用深度對話的平臺，促進學科交叉融合，助力實現基礎研究重大突破。

  AI for Science深入行業解決現實問題

  AI預測蛋白結構、AI賦能藥物和材料設計……AI for Science的進展已超出預期。大家都希望AI演算法創新賦能到産業，進而解決行業面臨的實際問題。

  藥物研發、新能源領域，是AI與科學研究結合需求迫切、進展突出的方向。會上，來自這兩大領域的專家和産業代表講述了從創新到落地的行業實踐。

  “通過AI計算，確實有效加速了我們從海量分子中找到有用的小分子。”對話中，清華大學教授張強分享了做電池研究中遇到的激動人心的故事。他説，“AI技術讓我們能夠找到原有知識邊界以外的新體係，能夠加速我們的尋找，非常令人激動。”

  在寧德時代，也有許多AI計算方法的應用突破。“我們做工業研究的人，要了解AI，做AI的人也要了解我們的工業應用場景。非常重要的是領域知識模型的嵌入，比如 SEI 問題，整體化學反應網絡又該怎麼去構建，只有這些東西理清楚了，AI才有用武之地，才能知道該深入到哪個環節去解決什麼樣問題。”寧德時代21C智能計算與數據中心負責人趙旭山説。

  在AI制藥領域，誕生了像Alpha Fold這種成就卓著的成果。那麼，AI對創新藥物研究究竟帶來哪些利好？

  “AI是CADD（電腦輔助藥物設計）一種新的強大的工具。”中國科學院上海藥物研究所研究員、藥物發現與設計中心主任朱維良説，AI在藥物靶標作用、新分子生成、成藥性的預測這三個方面都已經産生影響，或者即將産生革命性的影響，非常值得期待。

  “未來，AI for Science主戰場可能是生命科學領域，而且一定會越來越大放異彩。”晶泰科技聯合創始人兼CEO馬健表示，晶泰和深勢一直保持合作，希望有更多技術和産品側的合作，共同為藥物研發提供更多更好的工具，提高科研和藥物開發的效率。

  AI技術發展到今天，在帶來新方法、新工具的同時，也在賦能産業應用的實際場景。2023科學智能峰會，以“四梁N柱”為主線展開，設置了演算法與軟件模型、數據庫與知識庫、新能源應用、材料計算、生命科學等十場主題分論壇，一批優秀研究人員和産業代表，深入探討AI for Science與各自專業領域相關的科學研究和實踐應用。

  在2023科學智能峰會，一大批不同學科、不同背景的人們，因為AI for Science而能聚在一起、聊在一起，這正是AI for Science的特點和魅力所在。

  AI for Science的大潮已至，在2023科學智能峰會，吹響了出發的號角，中國正一步步朝著新一輪科學革命制高點攀登邁進。

  讓我們共同發現真機遇、解決真問題，共建AI for Science新未來！