全面加快人工智能与科学研究深度融合

时间:2025-09-08 12:19:54 科技日报 19

人工智能(AI)与科学研究的深度融合,正在孕育一场前所未有的科技革命。随着我国在AI驱动科学研究(AI for Science)领域的快速布局与持续投入,AI驱动科学研究的战略方向与发展路径已日益清晰。DeH万博士范文网-您身边的范文参考网站Vanbs.com

近日,国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》,提出加快实施“人工智能+”科学技术行动,加快科学发现进程,率先建立基于AI的新型科研和研发范式,推动我国科技创新走在世界前列。展望“十五五”,AI for Science将成为我国科技体制变革和创新能力跃升的关键引擎,为实现整体科研和研发范式的智能化转型,以及2035年建成世界科技强国的战略目标奠定坚实基础。DeH万博士范文网-您身边的范文参考网站Vanbs.com

推动科研范式智能化转型DeH万博士范文网-您身边的范文参考网站Vanbs.com

首先,AI for Science的本质是通过人工智能解决过去无法解决的重大科学难题,加速原始创新步伐。例如,蛋白质结构预测这一生命科学领域的“世纪难题”正是通过AI技术取得了突破性进展。其次,AI for Science正在发展新的算法和工具以推动科研的根本性变革。新一代基于AI的科研工具不断涌现,极大提升了科学计算与模拟的效率和精度。而AI for Science更为深远的意义在于推动整体科研范式的智能化转型。这不是个别机构、团队的转型,而是整个科研体系、产业格局的重塑。它将推动科学研究从“作坊模式”转变为“平台模式”。DeH万博士范文网-您身边的范文参考网站Vanbs.com

然而,目前AI for Science所引发的这场革命,其广度与深度尚未被国际社会充分认识。因此,这正是一个难得的机会。如果我国能够有效把握,集中力量、系统推进,有望在未来5年内率先实现“平台科研”的新范式,确保中国在全球科技创新中的引领地位。DeH万博士范文网-您身边的范文参考网站Vanbs.com

架设智能科研“高速公路”DeH万博士范文网-您身边的范文参考网站Vanbs.com

科学研究的范式变革,首先要依赖于坚实的科研基础设施建设。正如高速公路之于现代经济社会,智能化科研基础设施是AI for Science发展的“底座”。近年来,我国已在科研基础设施建设方面取得初步进展。例如,以玻尔空间站为代表的基础科研平台,集成了文献、数据、计算、实验等多种功能,能够高效支撑科学任务的全流程管理,正迅速成为广大科研工作者喜欢的工具。DeH万博士范文网-您身边的范文参考网站Vanbs.com

此外,以Innovator+SciMaster为代表的通用科研大模型和智能体研发也取得一定突破,这些智能体不仅能够掌握全学科知识,还具备自主创新和“干湿闭环”科研能力,在保持通用能力的同时,显著提升了科学专业能力。DeH万博士范文网-您身边的范文参考网站Vanbs.com

打造典型场景与亮点项目DeH万博士范文网-您身边的范文参考网站Vanbs.com

AI for Science的推广应用需要在重点领域、典型场景中率先突破,形成可复制、可推广的“样板工程”,带动整体科研体系的转型升级。DeH万博士范文网-您身边的范文参考网站Vanbs.com

在材料领域,推动材料基因组工程利用AI对材料结构、性能和工艺的复杂关系进行建模和预测,大幅缩短新材料的研发周期,降低研发成本;在化学领域,有机合成是重要分支。AI驱动的有机合成路径规划与反应预测,能够显著提高新分子、新药物的研发效率。智能化、高效率的催化剂设计和催化反应研究也已经取得了可喜的进步;在生命科学领域,AI for Science在蛋白质结构预测、基因编辑、药物发现等领域展现出巨大潜力。基于AI的分子对接和药物筛选平台已成为新药研发的核心工具,有望推动个体化医疗、精准诊疗等新模式发展。尤其值得关注的是,AI为建立有广泛实际应用的虚拟细胞提供了可能。DeH万博士范文网-您身边的范文参考网站Vanbs.com

释放科学数据价值DeH万博士范文网-您身边的范文参考网站Vanbs.com

科学研究的焦点正逐渐从“拼模型”转向“拼数据”。过去10余年,科学界主要聚焦于模型创新,通过不断提升模型的复杂性和能力,解决了诸如维数灾难、对称性、训练稳定性、长程依赖等一系列难题。展望未来,数据的质量和多样性正成为AI for Science进一步突破的核心,如何用好存量数据、布局增量数据成为制胜的关键。其中,存量数据主要包括文献、专有语料、专业数据库等,为AI模型的预训练和知识获取提供了基础。与通用数据相比,科学数据呈现出更强的专业性,涉及复杂深层的学科知识和关联关系,对数据处理和标注提出了更高要求。DeH万博士范文网-您身边的范文参考网站Vanbs.com

增量数据是推动AI for Science持续突破的助推器。随着自动化实验平台、高通量计算和智能传感设备的普及,科学领域的增量数据产出能力大幅提升。其中,数据社区正在成为增量数据获取和共享的重要平台。通过如“科学导航”等门户的搭建,打造科研人员、数据资源和创新力量有效协同的枢纽,以社区化方式推动科学数据的开放共享、精准标注和共建共治。DeH万博士范文网-您身边的范文参考网站Vanbs.com

重塑我国科技创新体系DeH万博士范文网-您身边的范文参考网站Vanbs.com

AI for Science不仅是技术路线的选择,更是重塑我国科技创新体系的历史性机遇。近年来,我国在AI for Science领域持续投入,无论在基础工具和设施、典型应用场景,还是在实验室智能化改造等方面,均取得了积极进展。DeH万博士范文网-您身边的范文参考网站Vanbs.com

当前,AI驱动的科研范式变革为我国实现2035年世界科技强国目标提供了前所未有的战略机遇,亟需在已有基础上抢抓先机、统筹推进。为实现这一目标,需要从顶层设计、政策支持到一线科研人员协同创新,深入实施“人工智能+”科学技术行动,推动整体科研和研发范式智能化转型,形成以AI为核心驱动力的科研创新生态。唯有把握机遇、持续突破,才能在新一轮科技革命中赢得全球竞争的主动权。DeH万博士范文网-您身边的范文参考网站Vanbs.com

(作者系北京大学教授、上海交通大学人工智能学院首席顾问)DeH万博士范文网-您身边的范文参考网站Vanbs.com

人工智能(AI)与科学研究的深度融合,正在孕育一场前所未有的科技革命。随着我国在AI驱动科学研究(AI for Science)领域的快速布局与持续投入,AI驱动科学研究的战略方向与发展路径已日益清晰。DeH万博士范文网-您身边的范文参考网站Vanbs.com

近日,国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》,提出加快实施“人工智能+”科学技术行动,加快科学发现进程,率先建立基于AI的新型科研和研发范式,推动我国科技创新走在世界前列。展望“十五五”,AI for Science将成为我国科技体制变革和创新能力跃升的关键引擎,为实现整体科研和研发范式的智能化转型,以及2035年建成世界科技强国的战略目标奠定坚实基础。DeH万博士范文网-您身边的范文参考网站Vanbs.com

推动科研范式智能化转型DeH万博士范文网-您身边的范文参考网站Vanbs.com

首先,AI for Science的本质是通过人工智能解决过去无法解决的重大科学难题,加速原始创新步伐。例如,蛋白质结构预测这一生命科学领域的“世纪难题”正是通过AI技术取得了突破性进展。其次,AI for Science正在发展新的算法和工具以推动科研的根本性变革。新一代基于AI的科研工具不断涌现,极大提升了科学计算与模拟的效率和精度。而AI for Science更为深远的意义在于推动整体科研范式的智能化转型。这不是个别机构、团队的转型,而是整个科研体系、产业格局的重塑。它将推动科学研究从“作坊模式”转变为“平台模式”。DeH万博士范文网-您身边的范文参考网站Vanbs.com

然而,目前AI for Science所引发的这场革命,其广度与深度尚未被国际社会充分认识。因此,这正是一个难得的机会。如果我国能够有效把握,集中力量、系统推进,有望在未来5年内率先实现“平台科研”的新范式,确保中国在全球科技创新中的引领地位。DeH万博士范文网-您身边的范文参考网站Vanbs.com

架设智能科研“高速公路”DeH万博士范文网-您身边的范文参考网站Vanbs.com

科学研究的范式变革,首先要依赖于坚实的科研基础设施建设。正如高速公路之于现代经济社会,智能化科研基础设施是AI for Science发展的“底座”。近年来,我国已在科研基础设施建设方面取得初步进展。例如,以玻尔空间站为代表的基础科研平台,集成了文献、数据、计算、实验等多种功能,能够高效支撑科学任务的全流程管理,正迅速成为广大科研工作者喜欢的工具。DeH万博士范文网-您身边的范文参考网站Vanbs.com

此外,以Innovator+SciMaster为代表的通用科研大模型和智能体研发也取得一定突破,这些智能体不仅能够掌握全学科知识,还具备自主创新和“干湿闭环”科研能力,在保持通用能力的同时,显著提升了科学专业能力。DeH万博士范文网-您身边的范文参考网站Vanbs.com

打造典型场景与亮点项目DeH万博士范文网-您身边的范文参考网站Vanbs.com

AI for Science的推广应用需要在重点领域、典型场景中率先突破,形成可复制、可推广的“样板工程”,带动整体科研体系的转型升级。DeH万博士范文网-您身边的范文参考网站Vanbs.com

在材料领域,推动材料基因组工程利用AI对材料结构、性能和工艺的复杂关系进行建模和预测,大幅缩短新材料的研发周期,降低研发成本;在化学领域,有机合成是重要分支。AI驱动的有机合成路径规划与反应预测,能够显著提高新分子、新药物的研发效率。智能化、高效率的催化剂设计和催化反应研究也已经取得了可喜的进步;在生命科学领域,AI for Science在蛋白质结构预测、基因编辑、药物发现等领域展现出巨大潜力。基于AI的分子对接和药物筛选平台已成为新药研发的核心工具,有望推动个体化医疗、精准诊疗等新模式发展。尤其值得关注的是,AI为建立有广泛实际应用的虚拟细胞提供了可能。DeH万博士范文网-您身边的范文参考网站Vanbs.com

释放科学数据价值DeH万博士范文网-您身边的范文参考网站Vanbs.com

科学研究的焦点正逐渐从“拼模型”转向“拼数据”。过去10余年,科学界主要聚焦于模型创新,通过不断提升模型的复杂性和能力,解决了诸如维数灾难、对称性、训练稳定性、长程依赖等一系列难题。展望未来,数据的质量和多样性正成为AI for Science进一步突破的核心,如何用好存量数据、布局增量数据成为制胜的关键。其中,存量数据主要包括文献、专有语料、专业数据库等,为AI模型的预训练和知识获取提供了基础。与通用数据相比,科学数据呈现出更强的专业性,涉及复杂深层的学科知识和关联关系,对数据处理和标注提出了更高要求。DeH万博士范文网-您身边的范文参考网站Vanbs.com

增量数据是推动AI for Science持续突破的助推器。随着自动化实验平台、高通量计算和智能传感设备的普及,科学领域的增量数据产出能力大幅提升。其中,数据社区正在成为增量数据获取和共享的重要平台。通过如“科学导航”等门户的搭建,打造科研人员、数据资源和创新力量有效协同的枢纽,以社区化方式推动科学数据的开放共享、精准标注和共建共治。DeH万博士范文网-您身边的范文参考网站Vanbs.com

重塑我国科技创新体系DeH万博士范文网-您身边的范文参考网站Vanbs.com

AI for Science不仅是技术路线的选择,更是重塑我国科技创新体系的历史性机遇。近年来,我国在AI for Science领域持续投入,无论在基础工具和设施、典型应用场景,还是在实验室智能化改造等方面,均取得了积极进展。DeH万博士范文网-您身边的范文参考网站Vanbs.com

当前,AI驱动的科研范式变革为我国实现2035年世界科技强国目标提供了前所未有的战略机遇,亟需在已有基础上抢抓先机、统筹推进。为实现这一目标,需要从顶层设计、政策支持到一线科研人员协同创新,深入实施“人工智能+”科学技术行动,推动整体科研和研发范式智能化转型,形成以AI为核心驱动力的科研创新生态。唯有把握机遇、持续突破,才能在新一轮科技革命中赢得全球竞争的主动权。DeH万博士范文网-您身边的范文参考网站Vanbs.com

(作者系北京大学教授、上海交通大学人工智能学院首席顾问)DeH万博士范文网-您身边的范文参考网站Vanbs.com

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