當(dāng)前，AI for Science正在成為當(dāng)代科學(xué)的潮流。在3月29日舉行的2025中關(guān)村論壇年會“AI for Science青年論壇”上，科技部黨組成員、副部長龍騰在致辭中表示，當(dāng)前人工智能廣泛應(yīng)用于生命、化學(xué)、地球等科學(xué)研究，正以前所未有的速度重塑人類認(rèn)知邊界，在提升科研效率、改變科研范式、加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)等方面展現(xiàn)出巨大潛力。
論壇上，中國科學(xué)技術(shù)信息研究所發(fā)布的《AI for Science創(chuàng)新圖譜》表明，全球AI for Science學(xué)術(shù)研究正快速增長。數(shù)據(jù)顯示，2019—2023年間，全球AI for Science論文發(fā)表年均增長率為27.2%，各學(xué)科領(lǐng)域論文發(fā)表均呈現(xiàn)逐年遞增趨勢，其中，生命科學(xué)、物理學(xué)和化學(xué)等領(lǐng)域發(fā)表的人工智能應(yīng)用論文數(shù)量最多。中美兩國是當(dāng)前AI for Science研究大國。近5年間，中國論文發(fā)表超過10萬篇，居全球首位。
站在時代前沿的青年科學(xué)家應(yīng)如何抓住機遇、迎接挑戰(zhàn)？龍騰表示，人工智能時代破解復(fù)雜科學(xué)難題，需要科研人員既深鉆人工智能核心技術(shù)，又貫通數(shù)學(xué)、物理、生物等基礎(chǔ)科學(xué)邏輯。青年科學(xué)家要主動打破學(xué)科邊界，在融合創(chuàng)新中提升科研能力和水平。同時，人工智能與科學(xué)研究的深度融合，將催生顛覆性科學(xué)發(fā)現(xiàn)，青年科學(xué)家要敢于突破傳統(tǒng)范式，圍繞國家重大需求，瞄準(zhǔn)熱點科學(xué)問題，深入研究，推動形成人工智能與科學(xué)研究雙向賦能的科研新生態(tài)。
AI正成為探索未知的重要工具
在上海人工智能實驗室主任、首席科學(xué)家周伯文看來，由人工智能帶來的“工具革命”已悄然發(fā)生。
“可以這樣說，在科研領(lǐng)域，人工智能技術(shù)已經(jīng)成為科研工作者的一項基礎(chǔ)設(shè)施。當(dāng)它用于數(shù)據(jù)處理，可以幫助科研人員提升對研究對象的理解；當(dāng)它用于計算，可以提升研究工具的能力；當(dāng)它用于創(chuàng)新，可以提升研究者的原創(chuàng)能力。”周伯文表示，AI賦能的關(guān)鍵點，是要找準(zhǔn)具體的科研場景。
而哪些科學(xué)問題適合用AI來賦能？周伯文贊同諾貝爾化學(xué)獎得主、AI科學(xué)家德米斯·哈薩比斯曾經(jīng)分享的3個觀察：首先，科研的內(nèi)容要有巨大的組合搜索空間；其次，研究的領(lǐng)域目標(biāo)函數(shù)清晰；最后，研究的行業(yè)要有巨大的數(shù)據(jù)量或者高效準(zhǔn)確合成數(shù)據(jù)的方法做支撐。
廈門大學(xué)南強特聘教授洪文晶也認(rèn)為，要用好人工智能助手，科研人員需要結(jié)合實際開展研究。洪文晶正是看準(zhǔn)了鋰電池市場的廣闊需求，對下一代鋰電池進行科研攻關(guān)。他用AI技術(shù)研究鋰電池電解液的新型電化學(xué)界面，通過機器人高通量實驗和人工智能的結(jié)合，實現(xiàn)了研發(fā)效率的顯著提升。
中國科學(xué)院院士、北京大學(xué)國際機器學(xué)習(xí)研究中心主任、北京科學(xué)智能研究院學(xué)術(shù)委員會主任鄂維南表示，科研模式的轉(zhuǎn)型升級能有效幫助科研人員打破學(xué)科之間、理論與實驗之間、科研與產(chǎn)業(yè)之間的界限，使科學(xué)家有更大的探索空間和更高的探索效率。要實現(xiàn)這個目標(biāo)，需要圍繞數(shù)據(jù)庫、文獻(xiàn)工具、理論方法和模型以及實驗工具，形成新的科研協(xié)同模式，推動走向“大科研時代”。
我國AI科研助手加速涌現(xiàn)
當(dāng)前，我國AI工具不斷出新，賦能科學(xué)研究。AI for science青年論壇上，北京科學(xué)智能研究院副院長李鑫宇發(fā)布新一代科研知識庫與文獻(xiàn)開放平臺“科學(xué)導(dǎo)航”。“我們的初衷是為了提高科研人員利用和檢索文獻(xiàn)的效率，便捷他們的科研生活。”李鑫宇告訴記者，目前，平臺已覆蓋全球1.6億篇文獻(xiàn)，自然語言問答式的文獻(xiàn)檢索能助力科研工作者開展文獻(xiàn)數(shù)據(jù)和實驗數(shù)據(jù)的一體化管理，讓科研檢索與管理效率提升了近百倍。
“我們希望，AI也能‘讀、算、做’，并將這些原本獨立的步驟形成自主運轉(zhuǎn)的閉環(huán)，幫助傳統(tǒng)實驗室向自動化智能化躍遷升級。”北京科學(xué)智能研究院院長、深勢科技創(chuàng)始人張林峰在論壇首發(fā)Uni-Lab-OS智能操作系統(tǒng)。他期待，該智能操作系統(tǒng)可以解決傳統(tǒng)實驗室手工操作低效、設(shè)備孤立及數(shù)據(jù)分散的痛點，成為“AI科學(xué)家”，為生物、化學(xué)、環(huán)境、材料等領(lǐng)域增添動力，為科研人員節(jié)省時間和精力。
除了堅實科研基礎(chǔ)設(shè)施的基座，AI for Science也在幫助解決產(chǎn)業(yè)實際痛點。由北京大學(xué)工學(xué)院特聘研究員、北京科學(xué)智能研究院研究員陳幟團隊帶來的“臨界熾核”，成為AI for Science從科研邁向商業(yè)航天應(yīng)用的一個典型案例。
“‘臨界熾核’的核心引擎DeepFlame是首個集成了AI框架用于反應(yīng)流高精度數(shù)值模擬的高性能、大規(guī)模開源軟件平臺。”陳幟說，“以朱雀2號為例，我們對‘火箭心臟’即發(fā)動機進行全流程數(shù)值模擬，實現(xiàn)從燃料噴注器、燃燒室到外噴羽流場的億級網(wǎng)格仿真，計算精度達(dá)工業(yè)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)，相較傳統(tǒng)方案實現(xiàn)了超千倍的加速性能。”
當(dāng)前，AI for Science正在成為當(dāng)代科學(xué)的潮流。在3月29日舉行的2025中關(guān)村論壇年會“AI for Science青年論壇”上，科技部黨組成員、副部長龍騰在致辭中表示，當(dāng)前人工智能廣泛應(yīng)用于生命、化學(xué)、地球等科學(xué)研究，正以前所未有的速度重塑人類認(rèn)知邊界，在提升科研效率、改變科研范式、加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)等方面展現(xiàn)出巨大潛力。
論壇上，中國科學(xué)技術(shù)信息研究所發(fā)布的《AI for Science創(chuàng)新圖譜》表明，全球AI for Science學(xué)術(shù)研究正快速增長。數(shù)據(jù)顯示，2019—2023年間，全球AI for Science論文發(fā)表年均增長率為27.2%，各學(xué)科領(lǐng)域論文發(fā)表均呈現(xiàn)逐年遞增趨勢，其中，生命科學(xué)、物理學(xué)和化學(xué)等領(lǐng)域發(fā)表的人工智能應(yīng)用論文數(shù)量最多。中美兩國是當(dāng)前AI for Science研究大國。近5年間，中國論文發(fā)表超過10萬篇，居全球首位。
站在時代前沿的青年科學(xué)家應(yīng)如何抓住機遇、迎接挑戰(zhàn)？龍騰表示，人工智能時代破解復(fù)雜科學(xué)難題，需要科研人員既深鉆人工智能核心技術(shù)，又貫通數(shù)學(xué)、物理、生物等基礎(chǔ)科學(xué)邏輯。青年科學(xué)家要主動打破學(xué)科邊界，在融合創(chuàng)新中提升科研能力和水平。同時，人工智能與科學(xué)研究的深度融合，將催生顛覆性科學(xué)發(fā)現(xiàn)，青年科學(xué)家要敢于突破傳統(tǒng)范式，圍繞國家重大需求，瞄準(zhǔn)熱點科學(xué)問題，深入研究，推動形成人工智能與科學(xué)研究雙向賦能的科研新生態(tài)。
AI正成為探索未知的重要工具
在上海人工智能實驗室主任、首席科學(xué)家周伯文看來，由人工智能帶來的“工具革命”已悄然發(fā)生。
“可以這樣說，在科研領(lǐng)域，人工智能技術(shù)已經(jīng)成為科研工作者的一項基礎(chǔ)設(shè)施。當(dāng)它用于數(shù)據(jù)處理，可以幫助科研人員提升對研究對象的理解；當(dāng)它用于計算，可以提升研究工具的能力；當(dāng)它用于創(chuàng)新，可以提升研究者的原創(chuàng)能力。”周伯文表示，AI賦能的關(guān)鍵點，是要找準(zhǔn)具體的科研場景。
而哪些科學(xué)問題適合用AI來賦能？周伯文贊同諾貝爾化學(xué)獎得主、AI科學(xué)家德米斯·哈薩比斯曾經(jīng)分享的3個觀察：首先，科研的內(nèi)容要有巨大的組合搜索空間；其次，研究的領(lǐng)域目標(biāo)函數(shù)清晰；最后，研究的行業(yè)要有巨大的數(shù)據(jù)量或者高效準(zhǔn)確合成數(shù)據(jù)的方法做支撐。
廈門大學(xué)南強特聘教授洪文晶也認(rèn)為，要用好人工智能助手，科研人員需要結(jié)合實際開展研究。洪文晶正是看準(zhǔn)了鋰電池市場的廣闊需求，對下一代鋰電池進行科研攻關(guān)。他用AI技術(shù)研究鋰電池電解液的新型電化學(xué)界面，通過機器人高通量實驗和人工智能的結(jié)合，實現(xiàn)了研發(fā)效率的顯著提升。
中國科學(xué)院院士、北京大學(xué)國際機器學(xué)習(xí)研究中心主任、北京科學(xué)智能研究院學(xué)術(shù)委員會主任鄂維南表示，科研模式的轉(zhuǎn)型升級能有效幫助科研人員打破學(xué)科之間、理論與實驗之間、科研與產(chǎn)業(yè)之間的界限，使科學(xué)家有更大的探索空間和更高的探索效率。要實現(xiàn)這個目標(biāo)，需要圍繞數(shù)據(jù)庫、文獻(xiàn)工具、理論方法和模型以及實驗工具，形成新的科研協(xié)同模式，推動走向“大科研時代”。
我國AI科研助手加速涌現(xiàn)
當(dāng)前，我國AI工具不斷出新，賦能科學(xué)研究。AI for science青年論壇上，北京科學(xué)智能研究院副院長李鑫宇發(fā)布新一代科研知識庫與文獻(xiàn)開放平臺“科學(xué)導(dǎo)航”。“我們的初衷是為了提高科研人員利用和檢索文獻(xiàn)的效率，便捷他們的科研生活。”李鑫宇告訴記者，目前，平臺已覆蓋全球1.6億篇文獻(xiàn)，自然語言問答式的文獻(xiàn)檢索能助力科研工作者開展文獻(xiàn)數(shù)據(jù)和實驗數(shù)據(jù)的一體化管理，讓科研檢索與管理效率提升了近百倍。
“我們希望，AI也能‘讀、算、做’，并將這些原本獨立的步驟形成自主運轉(zhuǎn)的閉環(huán)，幫助傳統(tǒng)實驗室向自動化智能化躍遷升級。”北京科學(xué)智能研究院院長、深勢科技創(chuàng)始人張林峰在論壇首發(fā)Uni-Lab-OS智能操作系統(tǒng)。他期待，該智能操作系統(tǒng)可以解決傳統(tǒng)實驗室手工操作低效、設(shè)備孤立及數(shù)據(jù)分散的痛點，成為“AI科學(xué)家”，為生物、化學(xué)、環(huán)境、材料等領(lǐng)域增添動力，為科研人員節(jié)省時間和精力。
除了堅實科研基礎(chǔ)設(shè)施的基座，AI for Science也在幫助解決產(chǎn)業(yè)實際痛點。由北京大學(xué)工學(xué)院特聘研究員、北京科學(xué)智能研究院研究員陳幟團隊帶來的“臨界熾核”，成為AI for Science從科研邁向商業(yè)航天應(yīng)用的一個典型案例。
“‘臨界熾核’的核心引擎DeepFlame是首個集成了AI框架用于反應(yīng)流高精度數(shù)值模擬的高性能、大規(guī)模開源軟件平臺。”陳幟說，“以朱雀2號為例，我們對‘火箭心臟’即發(fā)動機進行全流程數(shù)值模擬，實現(xiàn)從燃料噴注器、燃燒室到外噴羽流場的億級網(wǎng)格仿真，計算精度達(dá)工業(yè)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)，相較傳統(tǒng)方案實現(xiàn)了超千倍的加速性能。”
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