人工智能助力科学发现之路

来历：人民日报海外版。

跟着人工智能使用的日益广泛，人工智能赋能科学研讨（AI for Science）近年来在全球迎来蓬勃展开，展现出重塑科技立异的巨大潜力。日前在北京举办的中关村论坛年会上，人工智能在科学研讨中的前沿使用成为各界重视的热门话题。专家和业内人士以为，作为人工智能展开的新前沿，“AI for Science”正快速从试验室探究迈向科研干流，有望引领一场深入的科研范式革新。

人工智能与科研深度交融。

催生更多立异打破。

近年来，人工智能已在多个要害学科范畴完结打破：AlphaFold2算法精确猜测蛋白质结构，自动化资料研制渠道“机器化学家”快速筛选出高功能催化剂，人工智能参加地理图画处理发现新的星体结构……这些“AI+科研”的实践事例，不断拓宽着人类的常识鸿沟。

我国科学技术信息研讨所发布的《AI for Science立异图谱》（以下简称《陈述》）显现，全球科学家正不断将机器学习等人工智能技术使用于科学研讨各范畴。人工智能经过革新科研范式、提高科研功率，推动物理、化学、生物等根底学科前沿打破，在组成生物制作、资料规划等范畴催生出一批新技术形式驱动的新兴工业。与此同时，人工智能与数学、物理、生命科学等根底学科的穿插交融，为人工智能供给理论根底与办法论支撑，不断推动人工智能理论打破并拓宽才能鸿沟。

在全球AI for Science学术研讨方面，2019年—2023年间，全球AI for Science论文宣布年均增长率为27.2%，各学科范畴论文宣布均出现逐年递加趋势，其间，生命科学、物理学和化学等范畴宣布的人工智能使用论文数量最多。中美两国是当时AI for Science研讨大国。近5年间，我国论文宣布超越10万篇，居全球首位。

北京大学工学院特聘研讨员、北京科学智能研讨院研讨员陈帜团队展现了AI for Science从科研迈向商业航天使用的典型事例——“临界炽核”使用。该使用的中心引擎DeepFlame是首个集成了AI结构用于反响流高精度数值模仿的高功能、大规模开源软件渠道。

“以朱雀二号火箭为例，咱们对‘火箭心脏’即发动机进行了全流程数值模仿，完结从燃料喷注器、燃烧室到外喷羽流场的亿级网格仿真，核算精度达工业使用规范，相较传统计划完结了超千倍的加快功能。”陈帜介绍。

我国科学技术信息研讨所党委书记赵志耘表明，跟着模型算法、数据、算力、根底软件等立异要素进一步敞开同享，开源敞开的普惠化AI for Science生态将走向老练，人工智能赋能科学研讨的门槛将继续下降，场景的广度、深度不断拓宽，人工智能与科学深度交融将催生更多立异与打破。

资源加快整合。

推动走向“大科研年代”。

虽然AI for Science展现出巨大潜力，但仍面对实际应战。科研数据的高获取本钱、格局非规范化、数据敏感性强等问题普遍存在，成为限制AI有用使用的难题。

我国科学院院士鄂维南以为，科研形式的转型晋级能有用协助科研人员打破学科之间、理论与试验之间、科研与工业之间的鸿沟，使科学家有更大的探究空间和更高的探究功率。完结这个方针，需求环绕数据库、文献东西、理论办法和模型以及试验东西，构成新的科研协同形式，推动走向“大科研年代”。

算法模型、常识库、算力渠道和试验表征系统是支撑未来科研范式的中心基座。北京科学智能研讨院副院长李鑫宇发布了新一代科研常识库与文献敞开渠道“科学导航”，该渠道现在已掩盖全球1.6亿篇文献，经过自然语言问答式的文献检索才能，协助科研工作者前瞻性展开文献数据和试验数据一体化办理，让科研检索与办理功率提高了近百倍。

“未来，咱们可以让人工智能‘读、算、做’，并将这些本来独立的进程构成自主工作的闭环。”北京科学智能研讨院院长、深势科技创始人张林峰发布了Uni-Lab-OS智能试验室操作系统。他说，该操作系统可以处理传统试验室手工操作低效、设备孤立及数据涣散的痛点。这位“AI科学家”有望助力传统试验室向自动化、智能化跃迁，为生物、化学、环境、资料等范畴增加动力，为科研人员节约更多的时刻和精力。

鄂维南表明，跟着AI for Science的展开，在不远的将来，咱们会看到科研资源的加快整合。“在广阔范围内构建一个‘图书馆’、一个‘教育楼’、一个‘超算中心’、一个‘试验室’，让AI读文献、做核算、做试验、做评测，构成交融闭环。”他说。

培育穿插学科交融人才。

青年科学家扮演重要人物。

《陈述》剖析了100多个AI for Science代表性事例的场景散布，发现AI for Science在生命科学范畴的场景最为丰厚。物理范畴要点场景则包含量子力学仿真核算、物理场模仿、光学核算及核物理等。在化学范畴，分子动力学核算、分子生成、催化剂规划等场景现在重视度较高。

我国科学院高能物理研讨所研制的Dr.Sai（赛博士）多智能体协同系统，完结了物理剖析全流程自动化，取得了一系列要害技术的中心打破。我国科学院高能物理研讨所研讨员、核算中心主任齐法制介绍，经过分层多智能体系统，该系统已成功复现了重要科学发现——四夸克粒子Zc（3900）的发现进程。现在，赛博士已经成为高能物理范畴“感知—推理—履行”一体化的专家级科研帮手，为粒子物理范畴模型展开奠定根底。

在“AI for Science”浪潮加快奔向科研前沿的当下，青年科学家正站在年代的交汇点，扮演着技术革新与范式改变的两层推动者人物。

科技部副部长龙腾指出，人工智能年代破解杂乱科学难题，需求科研人员既深钻人工智能中心技术，又贯穿数学、物理、生物等根底科学逻辑。青年科学家要自动打破学科鸿沟，在交融立异中提高科研才能和水平，勇于打破传统范式，环绕国家严重需求，瞄准热门科学问题，深入研讨，推动构成人工智能与科学研讨双向赋能的科研新生态。

近年来，我国许多高校大力推动“AI+X”学科穿插交融教育，构成多层次、跨范畴的立异人才培育系统。例如浙江大学联合复旦大学、我国科学技术大学、上海交通大学等高校共建全国首个跨校“AI+X”微专业；清华大学第一批已有117门试点课程、147个教育班展开人工智能赋能教育实践……与此同时，一批85后、90后科研人员正在成为AI for Science的前锋力气。

上海人工智能试验室主任、首席科学家周伯文以为，面向科学研讨的人工智能展开首先要完结“通专交融”，科学研讨需求人工智能在研讨者、研讨东西、研讨方针全部联系的总和上发挥作用，当这两个要害进程完结后，人工智能将完结质的腾跃——从“东西的革新”改变为可以重构科研范式、催生新范畴的“革新的东西”，终究引领科学研讨进入新年代。

“完结AI for Science的展开方针，需求一支穿插学科交融和有战斗力的科研人才队伍，而优异年轻人正是咱们最需求的。”鄂维南说。（本报记者 刘 峣）。

《人民日报海外版》（2025年04月10日第09版）。

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