人工智能与科研深度融合
催生更多创新突破
近年来，人工智能已在多个关键学科领域实现突破：AlphaFold2算法准确预测蛋白质结构，自动化材料研发平台“机器化学家”快速筛选出高性能催化剂，人工智能参与天文图像处理发现新的星体结构……这些“AI+科研”的实际案例，不断拓展着人类的知识边界。
中国科学技术信息研究所发布的《AIforScience创新图谱》(以下简称《报告》)显示，全球科学家正不断将机器学习等人工智能技术应用于科学研究各领域。人工智能通过变革科研范式、提升科研效率，推动物理、化学、生物等基础学科前沿突破，在合成生物制造、材料设计等领域催生出一批新技术模式驱动的新兴产业。与此同时，人工智能与数学、物理、生命科学等基础学科的交叉融合，为人工智能提供理论基础与方法论支持，不断推动人工智能理论突破并拓展能力边界。
在全球AIforScience学术研究方面，2019年—2023年间，全球AIforScience论文发表年均增长率为27.2%，各学科领域论文发表均呈现逐年递增趋势，其中，生命科学、物理学和化学等领域发表的人工智能应用论文数量最多。中美两国是当前AIforScience研究大国。近5年间，中国论文发表超过10万篇，居全球首位。
北京大学工学院特聘研究员、北京科学智能研究院研究员陈帜团队展示了AIforScience从科研迈向商业航天应用的典型案例——“临界炽核”应用。该应用的核心引擎DeepFlame是首个集成了AI框架用于反应流高精度数值模拟的高性能、大规模开源软件平台。
“以朱雀二号火箭为例，我们对‘火箭心脏’即发动机进行了全流程数值模拟，实现从燃料喷注器、燃烧室到外喷羽流场的亿级网格仿真，计算精度达工业应用标准，相较传统方案实现了超千倍的加速性能。”陈帜介绍。
中国科学技术信息研究所党委书记赵志耘表示，随着模型算法、数据、算力、基础软件等创新要素进一步开放共享，开源开放的普惠化AIforScience生态将走向成熟，人工智能赋能科学研究的门槛将持续降低，场景的广度、深度不断拓展，人工智能与科学深度融合将催生更多创新与突破。
资源加速整合
推动走向“大科研时代”
尽管AIforScience展现出巨大潜力，但仍面临现实挑战。科研数据的高获取成本、格式非标准化、数据敏感性强等问题普遍存在，成为制约AI有效应用的难题。
中国科学院院士鄂维南认为，科研模式的转型升级能有效帮助科研人员打破学科之间、理论与实验之间、科研与产业之间的界限，使科学家有更大的探索空间和更高的探索效率。实现这个目标，需要围绕数据库、文献工具、理论方法和模型以及实验工具，形成新的科研协同模式，推动走向“大科研时代”。
算法模型、知识库、算力平台和实验表征系统是支撑未来科研范式的核心基座。北京科学智能研究院副院长李鑫宇发布了新一代科研知识库与文献开放平台“科学导航”，该平台目前已覆盖全球1.6亿篇文献，通过自然语言问答式的文献检索能力，帮助科研工作者前瞻性开展文献数据和实验数据一体化管理，让科研检索与管理效率提升了近百倍。
“未来，我们可以让人工智能‘读、算、做’，并将这些原本独立的步骤形成自主运转的闭环。”北京科学智能研究院院长、深势科技创始人张林峰发布了Uni-Lab-OS智能实验室操作系统。他说，该操作系统可以解决传统实验室手工操作低效、设备孤立及数据分散的痛点。这位“AI科学家”有望助力传统实验室向自动化、智能化跃迁，为生物、化学、环境、材料等领域增添动力，为科研人员节省更多的时间和精力。
鄂维南表示，随着AIforScience的发展，在不远的将来，我们会看到科研资源的加速整合。“在广大范围内构建一个‘图书馆’、一个‘教学楼’、一个‘超算中心’、一个‘实验室’，让AI读文献、做计算、做实验、做评测，形成融合闭环。”他说。
培养交叉学科融合人才
青年科学家扮演重要角色
《报告》分析了100多个AIforScience代表性案例的场景分布，发现AIforScience在生命科学领域的场景最为丰富。物理领域重点场景则包括量子力学仿真计算、物理场模拟、光学计算及核物理等。在化学领域，分子动力学计算、分子生成、催化剂设计等场景目前关注度较高。
中国科学院高能物理研究所研发的Dr.Sai(赛博士)多智能体协同系统，实现了物理分析全流程自动化，取得了一系列关键技术的核心突破。中国科学院高能物理研究所研究员、计算中心主任齐法制介绍，通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)的发现过程。目前，赛博士已经成为高能物理领域“感知—推理—执行”一体化的专家级科研助手，为粒子物理领域模型发展奠定基础。
在“AIforScience”浪潮加速奔向科研前沿的当下，青年科学家正站在时代的交汇点，扮演着技术革新与范式转变的双重推动者角色。
科技部副部长龙腾指出，人工智能时代破解复杂科学难题，需要科研人员既深钻人工智能核心技术，又贯通数学、物理、生物等基础科学逻辑。青年科学家要主动打破学科边界，在融合创新中提升科研能力和水平，敢于突破传统范式，围绕国家重大需求，瞄准热点科学问题，深入研究，推动形成人工智能与科学研究双向赋能的科研新生态。
近年来，中国许多高校大力推进“AI+X”学科交叉融合教育，形成多层次、跨领域的创新人才培养体系。例如浙江大学联合复旦大学、中国科学技术大学、上海交通大学等高校共建全国首个跨校“AI+X”微专业；清华大学首批已有117门试点课程、147个教学班开展人工智能赋能教学实践……与此同时，一批85后、90后科研人员正在成为AIforScience的先锋力量。
上海人工智能实验室主任、首席科学家周伯文认为，面向科学研究的人工智能发展首先要实现“通专融合”，科学研究需要人工智能在研究者、研究工具、研究对象一切关系的总和上发挥作用，当这两个关键步骤实现后，人工智能将完成质的飞跃——从“工具的革命”转变为能够重构科研范式、催生新领域的“革命的工具”，最终引领科学研究进入新时代。
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