推動AI與科學(xué)研究的深度融合，可顯著縮短科研周期、降低研發(fā)成本、提升創(chuàng)新效能

用AI（人工智能）“設(shè)計”出全新的鋰載體分子，“注射”進(jìn)廢舊衰減的鋰電池中，讓其“滿血復(fù)活”；借助大數(shù)據(jù)和AI，快速找到帕金森疾病的靶點、篩選出“適配”的小分子藥物……近來，復(fù)旦大學(xué)科研團(tuán)隊接連在國際頂尖科研雜志發(fā)表系列成果。尤其值得關(guān)注的是，這些成果背后都有一個共同的隱形助手——AI。該校從2022年底起就開始全面推動AI與科學(xué)研究的深度融合（AI for Science，以下簡稱“AI4S”），目前AI4S科研團(tuán)隊已逾百個。

伴隨新一代AI技術(shù)的蓬勃發(fā)展，特別是大模型的出現(xiàn)和快速迭代，AI4S已成為科研創(chuàng)新的重要驅(qū)動力，在芯片設(shè)計、生物醫(yī)藥、材料能源、天文氣象、自動駕駛等領(lǐng)域取得了一系列重大創(chuàng)新突破。2024年諾貝爾物理學(xué)獎和化學(xué)獎均授予AI相關(guān)研究的學(xué)者，充分彰顯了AI在科學(xué)研究上的重要價值。

實踐表明，AI已成為繼實驗、理論、計算之后的科學(xué)研究新范式。推動AI與科學(xué)研究的深度融合，可顯著縮短科研周期、降低研發(fā)成本、提升創(chuàng)新效能。

我國科研人員已在多個領(lǐng)域開展“人工智能驅(qū)動的科學(xué)研究”。中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)化學(xué)與材料科學(xué)學(xué)院江俊團(tuán)隊借助自主研發(fā)的“機(jī)器化學(xué)家”，從55萬種可能的金屬配比中找出最優(yōu)的高熵催化劑，僅需要5周時間。按照傳統(tǒng)研究范式，這一過程可能需要1400年。中山大學(xué)與阿里云合作研究，利用云計算與AI技術(shù)發(fā)現(xiàn)了180個超群、16萬余種全新RNA病毒，大幅提升了業(yè)界對RNA病毒多樣性和病毒演化歷史的認(rèn)知。

與此同時，相關(guān)部委和地方也積極推進(jìn)人工智能驅(qū)動的科學(xué)研究。2023年2月，科學(xué)技術(shù)部會同國家自然科學(xué)基金委啟動“人工智能驅(qū)動的科學(xué)研究”專項，緊密結(jié)合數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)、天文等基礎(chǔ)學(xué)科關(guān)鍵問題，布局前沿科技研發(fā)體系。北京、上海、四川、廣東、浙江等地也紛紛進(jìn)行相關(guān)部署。

當(dāng)然，AI4S畢竟是近幾年興起的新事物，在實踐過程中還面臨高質(zhì)量數(shù)據(jù)獲取、算法可解釋性、治理和倫理等卡點堵點。業(yè)內(nèi)專家指出，今后需對癥下藥，加強(qiáng)系統(tǒng)布局和統(tǒng)籌指導(dǎo)，大力支持相關(guān)主體建設(shè)科學(xué)智能創(chuàng)新中心、協(xié)調(diào)算力資源和科研數(shù)據(jù)集，積極持續(xù)探索AI在科學(xué)研究領(lǐng)域示范應(yīng)用。

問題所在也是潛力所在。我國在AI技術(shù)、科研數(shù)據(jù)、算力資源和多樣化應(yīng)用場景等方面基礎(chǔ)較好，為AI與科學(xué)深度融合提供了有力支撐。相關(guān)各方協(xié)同發(fā)力、加快推動AI與科學(xué)研究的深度融合，一定能為加快實現(xiàn)高水平科技自立自強(qiáng)作出更大貢獻(xiàn)。