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全面加快人工智能與科學(xué)研究深度融合

2025-08-29 來源:科技日報 原創(chuàng)文章
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關(guān)鍵詞: AI for Science 科研范式轉(zhuǎn)型 智能科研設(shè)施 典型場景 數(shù)據(jù)價值

  人工智能(AI)與科學(xué)研究的深度融合,正在孕育一場前所未有的科技革命。隨著我國在AI驅(qū)動科學(xué)研究(AI for Science)領(lǐng)域的快速布局與持續(xù)投入,AI驅(qū)動科學(xué)研究的戰(zhàn)略方向與發(fā)展路徑已日益清晰。

  近日,國務(wù)院印發(fā)《關(guān)于深入實施“人工智能+”行動的意見》,提出加快實施“人工智能+”科學(xué)技術(shù)行動,加快科學(xué)發(fā)現(xiàn)進(jìn)程,率先建立基于AI的新型科研和研發(fā)范式,推動我國科技創(chuàng)新走在世界前列。展望“十五五”,AI for Science將成為我國科技體制變革和創(chuàng)新能力躍升的關(guān)鍵引擎,為實現(xiàn)整體科研和研發(fā)范式的智能化轉(zhuǎn)型,以及2035年建成世界科技強(qiáng)國的戰(zhàn)略目標(biāo)奠定堅實基礎(chǔ)。

  推動科研范式智能化轉(zhuǎn)型

  首先,AI for Science的本質(zhì)是通過人工智能解決過去無法解決的重大科學(xué)難題,加速原始創(chuàng)新步伐。例如,蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測這一生命科學(xué)領(lǐng)域的“世紀(jì)難題”正是通過AI技術(shù)取得了突破性進(jìn)展。其次,AI for Science正在發(fā)展新的算法和工具以推動科研的根本性變革。新一代基于AI的科研工具不斷涌現(xiàn),極大提升了科學(xué)計算與模擬的效率和精度。而AI for Science更為深遠(yuǎn)的意義在于推動整體科研范式的智能化轉(zhuǎn)型。這不是個別機(jī)構(gòu)、團(tuán)隊的轉(zhuǎn)型,而是整個科研體系、產(chǎn)業(yè)格局的重塑。它將推動科學(xué)研究從“作坊模式”轉(zhuǎn)變?yōu)椤捌脚_模式”。

  然而,目前AI for Science所引發(fā)的這場革命,其廣度與深度尚未被國際社會充分認(rèn)識。因此,這正是一個難得的機(jī)會。如果我國能夠有效把握,集中力量、系統(tǒng)推進(jìn),有望在未來5年內(nèi)率先實現(xiàn)“平臺科研”的新范式,確保中國在全球科技創(chuàng)新中的引領(lǐng)地位。

  架設(shè)智能科研“高速公路”

  科學(xué)研究的范式變革,首先要依賴于堅實的科研基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。正如高速公路之于現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)社會,智能化科研基礎(chǔ)設(shè)施是AI for Science發(fā)展的“底座”。近年來,我國已在科研基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方面取得初步進(jìn)展。例如,以玻爾空間站為代表的基礎(chǔ)科研平臺,集成了文獻(xiàn)、數(shù)據(jù)、計算、實驗等多種功能,能夠高效支撐科學(xué)任務(wù)的全流程管理,正迅速成為廣大科研工作者喜歡的工具。

  此外,以Innovator+SciMaster為代表的通用科研大模型和智能體研發(fā)也取得一定突破,這些智能體不僅能夠掌握全學(xué)科知識,還具備自主創(chuàng)新和“干濕閉環(huán)”科研能力,在保持通用能力的同時,顯著提升了科學(xué)專業(yè)能力。

  打造典型場景與亮點項目

  AI for Science的推廣應(yīng)用需要在重點領(lǐng)域、典型場景中率先突破,形成可復(fù)制、可推廣的“樣板工程”,帶動整體科研體系的轉(zhuǎn)型升級。

  在材料領(lǐng)域,推動材料基因組工程利用AI對材料結(jié)構(gòu)、性能和工藝的復(fù)雜關(guān)系進(jìn)行建模和預(yù)測,大幅縮短新材料的研發(fā)周期,降低研發(fā)成本;在化學(xué)領(lǐng)域,有機(jī)合成是重要分支。AI驅(qū)動的有機(jī)合成路徑規(guī)劃與反應(yīng)預(yù)測,能夠顯著提高新分子、新藥物的研發(fā)效率。智能化、高效率的催化劑設(shè)計和催化反應(yīng)研究也已經(jīng)取得了可喜的進(jìn)步;在生命科學(xué)領(lǐng)域,AI for Science在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測、基因編輯、藥物發(fā)現(xiàn)等領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大潛力?;贏I的分子對接和藥物篩選平臺已成為新藥研發(fā)的核心工具,有望推動個體化醫(yī)療、精準(zhǔn)診療等新模式發(fā)展。尤其值得關(guān)注的是,AI為建立有廣泛實際應(yīng)用的虛擬細(xì)胞提供了可能。

  釋放科學(xué)數(shù)據(jù)價值

  科學(xué)研究的焦點正逐漸從“拼模型”轉(zhuǎn)向“拼數(shù)據(jù)”。過去10余年,科學(xué)界主要聚焦于模型創(chuàng)新,通過不斷提升模型的復(fù)雜性和能力,解決了諸如維數(shù)災(zāi)難、對稱性、訓(xùn)練穩(wěn)定性、長程依賴等一系列難題。展望未來,數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性正成為AI for Science進(jìn)一步突破的核心,如何用好存量數(shù)據(jù)、布局增量數(shù)據(jù)成為制勝的關(guān)鍵。其中,存量數(shù)據(jù)主要包括文獻(xiàn)、專有語料、專業(yè)數(shù)據(jù)庫等,為AI模型的預(yù)訓(xùn)練和知識獲取提供了基礎(chǔ)。與通用數(shù)據(jù)相比,科學(xué)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出更強(qiáng)的專業(yè)性,涉及復(fù)雜深層的學(xué)科知識和關(guān)聯(lián)關(guān)系,對數(shù)據(jù)處理和標(biāo)注提出了更高要求。

  增量數(shù)據(jù)是推動AI for Science持續(xù)突破的助推器。隨著自動化實驗平臺、高通量計算和智能傳感設(shè)備的普及,科學(xué)領(lǐng)域的增量數(shù)據(jù)產(chǎn)出能力大幅提升。其中,數(shù)據(jù)社區(qū)正在成為增量數(shù)據(jù)獲取和共享的重要平臺。通過如“科學(xué)導(dǎo)航”等門戶的搭建,打造科研人員、數(shù)據(jù)資源和創(chuàng)新力量有效協(xié)同的樞紐,以社區(qū)化方式推動科學(xué)數(shù)據(jù)的開放共享、精準(zhǔn)標(biāo)注和共建共治。

  重塑我國科技創(chuàng)新體系

  AI for Science不僅是技術(shù)路線的選擇,更是重塑我國科技創(chuàng)新體系的歷史性機(jī)遇。近年來,我國在AI for Science領(lǐng)域持續(xù)投入,無論在基礎(chǔ)工具和設(shè)施、典型應(yīng)用場景,還是在實驗室智能化改造等方面,均取得了積極進(jìn)展。

  當(dāng)前,AI驅(qū)動的科研范式變革為我國實現(xiàn)2035年世界科技強(qiáng)國目標(biāo)提供了前所未有的戰(zhàn)略機(jī)遇,亟需在已有基礎(chǔ)上搶抓先機(jī)、統(tǒng)籌推進(jìn)。為實現(xiàn)這一目標(biāo),需要從頂層設(shè)計、政策支持到一線科研人員協(xié)同創(chuàng)新,深入實施“人工智能+”科學(xué)技術(shù)行動,推動整體科研和研發(fā)范式智能化轉(zhuǎn)型,形成以AI為核心驅(qū)動力的科研創(chuàng)新生態(tài)。唯有把握機(jī)遇、持續(xù)突破,才能在新一輪科技革命中贏得全球競爭的主動權(quán)。