鄂维南院士：是中国科技创新历史上最好的机会

21世纪经济报道记者钟雨欣北京报道。

AI求解薛定谔方程、AI求解控制论方程、AI加速分子模拟的出现，正在给科学研究带来新的想象空间。“AI for Science是中国科技创新史上最好的机遇，空间非常大，将全方位改变从科研到产业落地的过程。”8月10日，中国科学院院士、北京大学国际机器学习研究中心主任尤因在2023科学智能峰会主论坛上表示。

什么是科学的AI？本次论坛发布的《科学智能全球发展观察与展望》(AI4S)2023版指出:“如果我们能够明智地行动，制定适当的监管措施，并适当支持AI在解决科学中最紧迫问题方面的创新应用，AI可能会彻底改变科学进程。我们称这种视觉为科学的人工智能。我们期待一个由AI驱动的未来。在这个未来，AI工具可以将我们从繁琐耗时的劳动中解放出来，同时引导我们进行创新发明和发现，让本应需要几十年的突破提前实现。”

“AI for Scientific已经从愿景走向共识，地方政府、高校、研究机构、国家实验室都已经深度布局。”尤因说。记者21世纪经济报道关注到，今年3月，科技部和国家自然科学基金委员会启动了AI for Science专项部署，紧密结合数学、物理、化学、天文等基础学科重点问题，聚焦药物研发、基因研究、生物育种、新材料研发等重点领域的科研需求，布局“人工智能驱动的科研”前沿科研发展体系。

人工智能驱动的科学研究是以机器学习为代表的人工智能技术与科学研究深度融合的产物。尤因在当时接受新华社采访时表示，借助机器学习在高维问题上的表达能力，人类可以更加真实细致地描述复杂系统的机理，同时也可以将基本原理以更加高效实用的方式应用于解决实际问题。

艾维南在会上说，效率低下是目前科学研究面临的主要困难之一。“科学研究最重要的成就是得到了一些基本原理，比如量子力学、流体力学。我们发现，虽然基本原理很重要，但解决实际问题还是有一定难度的。我们通过实验手段提供的信息是有限的，分析和利用数据的能力也是有限的。”

他说，过去科研往往形成“小农作坊”模式，自给自足，但效率差。AI可以提供一种解决困难的手段。发展面向科学的AI，推进“平台科研”模式，需要解决不同科研领域的共性问题，构建面向科学的AI的基础设施(概括为“四束”)，包括基本原理和数据驱动的算法模型和软件、高精度高效的实验表征方法、备选文献的数据库和知识库、高度集成的计算平台。在基础设施的支撑下，赋能工业应用的实际场景(概括为“N支柱”)将在材料科学、能源化工、航空航天、药物研发等领域带来巨大变革。

“人工智能支持的科学研究将彻底改变科学研究和产业创新的模式。AI for Science是中国科技创新史上最好的机遇，它将推动“平台+垂直整合”的新范式。尤因说。

(作者:钟雨欣编辑:吴立阳)

南方财经全媒体集团及其客户发布内容的知识产权归其媒体所有。未经书面授权，任何人不得以任何方式使用。请点击此处获取详细信息或授权信息。