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本報(bào)記者 李洋

人工智能與科學(xué)研究的深度融合，正在重塑科技創(chuàng)新的未來圖景。

“2019-2023年間，全球AI for Science論文發(fā)表年均增長(zhǎng)率為27.2%，各學(xué)科領(lǐng)域論文發(fā)表均呈現(xiàn)逐年遞增趨勢(shì)，其中生命科學(xué)、物理學(xué)和化學(xué)等領(lǐng)域發(fā)表的人工智能應(yīng)用論文數(shù)量最多。中美兩國(guó)是當(dāng)前AI for Science研究大國(guó)，近五年間，中國(guó)論文發(fā)表超過10萬篇，居全球最高?！?月29日下午，2025中關(guān)村論壇年會(huì)-AI for Science青年論壇在京舉辦，會(huì)上，中國(guó)科學(xué)技術(shù)信息研究所發(fā)布了《AI for Science創(chuàng)新圖譜》。

打破界限

助力科研資源加速整合

中國(guó)科學(xué)院院士鄂維南解析了AI for Science的領(lǐng)域發(fā)展路徑，“科研的轉(zhuǎn)型升級(jí)能夠有效地幫助我們打破學(xué)科與學(xué)科之間的界限、打破理論與實(shí)驗(yàn)之間的界限、打破科研與產(chǎn)業(yè)之間的界限，使我們有更大的探索空間和更高的探索效率。要實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)，就需要圍繞數(shù)據(jù)庫(kù)、文獻(xiàn)工具、理論方法和模型以及實(shí)驗(yàn)工具，構(gòu)建科研基礎(chǔ)設(shè)施，形成新的科研協(xié)同模式，推動(dòng)我們走向‘大科研時(shí)代’。”鄂維南說。

鄂維南表示，在AI for Science領(lǐng)域，文獻(xiàn)知識(shí)和各類數(shù)據(jù)庫(kù)屬于存量數(shù)據(jù)，未來通過實(shí)驗(yàn)和計(jì)算將產(chǎn)生更大量的增量數(shù)據(jù)，如何將他們充分利用，這就需要基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)系統(tǒng)的搭建。在不遠(yuǎn)的將來，我們會(huì)看到科研資源的加速整合，在廣大范圍內(nèi)構(gòu)建一個(gè)“圖書館”、一個(gè)“教學(xué)樓”、一個(gè)“超算中心”、一個(gè)“實(shí)驗(yàn)室”，讓AI能讀文獻(xiàn)、做計(jì)算、做實(shí)驗(yàn)、做評(píng)測(cè)，同時(shí)能形成融合的閉環(huán)。

“通專融合”

助力AI從“工具的革命”到“革命的工具”

“面向科學(xué)研究的AI發(fā)展首先要實(shí)現(xiàn)‘通專融合’，此外科學(xué)研究需要AI在研究者、研究工具、研究對(duì)象一切關(guān)系的總和上發(fā)揮作用，當(dāng)這兩個(gè)關(guān)鍵步驟實(shí)現(xiàn)后，AI將完成質(zhì)的飛躍——從‘工具的革命’，轉(zhuǎn)變?yōu)槟軌蛑貥?gòu)科研范式、催生新領(lǐng)域的‘革命的工具’，最終引領(lǐng)科學(xué)研究進(jìn)入新時(shí)代?！鄙虾Ｈ斯ぶ悄軐?shí)驗(yàn)室主任、首席科學(xué)家周伯文表示。

各位青年學(xué)者帶來的眾多成果，正是這一框架的具象化實(shí)踐。

會(huì)議上展示發(fā)布的新一代科研知識(shí)庫(kù)與文獻(xiàn)開放平臺(tái)Science Navigator（科學(xué)導(dǎo)航），目前已覆蓋全球1.6億篇文獻(xiàn)，自然語(yǔ)言問答式的文獻(xiàn)檢索，助力科研工作者前瞻性開展文獻(xiàn)數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的一體化管理，讓科研檢索與管理效率提升了近百倍。

“Science Navigator支持多模態(tài)科研數(shù)據(jù)的問答，例如可以粘貼一張分子式，它可以準(zhǔn)確識(shí)別相關(guān)分子式，并找到與這個(gè)分子式相關(guān)的論文?！闭绫本┛茖W(xué)智能研究院副院長(zhǎng)李鑫宇所言，自2023年在中關(guān)村論壇上首發(fā)以來，Science Navigator已一步步成長(zhǎng)為一個(gè)產(chǎn)品級(jí)的應(yīng)用。用戶可以構(gòu)建學(xué)術(shù)主頁(yè)和他的AI學(xué)術(shù)助手，與全球?qū)W者進(jìn)行問答交流。目前Science Navigator已集成于“玻爾科研空間站”。

即使計(jì)算方式已被廣泛使用，實(shí)驗(yàn)仍然是科研中不可或缺的組成部分，AI的加持將使實(shí)驗(yàn)變得更加高效和精準(zhǔn)。以電子顯微鏡技術(shù)為例，其快速發(fā)展使得每小時(shí)可采集超過TB級(jí)的多維數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)能揭示樣品的原子級(jí)三維結(jié)構(gòu)、成分和價(jià)態(tài)等信息。然而，樣品特性的精確重建是個(gè)重大挑戰(zhàn)，機(jī)器學(xué)習(xí)為解決這一多階段問題提供了有效框架。

英國(guó)羅莎琳德·富蘭克林研究所研究員Ivan Lobato說：“我們提出了一種結(jié)構(gòu)化逆向工程方法，整合了數(shù)據(jù)恢復(fù)、定量特征提取和特性映射三大模塊。其中噪聲和畸變的數(shù)學(xué)模型的開發(fā)，用于精確高效地表征掃描電子顯微鏡（SEM）、掃描透射電子顯微鏡（STEM）和透射電子顯微鏡（TEM）獲取的未失真與失真數(shù)據(jù)集。此外，我們?cè)O(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、訓(xùn)練方法和定制損失函數(shù)，用于校正實(shí)驗(yàn)性SEM、STEM、TEM及會(huì)聚束電子衍射（CBED）數(shù)據(jù)中存在的復(fù)雜畸變?！边@些進(jìn)展為更精確高效的電子顯微鏡數(shù)據(jù)分析開辟了新途徑，最終將提升在原子尺度解析材料結(jié)構(gòu)的能力。

“未來我們希望可以讓AI能‘讀、算、做’，并將這些原本獨(dú)立的步驟形成自主運(yùn)轉(zhuǎn)的閉環(huán)，Uni-Lab-OS智能實(shí)驗(yàn)室操作系統(tǒng)就如同這里面的‘神經(jīng)系統(tǒng)’，助力傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室向自動(dòng)化智能化躍遷升級(jí)?！北本┛茖W(xué)智能研究院院長(zhǎng)、深勢(shì)科技創(chuàng)始人張林峰在論壇進(jìn)行了Uni-Lab-OS智能實(shí)驗(yàn)室操作系統(tǒng)的首次發(fā)布，期待可以解決傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室手工操作低效、設(shè)備孤立及數(shù)據(jù)分散的痛點(diǎn)，推動(dòng)走向自主設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)的“AI科學(xué)家”，為科研人員節(jié)省更多的時(shí)間和精力。

“以智能化、高通量實(shí)驗(yàn)為目標(biāo)的AI4S科研基礎(chǔ)設(shè)施將為以大模型為代表的人工智能提供高質(zhì)量的科學(xué)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來源以及模型訓(xùn)練和驗(yàn)證場(chǎng)景，其互聯(lián)互通有望推動(dòng)實(shí)現(xiàn)AI4S的規(guī)模法則?！睂?duì)于AI4S科研基礎(chǔ)設(shè)施，廈門大學(xué)南強(qiáng)特聘教授、蘇州實(shí)驗(yàn)室主任研究員洪文晶說。

場(chǎng)景應(yīng)用突破

解決行業(yè)實(shí)際問題

在基礎(chǔ)設(shè)施的堅(jiān)實(shí)基座上，AI for Science正通過應(yīng)用場(chǎng)景解決產(chǎn)業(yè)實(shí)際痛點(diǎn)。

DeepFlame Rocket應(yīng)用（臨界熾核）作為AI for Science領(lǐng)域從科研邁向商業(yè)航天應(yīng)用的一個(gè)典型案例，在論壇上首次發(fā)布。

“其核心引擎DeepFlame是首個(gè)集成了AI框架用于反應(yīng)流高精度數(shù)值模擬的高性能、大規(guī)模開源軟件平臺(tái)?！北本┐髮W(xué)工學(xué)院特聘研究員、北京科學(xué)智能研究院研究員陳幟帶來了生動(dòng)直觀的分享展示，“以朱雀2號(hào)為例，對(duì)‘火箭心臟’即發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行全流程數(shù)值模擬，實(shí)現(xiàn)從燃料噴注器、燃燒室到外噴羽流場(chǎng)的億級(jí)網(wǎng)格仿真，計(jì)算精度達(dá)工業(yè)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)，相較傳統(tǒng)方案實(shí)現(xiàn)了超千倍的加速性能。”

中國(guó)科學(xué)院化學(xué)所研究員江劍展示了ChemBrain智能體（化學(xué)智腦）和ChemBody機(jī)器人（化學(xué)智體）的智能聯(lián)動(dòng)，并發(fā)布AI-Ready多維高分子數(shù)據(jù)庫(kù)（Polymer Data Bank）。“ChemBrain智能體是實(shí)現(xiàn)化學(xué)材料智能創(chuàng)制‘干-濕’閉環(huán)的關(guān)鍵，其核心組件包含AI-Ready數(shù)據(jù)庫(kù)、材料性質(zhì)預(yù)測(cè)模型、AI增強(qiáng)的多尺度模擬、自動(dòng)化硬件設(shè)備（ChemBody）智能調(diào)用的操作系統(tǒng)，各組件可以通過自然語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)智能化調(diào)用和高效協(xié)作。”

高能物理BESIII實(shí)驗(yàn)積累了全球最大粲能區(qū)數(shù)據(jù)，科學(xué)數(shù)據(jù)價(jià)值的深入挖掘和科研創(chuàng)新亟需智能化技術(shù)的應(yīng)用。中國(guó)科學(xué)院高能物理研究所研發(fā)的Dr.Sai（賽博士）多智能體協(xié)同系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了物理分析全流程自動(dòng)化，取得了一系列關(guān)鍵技術(shù)的核心突破。

中國(guó)科學(xué)院高能物理研究所研究員、計(jì)算中心主任齊法制分享了高能物理方向的成果，“通過分層多智能體系統(tǒng)，已成功復(fù)現(xiàn)重要科學(xué)發(fā)現(xiàn)—四夸克粒子Zc(3900)的發(fā)現(xiàn)過程。Dr.Sai已經(jīng)成為高能物理領(lǐng)域‘感知—推理—執(zhí)行’一體化的專家級(jí)科研助手，并為粒子物理領(lǐng)域模型發(fā)展奠定基礎(chǔ)?！?/p>