AI for Science：共創新未來
——2022中關村論壇系列活動“科學智能峰會”舉行

文 本刊記者 勒川

一顆孕育數年的AI for Science種子現在已有“百花盛放”之勢，科學智能峰會也將通過一系列活動，成為AI for Science領域國際頂級專家交流合作的閃亮名片。

8月8日—11日，2022中關村論壇系列活動——首屆科學智能峰會召開。本屆峰會由北京科學智能研究院（AISI）主辦，北京深勢科技有限公司承辦，中關村論壇執行委員會辦公室、中關村科學城管理委員會為指導單位。峰會主題為“AI for Science：共創新未來”，旨在深刻剖析AI for Science的發展趨勢，探索AI與基礎科學的深度融合。峰會吸引了海內外數萬名嘉賓及觀眾的廣泛關注。

在首日的主論壇上，北京市科學技術委員會、中關村科技園區管理委員會黨組書記張繼紅，北京市海淀區委常委、區人民政府副區長林劍華發表致辭，表達了對此次峰會的肯定。張平文、張亞勤、湯超、廖恒等行業專家、學者也通過致辭，祝賀大會成功舉辦。鄂維南、黃鐵軍、孫凝暉、王中林、劉鐵巖、張強等包括多位院士及外籍院士在內的眾多嘉賓，于主論壇云集論道，分享國際生命科學，新能源、新材料等領域的最新進展。大會還發布、解讀了《2022 AI4S全球發展觀察與展望》，這是首份聚焦AI for Science領域發展的完整報告，選取了全球科學智能領域先進實踐。

鄂維南院士以“發生在當下的科技革命”為題，為本次科學智能峰會作了開場主題報告。他指出，以機器學習為代表的人工智能為基礎科學研究帶來了新的高維函數的表示工具和數據的分析工具。基礎科學研究將成為人工智能的主戰場，其二者結合后的研究成果將會極大促進宏、微觀計算模擬的發展，進而成為工業設計的全新起點。多位專家在首日主論壇的致辭和報告中也表達了類似的觀點，其中湯超院士在致辭中提到，2018年鄂維南找到自己，希望在北大建立一個交叉學科項目，用以探索機器學習在各個科學和工程領域的應用，并取名為“AI for Science”。如今看來，這已經成為了一種趨勢，甚至是一種新的流行范式。張亞勤院士強調，“AI for Science” 使得機器不僅僅能模擬普通人的智能，更可以學會科學家或者專家的智能，毫無疑問這是一種全新的研究范式。孫凝輝院士更是將這種新的研究范式稱為科學研究的第五范式。張平文院士特別指出，“AI for Science” 新范式表現為機理和數據的融合計算，應用數學是該范式的重要基礎。推動該范式的快速落地，要堅持服務于國家重大發展戰略。

原始創新，開源開放

“AI for Science”作為科研范式的重大改變，勢必會對人類生產、生活產生重要的影響，同時放眼全球，該研究范式對于全球科學家而言均屬于一個較新的概念。如何推動“AI for Science”的發展和生態建設，也成為首日主論壇報告中涉及較多的話題。鄂維南院士表示，科學家要勇于做原始創新，因為原始創新應當是科學家做科研的初心。在資源分配的體制機制上也要向鼓勵科學家去做原始創新的方向去設計，這需要政、產、學、研各個層面的共同努力。湯超院士指出：“我們應該認識到在'AI for Science'領域從0—1的創新目前可能還不太多。當然有許多實際問題的解決，并不一定需要0—1的創新，但我認為我們還是應該努力營造一個良好的創新生態，少做一些表面文章，多鼓勵原始創新，只有這樣‘AI for Science’才能健康、平衡、長遠地發展。”張亞勤院士強調，推動“AI for Science”的大發展要建設開源開放的大平臺，來帶動和推動整個學術和產業界的融合和交流。張林峰博士在大會首日最后一個主題報告中也就 DeepModeling 開源社區實踐做了分享。他表示，開源社區為我們能看到的遠景設計了一條更為有效的路徑，能夠團結大家的力量、共同推動“可能性”成為“現實”。

眾多領域，應用落地

在首日論壇上，北京科學智能研究院、深勢科技、高瓴創投共同發布了《2022 AI4S全球發展觀察與展望》，向大家展現近些年“AI for Science”在各個領域的重要應用實踐。在論壇現場，王中林院士介紹了利用自驅動系統收集環境數據的應用實例，剖析了其中的物理原理和發展路徑，并說明該技術將對人類儲存能源、管理能源以及能源系統之間的協作產生重要影響。在能源材料領域，張強教授以高比能電池研究為例，向我們闡釋了能源化學和數據科學融合發展的新進展。通過將理論計算和實驗相結合，應用人工智能技術在電池材料這一多尺度、復雜物理場景上實現了重要突破。黃鐵軍教授講述了人工智能技術與生命科學理論相結合推動靈長類的視網膜仿真、神經元計算模式優化、高精度線蟲模擬的重要研究成果。劉鐵巖教授展示了通過人工智能與物理模型相結合，利用分子動力學模擬手段，解釋新冠病毒蛋白突變的機理和重要影響，進一步為藥物篩序提供合理的建議。王冬冬博士針對藥物發現領域公認的難成藥靶點，利用“AI for Science”驅動的新的增強采樣方法和藥物發現工具，實現了對相關靶點別構口袋的發現以及固有無序蛋白動態構象的探索，為新藥發現打開了全新的思路。

峰會還通過AI for Science科學創新前沿、AI for Science與生物計算、AI for Science與工業仿真、AI for Science主題下的基礎設施建設、AI for Science與材料計算、AI for Science產業化落地的機遇與挑戰，六大主題分論壇、數十場頂尖報告，為參會嘉賓、觀眾帶來更多前沿討論。

一顆孕育數年的AI for Science種子現在已有“百花盛放”之勢，科學智能峰會也將通過一系列活動，成為AI for Science領域國際頂級專家交流合作的閃亮名片。