北京科学智能研究院：2023版科学智能_AI4S_全球发展观察与展望报告_286页_13mb

科学智能 (AI4S) 全球发展观察与展望（2023版）总结

核心内容

《科学智能（AI4S）全球发展观察与展望》2023版是一份全面分析AI在科学研究中应用现状、趋势及挑战的报告。它强调AI正从“数据处理工具”向“智慧系统”演进，并指出AI for Science将成为AI发展的下一个主战场。报告从原理、发展框架、产研实践、应用案例和产业观点五个方面，系统梳理了AI与科学的融合路径。

主要观点

• AI for Science的加速发展：随着AI技术的突破，特别是大语言模型（LLM）和生成式AI（AIGC）的出现，AI for Science已进入加速涌现期，正在深刻改变科学研究的范式和效率。
• AI与科学的共生关系：AI不仅在科学数据处理上表现出色，还能作为人与知识的桥梁，帮助科学家进行推理、决策和知识整合。
• “四梁N柱”发展框架：AI for Science的发展依赖于四个核心支柱（基本原理、实验表征系统、知识库系统、算力平台），以及多个系统性工程（如跨学科协作、基础设施建设）。
• 挑战与机遇并存：AI for Science面临诸多挑战，包括数据偏见、模型可解释性、伦理问题等，但也为科学探索提供了前所未有的机遇，如高通量筛选、自动化实验、多尺度建模等。

关键信息

1. AI for Science的发展阶段

• 概念导入期 (2016-2021)：AI开始被引入科学领域，如AlphaFold、DeePMD等。
• 大规模基础设施建设期 (2021-2026)：重点在于构建AI for Science所需的算力、数据和算法体系。
• 成熟应用期 (2026年及以后)：AI将广泛应用于科学研究和工业创新，成为推动技术突破的关键力量。
• 长期愿景：AI for Science的目标是发现新的科学原理，推动科学边界拓展。

2. AI for Science的主要技术要素

• 机器学习算法与预训练模型：如Transformer、Diffusion、GNN等，为科学建模提供了强大工具。
• 算力基础设施：包括异构计算、云计算、超算中心，是AI for Science实现高效计算的基础。
• 软硬件数据基础设施：如云存储、数据湖、数据仓库、向量数据库，支撑了AI对科学数据的处理和利用。
• 科学计算与工业仿真软件：如CFD、CAE、EDA等，是AI for Science落地的关键平台。
• 先进表征手段与科学数据集：用于高维数据的建模和预测，推动AI在科学领域的深度应用。
• 物理约束的AI算法：实现强弱形式的物理约束，提高模型的可靠性与可解释性。
• 高通量实验与自动化实验室：加速科学发现过程，实现高效科研。
• 跨学科人才与大规模协作：推动科研从“小作坊”向“开放式平台”转变。
• 长期主义的产业政策与资本：支持AI for Science的可持续发展。

3. AI for Science的产研实践

• 生命科学：AI推动了生物机理探索、药物研发、基因组分析等，如RFDiffusion、Uni-RNA、AlphaFold2等。
• 材料科学：AI用于分子动力学、合金设计、催化材料、高分子材料、陶瓷与水泥等，如DeepModeling、DeepFlame、Uni-Mol等。
• 能源科学：AI在电池、太阳能、核能、氢能、热电技术、储能等方面发挥重要作用，如新型固态电解质、核聚变仿真、太阳能材料筛选等。
• 电子工程与计算机科学：AI用于半导体设计、显示材料、信息存储、芯片设计等，如DeepMD、WolframAlpha集成、ALD模拟等。
• 地球与环境科学：AI在地质学、天气预测、污染治理、海水淡化等方面有广泛应用，如FourCastNet、SEI机理研究、酸雨模拟等。

4. AI for Science的应用案例与产业观点

• 宁德时代：利用AI4S攻坚电池和光伏新材料。
• 中国石化：结合AI与化工催化场景，提升效率。
• 多氟多：通过AI实现纳电掺杂问题的科研生产力提升。
• 英矽智能：实现“First-in-class”药物的高效研发。
• 晶泰科技：AI+自动化实验，加速药物发现。
• 元景资本：认为AI将更大幅度推动人类社会的发展。
• 九合创投：AI for Science有望推动更多技术平台的诞生。
• 创世伙伴：推动跨学科“合作共赢”的规模化成果。

未来展望

AI for Science的未来充满机遇，但也伴随着挑战。它需要科研界与产业界共同努力，推动“四梁N柱”体系的建设，实现科学与AI的深度融合。AI不仅将帮助科学家更快、更准确地进行研究，还将为社会带来更多创新成果。AI for Science的崛起标志着人类科学探索进入一个新时代，AI将成为科学的助手，而非主导者，为人类带来更深层次的科学理解和技术创新。

结语

AI for Science的出现，标志着科学探索与人工智能的深度融合。它不仅提升了科研效率，也拓展了科学边界。随着“四梁N柱”体系的不断完善，AI for Science将在未来发挥更大作用，成为推动科技进步的重要力量。

---

附录

• 学术与产业各界声音：来自科学界和产业界对AI for Science的广泛支持和期待。
• AI4S相关论文索引：涵盖AI在科学各领域的研究成果。

---

出品团队

• 联席主编：张林峰、孙伟杰、李鑫宇、王小佛
• 科学顾问：鄂维南
• 内容团队：白晓矿、陈帜、戴付志、邓杰、高志峰、胡太平、李航、刘杰、欧琪、许审镇、王一博、王晓旭、王冬冬、王宇航、王涵、王沁蕊、文通其、温瀚向上、谢莹莹、宋宁、孙晓琦、张天汉、张与之、朱正诞
• 联合发布机构：北京科学智能研究院、深势科技、络绎科学
• 首席发布媒体：新华网
• 特别鸣谢：北京市科学技术委员会、北京大学

---

声明

本报告最终解释权归深势科技所有，侵权必究。申请授权请致信 pr@dp.tech