近日,國(guó)務(wù)院印發(fā)《關(guān)于深入實(shí)施“人工智能+”行動(dòng)的意見(jiàn)》,提出加快實(shí)施“人工智能+”科學(xué)技術(shù)行動(dòng),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(dòng)我國(guó)科技創(chuàng)新走在世界前列。展望“十五五”,AI for Science將成為我國(guó)科技體制變革和創(chuàng)新能力躍升的關(guān)鍵引擎,為實(shí)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(guó)的戰(zhàn)略目標(biāo)奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
推動(dòng)科研范式智能化轉(zhuǎn)型
首先,AI for Science的本質(zhì)是通過(guò)人工智能解決過(guò)去無(wú)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(cè)這一生命科學(xué)領(lǐng)域的“世紀(jì)難題”正是通過(guò)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(dòng)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(jì)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(dòng)整體科研范式的智能化轉(zhuǎn)型。這不是個(gè)別機(jī)構(gòu)、團(tuán)隊(duì)的轉(zhuǎn)型,而是整個(gè)科研體系、產(chǎn)業(yè)格局的重塑。它將推動(dòng)科學(xué)研究從“作坊模式”轉(zhuǎn)變?yōu)?ldquo;平臺(tái)模式”。
然而,目前AI for Science所引發(fā)的這場(chǎng)革命,其廣度與深度尚未被國(guó)際社會(huì)充分認(rèn)識(shí)。因此,這正是一個(gè)難得的機(jī)會(huì)。如果我國(guó)能夠有效把握,集中力量、系統(tǒng)推進(jìn),有望在未來(lái)5年內(nèi)率先實(shí)現(xiàn)“平臺(tái)科研”的新范式,確保中國(guó)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(lài)于堅(jiān)實(shí)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(huì),智能化科研基礎(chǔ)設(shè)施是AI for Science發(fā)展的“底座”。近年來(lái),我國(guó)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(tái),集成了文獻(xiàn)、數(shù)據(jù)、計(jì)算、實(shí)驗(yàn)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(shí),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(shí),顯著提升了科學(xué)專(zhuān)業(yè)能力。
打造典型場(chǎng)景與亮點(diǎn)項(xiàng)目
AI for Science的推廣應(yīng)用需要在重點(diǎn)領(lǐng)域、典型場(chǎng)景中率先突破,形成可復(fù)制、可推廣的“樣板工程”,帶動(dòng)整體科研體系的轉(zhuǎn)型升級(jí)。
在材料領(lǐng)域,推動(dòng)材料基因組工程利用AI對(duì)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(cè),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(dòng)的有機(jī)合成路徑規(guī)劃與反應(yīng)預(yù)測(cè),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(jì)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(cè)、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(duì)接和藥物篩選平臺(tái)已成為新藥研發(fā)的核心工具,有望推動(dòng)個(gè)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(shí)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(jià)值
科學(xué)研究的焦點(diǎn)正逐漸從“拼模型”轉(zhuǎn)向“拼數(shù)據(jù)”。過(guò)去10余年,科學(xué)界主要聚焦于模型創(chuàng)新,通過(guò)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(duì)稱(chēng)性、訓(xùn)練穩(wěn)定性、長(zhǎng)程依賴(lài)等一系列難題。展望未來(lái),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(zhuān)有語(yǔ)料、專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)等,為AI模型的預(yù)訓(xùn)練和知識(shí)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(zhuān)業(yè)性,涉及復(fù)雜深層的學(xué)科知識(shí)和關(guān)聯(lián)關(guān)系,對(duì)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(dòng)AI for Science持續(xù)突破的助推器。隨著自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)平臺(tái)、高通量計(jì)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(tái)。通過(guò)如“科學(xué)導(dǎo)航”等門(mén)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(dòng)科學(xué)數(shù)據(jù)的開(kāi)放共享、精準(zhǔn)標(biāo)注和共建共治。
重塑我國(guó)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(guó)科技創(chuàng)新體系的歷史性機(jī)遇。近年來(lái),我國(guó)在AI for Science領(lǐng)域持續(xù)投入,無(wú)論在基礎(chǔ)工具和設(shè)施、典型應(yīng)用場(chǎng)景,還是在實(shí)驗(yàn)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(dòng)的科研范式變革為我國(guó)實(shí)現(xiàn)2035年世界科技強(qiáng)國(guó)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(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),需要從頂層設(shè)計(jì)、政策支持到一線科研人員協(xié)同創(chuàng)新,深入實(shí)施“人工智能+”科學(xué)技術(shù)行動(dòng),推動(dòng)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(dòng)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(jìng)爭(zhēng)的主動(dòng)權(quán)。
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