5月30日，2023中關村論壇“人工智能驅動的科學研究”平行論壇在中關村國家自主創(chuàng)新示范區(qū)展示中心召開。本次論壇由科技部戰(zhàn)略規(guī)劃司主辦，中國科學技術信息研究所、北京智源人工智能研究院和北京科學智能研究院共同承辦。清華大學、北京大學、北京智源人工智能研究院等海內外科研機構的知名專家作主旨報告，來自國內外260余位專家學者共同參會。

科技部副部長相里斌在致辭時指出，當前全球人工智能領域創(chuàng)新活躍，人工智能技術在科學研究領域日益展現(xiàn)出超越傳統(tǒng)數(shù)學或物理學方法的強大能力，推動人工智能驅動的科學研究從概念導入期進入落地應用的新階段，正在形成變革科學研究的新范式，引領全球人工智能發(fā)展新方向。他強調，要繼續(xù)凝聚共識、匯聚力量，加快推動人工智能驅動的科學研究。

墨奇科技副總裁孟卓飛發(fā)布“基于大語言模型+向量數(shù)據庫的文獻知識庫——Science?Navigator”。該產品由北京科學智能研究院、中國科學院計算機網絡信息中心、墨奇科技聯(lián)合開發(fā)，讓科研工作者能夠通過對話提問的方式進行文獻的檢索、閱讀、分析及管理，大幅提升效率，進一步助力科研人員提升科研生產力，釋放更多的時間精力在解決關鍵問題與創(chuàng)新思考上，此成果的發(fā)布也為AI?for?Science的基礎設施建設再添基石。

鄂維南院士以“AI時代的科研體系重構”為題進行了精彩演講。AI?for?Science為一系列基礎科學問題提供了顛覆性解決方案，幫助科學家突破以往難以解決的研究瓶頸，解決產業(yè)中的實際問題。為適應AI?for?Science發(fā)展的需求，不僅亟需開發(fā)數(shù)據庫、軟件、模型等新方法和新工具，還需要向“平臺科研”模式轉變，搭建“垂直整合”的人才團隊，以創(chuàng)造新的價值。

美國國家工程院院士、香港大學工程學院院長、機械工程教授大衛(wèi)·斯羅洛維茨教授在“基于人工智能的材料精確模擬”演講中談到，深度勢能方法結合了機器學習與物理建模，解決了分子模擬中效率與精度不可兼得的困境，其可以在保持量子力學精度的基礎上，將分子動力學模擬的效率提升數(shù)個量級，在材料缺陷研究方面發(fā)揮重要作用。

微軟亞洲研究院副院長、微軟杰出首席科學家劉鐵巖發(fā)表演講“AI?for?Science：科學發(fā)現(xiàn)的第五范式”，從利用人工智能求解科學方程、分析科學數(shù)據以及自動發(fā)現(xiàn)科學規(guī)律等維度進行探討，并分享了微軟研究院相關研究成果。

美國科學院院士、普林斯頓大學化學系教授羅伯特·卡爾教授以“采用人工智能預測原子的動力學過程”為題進行演講，提出運用機器學習技術可擴大計算體系的空間和時間尺度，有效地提升分子動力學模擬的效率，應用效果值得期待。

清華大學智能產業(yè)研究院卓越訪問教授、美國芝加哥豐田計算技術研究所教授許錦波從“AI+生物學”視角切入，帶來主題報告“AI蛋白生成技術：引領生物經濟新變革”。他認為，在人工智能的加持下，未來10年內生物技術的進步將帶來每年高達4萬億美元的經濟效益。人工智能加速蛋白質研究進程，已經大幅提升蛋白質結構預測的準確度。下一階段，根據特定的功能需求設計自然界不存在的蛋白質或改造已有的蛋白質，將為生物科技帶來更大顛覆性突破，并為整個生物經濟帶來重構的機遇。

劍橋大學化學工程和生物技術系阿列克謝·拉普金教授以“化學全棧數(shù)字研發(fā)技術”為題，介紹了在化學合成開發(fā)中實施知識圖譜的人工智能工作流程，以及劍橋iDMT中心的全數(shù)字化研發(fā)工作。

“科學無邊界，探索無止境”。本次論壇聚焦推進人工智能驅動的科學研究，內容豐富，亮點紛呈。論壇為國內外各界專家探索科學智能發(fā)展前沿，提供了科技創(chuàng)新高端國際交流平臺，必將推動人工智能進一步賦能科學研究。