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2023中关村论坛“人工智能驱动的科学研究论坛”顺利举办

5月30日上午，2023中关村论坛“人工智能驱动的科学研究论坛”在京成功举办。本次论坛由科技部主办，中国科学技术信息研究所、北京智源人工智能研究院和北京科学智能研究院共同承办。科技部党组成员、副部长相里斌、北京市政协副主席林抚生等出席并致辞，中国科学技术信息研究所党委书记、所长，科技部新一代人工智能发展研究中心主任赵志耘主持论坛。论坛以人工智能与科学研究融合创新为主题，邀请到众多知名专家学者及行业领军人物，围绕人工智能在生命科学、材料科学等领域的研究进展和突破展开主旨演讲和高峰对话，并发布“基于大语言模型+向量数据库的文献知识库”重磅成果。

人工智能驱动的科学研究论坛

本次论坛有中国科学院院士、北京科学智能研究院院长、北京大学国际机器学习研究中心主任鄂维南，美国国家工程院院士、香港大学工程学院院长、机械工程教授大卫·斯罗洛维茨(David J. Srolovitz)，微软亚洲研究院副院长、微软杰出首席科学家刘铁岩，美国科学院院士、普林斯顿大学化学系教授罗伯特·卡尔(Roberto Car)，清华大学智能产业研究院卓越访问教授、美国芝加哥丰田计算技术研究所教授许锦波，剑桥大学化学工程和生物技术系教授阿列克谢·拉普金(Alexei Lapkin)等进行主旨演讲，墨奇科技副总裁孟卓飞发布重磅成果，北京智源人工智能研究院黄铁军院长、清华大学化学工程系张强教授、北京大学材料科学与工程学院院长助理雷霆教授、北京科学智能研究院张林峰副院长等出席并进行高峰对话。

科技部党组成员、副部长相里斌在致辞时指出，当前全球人工智能领域创新活跃，人工智能技术在科学研究领域日益展现出超越传统数学或物理学方法的强大能力，推动人工智能驱动的科学研究从概念导入期进入落地应用的新阶段，正在形成变革科学研究的新范式，引领全球人工智能发展新方向。

相里斌强调，要继续凝聚共识、汇聚力量，加快推动人工智能驱动的科学研究。一是鼓励跨学科融合，着力开展重大原创性研究。二是注重重大场景驱动，推动形成科学研究与人工智能技术双向互促的良性循环。三是重视人工智能伦理治理，深入践行科技向善理念。四是倡导全球开放合作，推动科学智能造福社会。

北京市政协副主席林抚生在致辞中表示，北京市深入贯彻习近平总书记重要讲话精神，深刻把握全球科研范式变革趋势，在人工智能领域超前系统布局，支持开展大模型、科学智能等人工智能基础前沿研究，持续产出了一批具有国际影响力的重大原创成果。下一步，北京市将持续发挥新型研发机构“催化剂”作用，加快“人工智能驱动的科学研究”发展，支撑世界级、原创性、基础性的重大科学发现。支持建设科学智能大设施，搭建开源、开放的科学智能基础设施平台;支持以本市新型研发机构为核心建设“人工智能驱动科学研究”创新联合体;坚持“四个面向”的选题方针，推动实现从科学研究到产业创新的“最后一公里”。

在论坛的成果发布环节，墨奇科技副总裁孟卓飞发布“基于大语言模型+向量数据库的文献知识库——Science Navigator”。该产品由北京科学智能研究院、中国科学院计算机网络信息中心、墨奇科技联合开发，让科研工作者能够通过对话提问的方式进行文献的检索、阅读、分析及管理，大大提升效率，进一步助力科研人员提升科研生产力，释放更多的时间精力在解决关键问题与创新思考上，此成果的发布也为AI for Science的基础设施建设再添基石。

之后是主旨演讲环节。来自人工智能与数学、材料科学、生命科学和化学等交叉领域的多位学者带来了主题演讲，分享人工智能助力不同科学研究领域的情况，共同探索人工智能为科学赋能的创新模式和发展潜力。

鄂维南院士以“AI时代的科研体系重构”为题进行了精彩演讲。AI for Science为一系列基础科学问题提供了颠覆性解决方案，帮助科学家突破以往难以解决的研究瓶颈，解决产业中的实际问题。为适应AI for Science发展的需求，不仅亟需开发数据库、软件、模型等新方法和新工具，还需要向“平台科研”模式转变，搭建“垂直整合”的人才团队，以创造新的价值。

材料的创新常常带来技术的革新。美国国家工程院院士、香港大学工程学院院长、机械工程教授大卫·斯罗洛维茨教授在“基于人工智能的材料精确模拟”演讲中谈到，深度势能方法结合了机器学习与物理建模，解决了分子模拟中效率与精度不可兼得的困境，其可以在保持量子力学精度的基础上，将分子动力学模拟的效率提升数个量级，在材料缺陷研究方面发挥重要作用。

微软亚洲研究院副院长、微软杰出首席科学家刘铁岩发表演讲“AI for Science：科学发现的第五范式”，从利用人工智能求解科学方程、分析科学数据以及自动发现科学规律等维度进行探讨，并分享了微软研究院相关研究成果。

美国科学院院士、普林斯顿大学化学系教授罗伯特·卡尔教授以“采用人工智能预测原子的动力学过程”为题进行演讲，提出运用机器学习技术可扩大计算体系的空间和时间尺度，有效地提升分子动力学模拟的效率，应用效果值得期待。

清华大学智能产业研究院卓越访问教授、美国芝加哥丰田计算技术研究所教授许锦波从“AI+生物学”视角切入，带来主题报告“AI蛋白生成技术：引领生物经济新变革”。他认为，在人工智能的加持下，未来10年内生物技术的进步将带来每年高达4万亿美元的经济效益。人工智能加速蛋白质研究进程，已经大幅提升蛋白质结构预测的准确度。下一阶段，根据特定的功能需求设计自然界不存在的蛋白质或改造已有的蛋白质，将为生物科技带来更大颠覆性突破，并为整个生物经济带来重构的机遇。他表示，正在研究的AI蛋白质优化和设计平台MoleculeOS致力于“生成”而非“发现”蛋白质。AI蛋白质优化设计的广泛应用，将变革药物设计、生物育种、环境保护、高性能材料等多领域的发展模式。

最后一位演讲嘉宾是来自剑桥大学化学工程和生物技术系阿列克谢·拉普金教授，他以“化学全栈数字研发技术”为题，介绍了在化学合成开发中实施知识图谱的人工智能工作流程，以及剑桥iDMT中心的全数字化研发工作。

最后是高峰对话环节，由北京科学智能研究院张林峰副院长主持。各位嘉宾进一步从构建AI时代的垂直整合科研体系出发，探讨如何把握科学智能突破性发展的关键窗口期，在更多领域充分释放AI for Science的应用潜力。

“科学无边界、探索无止境”。本次论坛聚焦推进人工智能驱动的科学研究，内容丰富，亮点纷呈。论坛为国内外各界专家探索科学智能发展前沿，提供了科技创新高端国际交流平台，必将推动人工智能进一步赋能科学研究。