10月17日，由中國科協支持，中國科技新聞學會主辦、北京市長城企業戰略研究所協辦的“AI for Science（將人工智能技術應用于科學研究中）場景創新”研討活動在北京舉辦，來自高校、科研院所及企業的專家學者圍繞相關議題開展交流研討。
在主旨報告環節，北京市長城企業戰略研究所副總經理黃波系統分析了AI for Science的科研范式革新、產業賽道特征及發展瓶頸，提出地方培育AI for Science服務能力的對策建議，為科研創新與產業升級提供參考。清華大學學術委員會委員尹航介紹了團隊正在積極探索外泌體與AI制藥的前沿融合，有望加快實現癌癥、神經退行性疾病的早篩早診，并呼吁產學研投共建新生態。北京深勢科技有限公司副總裁劉會師希望將AI for Science 的“先發優勢”轉化成“領跑實力”，帶動一批工業應用實現“彎道超車”。
在自由發言環節，專家學者們圍繞AI for Science的創新圖譜、場景創新實踐、產業生態建設等話題，結合各自研究專長展開深入交流。其中，天津大學化工學院合成微生物實驗室主任張衛文指出，AI不僅提升了科學研究的效率，還可能通過跨學科的深度融合產生全新知識，這種知識可能是革命性的，但目前尚未得到足夠重視。中科計算技術西部研究院研究員趙宇表示，人工智能在制藥領域覆蓋多個關鍵場景：靶點與機制發現、臨床前研究、臨床試驗、監管與上市后研究以及老藥新用，每個場景均需結合不同人工智能技術與生物學邏輯。醫渡科技有限公司高級副總裁黃楠指出，目前臨床醫生需求方面仍有所欠缺，原因在于AI for Science或者AI for Medical（醫療）還沒有形成一種“勢能”。
經過交流研討，專家學者一致認為，AI for Science正重塑科研范式，其在蛋白質生成、材料發現、核聚變控制等多領域突破顯著，把“試錯”轉為“按需設計”，可大幅壓縮實驗周期，釋放千億元級研發紅利。然而，數據封閉、物理可解釋性弱、算力與人才成本高、評價機制滯后等因素仍制約落地。為此，專家學者建議國家層面牽頭搭建開放數據與算力基礎設施，設立AI for Science專項基金；高校交叉培養“AI+領域”復合人才；完善可解釋、可重復的評價與倫理標準；鼓勵平臺型企業提供低門檻工具包，形成開源社區，加速科學發現向產業轉化。
會后，專家學者們赴醫渡科技和阿里巴巴北京總部實地考察，了解AI for Science前沿技術應用場景。
本文鏈接：“AI for Science場景創新”研討活動在京舉辦http://m.sq15.cn/show-11-27231-0.html
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