7月6日，由中國(guó)科學(xué)技術(shù)信息研究所、科技部新一代人工智能發(fā)展研究中心聯(lián)合相關(guān)研究機(jī)構(gòu)編寫(xiě)的《中國(guó)AI for Science創(chuàng)新地圖研究報(bào)告》（以下簡(jiǎn)稱(chēng)《報(bào)告》）在2023世界人工智能大會(huì)昇騰人工智能產(chǎn)業(yè)高峰論壇上發(fā)布?！秷?bào)告》顯示，我國(guó)AI for Science論文發(fā)表數(shù)量最高，正積極推動(dòng)全球AI for Science發(fā)展。

什么是AI for Science？AI for Science，即人工智能驅(qū)動(dòng)的科學(xué)研究，就是利用AI的技術(shù)和方法，去學(xué)習(xí)、模擬、預(yù)測(cè)和優(yōu)化自然界和人類(lèi)社會(huì)的各種現(xiàn)象和規(guī)律，從而推動(dòng)科學(xué)發(fā)現(xiàn)和創(chuàng)新。AI for Science不僅可以幫助科學(xué)家解決已有的問(wèn)題，也可以幫助科學(xué)家發(fā)現(xiàn)新的問(wèn)題和方向。這將為科學(xué)研究帶來(lái)新的范式和機(jī)遇。

“AI for Science日益表現(xiàn)出突破傳統(tǒng)科學(xué)研究能力瓶頸的巨大潛力，正在成為全球科學(xué)研究新范式。”中國(guó)科學(xué)技術(shù)信息研究所黨委書(shū)記、所長(zhǎng)，科技部新一代人工智能發(fā)展研究中心主任趙志耘介紹，近年來(lái)，我國(guó)AI for Science領(lǐng)域緊跟世界前沿，研究熱度高、能力提升快，形成良好發(fā)展態(tài)勢(shì)。

AI for Science多路并進(jìn)，中美歐引領(lǐng)全球蓬勃發(fā)展

《報(bào)告》以可視化形式從多結(jié)構(gòu)類(lèi)型融合的數(shù)據(jù)、多領(lǐng)域特點(diǎn)融合的基礎(chǔ)軟件、多學(xué)科融合的人才、多樣化融合的算力等創(chuàng)新要素維度，對(duì)我國(guó)AI for Science發(fā)展進(jìn)行深度剖析，為促進(jìn)我國(guó)AI for Science創(chuàng)新發(fā)展提供客觀觀察。

2017年前后，全球科學(xué)家開(kāi)始嘗試將機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)用于求解科學(xué)問(wèn)題。五年來(lái)，各學(xué)科不斷加入，模型精度、泛化性逐漸提高，不同技術(shù)路徑、不同應(yīng)用場(chǎng)景的AI for Science成功應(yīng)用不斷涌現(xiàn)，深度融合領(lǐng)域知識(shí)的AI for Science基礎(chǔ)軟件也蓬勃發(fā)展，為各領(lǐng)域AI for Science研究人員提供了一大批簡(jiǎn)單易用的工具軟件。

中美歐三地AI for Science發(fā)展成果情況

通過(guò)分析全球已發(fā)布的AI for Science成果發(fā)現(xiàn)，中國(guó)、歐洲和美國(guó)大幅領(lǐng)先，三地AI for Science論文發(fā)表量超過(guò)全球總數(shù)的80%，我國(guó)AI for Science論文發(fā)表數(shù)量最高。同時(shí)，國(guó)內(nèi)外知名高校、大型科研機(jī)構(gòu)和頭部企業(yè)均十分重視AI for Science，國(guó)外的谷歌、英偉達(dá)、DeepMind，國(guó)內(nèi)的華為、百度等機(jī)構(gòu)都在積極推動(dòng)全球AI for Science發(fā)展。

多項(xiàng)成果具有國(guó)際影響力，我國(guó)AI for Science發(fā)展迅速

多項(xiàng)成果具有國(guó)際影響力

《報(bào)告》指出，在政策指引下，我國(guó)AI for Science發(fā)展迅速，涌現(xiàn)出“MEGA-Protein”“鵬程·神農(nóng)”“東方·御風(fēng)”以及盤(pán)古天氣等多項(xiàng)具有國(guó)際影響力的成果。PaddleScience、MindSpore Science等國(guó)產(chǎn)化AI for Science基礎(chǔ)軟件也日益成熟，為AI for Science研究提供了豐富的數(shù)據(jù)集、基礎(chǔ)模型及專(zhuān)用化工具。

科學(xué)研究開(kāi)放數(shù)據(jù)資源豐富

《報(bào)告》通過(guò)對(duì)國(guó)家數(shù)據(jù)中心等公開(kāi)信息調(diào)研發(fā)現(xiàn)，我國(guó)已經(jīng)積累了豐富的科學(xué)研究開(kāi)放數(shù)據(jù)資源。從數(shù)據(jù)類(lèi)型上看，開(kāi)源數(shù)據(jù)以基礎(chǔ)學(xué)科和調(diào)研數(shù)據(jù)為主；在學(xué)科分布上，氣象、天文、高能物理等學(xué)科開(kāi)源數(shù)據(jù)最為豐富。

一大批算法和基礎(chǔ)軟件涌現(xiàn)

《報(bào)告》指出，深勢(shì)科技的DeePMD、華為的MindSpore Science，百度的PaddleScience等一大批AI for Science基礎(chǔ)軟件相繼涌現(xiàn)，并在積極推動(dòng)開(kāi)源。但總體而言，國(guó)產(chǎn)框架原生的領(lǐng)域套件比例還需要進(jìn)一步提高，開(kāi)源影響與英偉達(dá)的Clara等國(guó)外領(lǐng)先AI for Science基礎(chǔ)軟件相比還存在明顯差距。

中國(guó)AI for Science算法和基礎(chǔ)軟件相繼涌現(xiàn)

初具人才規(guī)模且集中在北京、廣東、江蘇

《報(bào)告》對(duì)AI for Science論文作者進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn)，我國(guó)AI for Science人才已初具規(guī)模，除人工智能領(lǐng)域外，主要集中在生物醫(yī)學(xué)、地球科學(xué)、環(huán)境科學(xué)等科研領(lǐng)域。從地域分布來(lái)看，北京、廣東、江蘇等三地AI for Science人才指數(shù)最高，山東、湖北、四川、遼寧和陜西等科教資源豐富的地區(qū)也聚集了較多AI for Science人才。

中國(guó)AI for Science人才要素地圖

北、上、廣、浙、蘇算力基礎(chǔ)設(shè)施占全國(guó)的90%

《報(bào)告》通過(guò)調(diào)研全國(guó)范圍內(nèi)的算力基礎(chǔ)設(shè)施分布情況發(fā)現(xiàn)，我國(guó)算力建設(shè)聚集度高，北京、廣東、浙江、上海和江蘇近5年人工智能加速卡銷(xiāo)售量約占全國(guó)的90%，中西部省份的算力資源還有待拓展。在廣東、江蘇等省份，以昇騰為基礎(chǔ)的人工智能計(jì)算中心公共算力增長(zhǎng)最為迅速，通過(guò)共享方式為AI for Science的發(fā)展提供了重要算力保障。

中國(guó)AI for Science算力要素地圖

專(zhuān)業(yè)化場(chǎng)景應(yīng)用為主，學(xué)科領(lǐng)域差異明顯

《報(bào)告》對(duì)國(guó)內(nèi)正在開(kāi)展的80多項(xiàng)AI for Science研究的調(diào)查分析發(fā)現(xiàn)，生物醫(yī)療、材料化學(xué)等領(lǐng)域的AI for Science發(fā)展迅速，成果最多，其他領(lǐng)域AI for Science還處于起步階段。從特征上看，我國(guó)AI for Science技術(shù)正在各科學(xué)研究領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)專(zhuān)業(yè)化的單一場(chǎng)景應(yīng)用，但還沒(méi)有出現(xiàn)跨領(lǐng)域的通用AI for Science模型。在應(yīng)用和落地方式上，提供服務(wù)平臺(tái)和套件是當(dāng)前主要落地方式，其他落地模式還有待探索。

我國(guó)AI for Science處于關(guān)鍵發(fā)展階段，如何做？

趙志耘指出，人工智能在科學(xué)研究領(lǐng)域的應(yīng)用潛力巨大，當(dāng)前正處于突破性發(fā)展的關(guān)鍵窗口期，但同時(shí)也面臨著要素供應(yīng)、協(xié)作機(jī)制等諸多挑戰(zhàn)。

論壇現(xiàn)場(chǎng)，趙志耘還給出了我國(guó)AI for Science發(fā)展建議：

持續(xù)強(qiáng)化AI for Science領(lǐng)域研發(fā)支持

有序推動(dòng)科學(xué)研究數(shù)據(jù)開(kāi)放共享

加快完善基礎(chǔ)軟硬件技術(shù)生態(tài)體系

統(tǒng)籌推進(jìn)算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)

大力培養(yǎng)多學(xué)科交叉復(fù)合型人才

深化拓展AI for Science領(lǐng)域國(guó)際合作

（來(lái)源：科技日?qǐng)?bào)）