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10月17日，由中國科協(xié)立項支持，中國科技新聞學會主辦、北京市長城企業(yè)戰(zhàn)略研究所協(xié)辦的“AI for Science場景創(chuàng)新”研討活動在中國科技會堂舉辦，20余位來自高校、科研院所及企業(yè)的一線專家圍繞相關議題開展交流研討。

主旨報告環(huán)節(jié)，北京市長城企業(yè)戰(zhàn)略研究所副總經(jīng)理黃波系統(tǒng)分析AI for Science的科研范式革新、產(chǎn)業(yè)賽道特征及發(fā)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(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)升級提供參考。

清華大學學術委員會委員、原藥學院副院長尹航指出，人工智能的誕生正在推動醫(yī)療醫(yī)藥行業(yè)研究范式的調(diào)整，進而加速整個產(chǎn)業(yè)發(fā)展。清華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(xiàn)癌癥、神經(jīng)退行性疾病的早篩早診，呼吁產(chǎn)學研投共建新生態(tài)。

北京深勢科技有限公司副總裁劉會師認為AI for Science 是提升創(chuàng)新效能、引領新業(yè)態(tài)發(fā)展的重要抓手，呼吁將AI for Science 的“先發(fā)優(yōu)勢”轉(zhuǎn)化成“領跑實力”，帶動一批工業(yè)應用實現(xiàn)“彎道超車”。深勢科技已在材料、新藥等領域落地微尺度工業(yè)設計平臺，助推人機協(xié)同邁向“物理+數(shù)據(jù)”融合的新階段。

自由發(fā)言環(huán)節(jié)，專家們圍繞AI for Science的創(chuàng)新圖譜、場景創(chuàng)新實踐、產(chǎn)業(yè)生態(tài)建設等話題，結(jié)合各自研究專長展開深入交流。

天津大學化工學院合成微生物實驗室主任張衛(wèi)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(chǎn)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(fā)現(xiàn)、臨床前研究、臨床試驗、監(jiān)管與上市后研究以及老藥新用。每個場景均需結(jié)合不同人工智能技術與生物學邏輯。

醫(yī)渡科技有限公司高級副總裁黃楠表示，目前臨床醫(yī)生需求方面仍有所欠缺，原因在于AI for Science或者AI for Medical還沒有形成一種“勢能”。

與會專家認為，AI for Science正重塑科研范式，其在蛋白質(zhì)生成、材料發(fā)現(xiàn)、核聚變控制等多領域突破顯著，把“試錯”轉(zhuǎn)為“按需設計”，可大幅壓縮實驗周期，釋放千億元級研發(fā)紅利。專家呼吁搭建開放數(shù)據(jù)與算力基礎設施，設立AI for Science專項基金；高校交叉培養(yǎng)“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(yè)提供低門檻工具包，形成開源社區(qū)，加速科學發(fā)現(xiàn)向產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化。

會后，專家們赴醫(yī)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。