科研智能：人工智能驱动的研发新范式
2024年09月03日⏰星期二🗓农历八月初一
本文由AI分析解读，AI提示词见文末
近年来，科研智能（AI4R&D）作为人工智能赋能科学研究及产业研发的新兴交叉领域，正在全球范围内加速发展。
一、科研智能发展态势
- 科研智能主要包括两方面内涵，一是加速基础科学研究，二是提升工程技术创新效率。各国相继发布政策构筑科研智能发展环境，AI也在持续拓展科学领域问题解决的能力，并加速产业研发进程。
二、科研智能产业发展情况
1. 科研算力
- 科研算力整合了AI计算和科学计算，为AI4R&D奠定基础。当前业界提供科研智能算力服务的方式主要有云服务、人工智能算力中心和一体机。我国科研智能算力面临高端AI芯片受限、智能算力生态较弱和资源集中等挑战，建议建立普惠的科研算力保障机制。
2. 科研数据
- 高质量的科研数据是科研智能的基础，我国在科研数据建设及共享方面取得进展，但仍存在公开数据集建设不足、优质领域数据未有效利用等问题。我国需加强数据集建设与共享，推动科研智能产业高效发展。
3. 开发工具链
- AI框架：主流的AI框架有TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle和MindSpore等，但现有AI框架未能完全适配科研智能需求。我国需构建更高效、统一的科研智能AI框架，包括高性能计算优化、支持跨领域算法和应用、丰富生态系统建设等。
- 算法库：科研智能算法库是面向特定领域科学计算问题的算法集合，高校、科研院所及企业纷纷推出相关算法库，但我国在该领域面临原创不足等挑战，需鼓励算法原始创新。
- 开发套件：科研智能开发套件是针对特定科研领域的工具集，国内外已形成一系列成熟的开发套件，但存在易用性低、功能覆盖不全和标准化程度低等问题。
- 领域模型：领域模型分为领域专用模型和基于大语言模型的科研模型，大语言模型与领域专业模型的深度融合正推动科研领域实现重大突破。
三、科研智能应用发展情况
1. 基础科学研究
- 科研智能在基础科学领域应用前景广阔，AI赋能科学研究主要体现在辅助科学文献研究、指导和加速科学实验、启发新理论和算法发现、优化和加速科学计算等方面。
2. 产业研发创新
- 科研智能在新药研发、电池材料研发、航空航天仿真测试、电磁仿真、工业设计和工业制造等领域取得显著成效，可提升产品研发效率，加速产业升级变革。
四、科研智能生态建设情况
1. 产业组织
- 中国人工智能产业发展联盟发起成立“科学智能（AI4S）工作组”，为产学研用各界搭建交流合作平台。
2. 社区建设
- 华为、深势科技、百度、中山大学等单位积极构建科研智能社区，推动AI技术的应用与发展。
3. 科研赛事
- 百度、深势科技、华为、中山大学等单位举办了一系列科学智能赛事，聚焦AI4S前沿模型复现，培育科研智能创新人才。
4. 会议交流
- 各单位举办了多场会议，围绕AI4S基础设施共建、典型应用领域等话题进行深入探讨。
5. 教学培训
- 深势科技、百度飞桨星河社区等为学习者提供了丰富的AI4S教学资源。
6. 标准布局
- 中国信通院联合多家企事业单位，正在研制体系化的科研智能标准。
五、总结与展望
- 科研智能的发展将受到技术创新与突破、跨学科融合、产业化应用和政策保障等方面的驱动，有望在解决重大科学问题和技术挑战中发挥重要作用，为社会进步和人类福祉作出更大贡献。
AI解读
AI提示词
- 本文使用如下提示词，由豆包@字节跳动提供解读
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- 忠实于核心内容: 请忠实于原文的核心内容，不允许随意杜撰或联想，禁止使用正式、重复和机械化的语气。
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报告原文
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