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AI+科研：科研范式革命来临？
责编：陈凯欣
2025-04-08
随着“阿尔法折叠2”人工智能模型在蛋白质结构预测中的突破，科研领域正经历着一场由算法驱动的变革。实验室的夜晚，即便灯光已熄，智能体依然在后台默默工作，优化药物分子结构、解析海量蛋白质数据，并生成完整的药物设计报告。
“AI+科研”模式的兴起，不仅提升了科研效率，还拓宽了研究边界。从天文数据的智能清洗到蛋白质结构的快速解析；从知识图谱构建到虚拟仿真实验……AI技术正在重塑科研的各个环节。
AI技术的应用让科研工作变得更加高效。例如，中国科学技术大学与哈尔滨讯飞人工智能研究院共同研发的SCUBA-D算法，将设计蛋白质所需时间从6个月缩短至不到1天。
AI在科研中的应用主要体现在三个方面：一是通过大模型提升文献研读和代码编写效率；二是利用深度神经网络进行科学任务建模；三是借助认知大模型学习领域知识，辅助科研实验方案的设计。
AI技术已经在多个研究领域展现出其潜力。例如，中国科学院文献情报中心与科大讯飞合作开发的星火科研助手，解决了调研耗时、文献阅读效率低等问题，使科研人员的工作效率大幅提升。
清华大学智能产业研究院与北京水木分子生物科技有限公司联合推出的OpenBioMed智能体平台，则通过自然语言指令完成从靶点发现到候选药物设计的全过程，大大缩短了传统研发周期。
AI不仅提高了工作效率，还帮助处理了人类难以完成的任务。例如，在天文学领域，AI通过对大量图像的学习帮助科学家发现新的星体或现象。
全球范围内，“AI for Science”的学术研究正在快速增长。据中国科学技术信息研究所的数据，2019年至2023年间全球AI for Science论文发表年均增长率为27.2%。
然而，“AI+科研”要实现真正的范式革命还需克服多方面的挑战。其中人才问题是关键。哈尔滨
