8月10日，2023 中关村论坛系列活动——2023 科学智能峰会（AI for Science Congress）开幕。2023 科学智能峰会（下称“峰会”）由中关村论坛办公室作为指导单位，由北京科学智能研究院主办，北京大学北京国际数学研究中心、北京大学国际机器学习研究中心、北京材料基因工程高精尖创新中心、DeepModeling 开源社区、嘉庚创新实验室人工智能应用电化学联合实验室（AI4EC Lab）、宁波东方理工大学（暂名）、上海交通大学药学院、深势科技、苏州实验室、之江实验室、中国科学院计算机网络信息中心、中国科学院宁波材料所联合承办（按拼音首字母排序），由新华网作为战略合作媒体，旨在搭建 AI for Science 领域科研突破、技术培育、人才交流的共建共创平台，共同推动 AI for Science 的基础设施建设，激发创新效能。

本次峰会采取开放讨论，共商共创的交流模式。主论坛上，主办方北京科学智能研究院院长鄂维南院士进行了题为“共建AI for Science”的“引导性”发言。鄂院士指出：“AI for Science 可以帮助科学家解决复杂的科学问题，提高科研效率和质量。”鄂维南院士表示，发展 AI for Science，推动走向“平台科研”模式，需要解决不同科研领域的共性问题，需要共建 AI for Science 的基础设施（概括为”四梁”），包括基本原理与数据驱动的算法模型与软件、高精度高效率的实验表征方法、替代文献的数据库与知识库、高度整合的算力平台。以基础设施为支撑，也在赋能工业应用的实际场景（概括为“N柱”），将在材料科学、能源化工、航空航天、药物研发等方向上带来巨大变革。与此同时，践行 AI for Science 也离不开像深势科技这样的一批产业应用推动者，用好的产品解决行业的真问题。2023科学智能峰会，以“四梁N柱“为主线展开，设置了10余场深度研讨的学术分论坛。AI for Science 是一个具有广阔前景和巨大潜力的领域，也是一个充满挑战和机遇的领域。希望本次会议能够为参会者提供一个高水平的学术交流平台，激发 AI for Science 领域的思想碰撞和智慧交流。

随后，在两个*对话环节，来自学界和产业界的代表结合各自领域进行了深入的探讨和交流。

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对话1：大模型与 AI for Science

中国工程院院士、之江实验室主任、阿里云创始人王坚：创新有它很大的偶然性的，比如我认为 ChatGPT的核心是Chat，是开发者理解了这样的一个技术(GPT)可以跟Chat搞在一起，才有了了不起的产品。我自己的理解是科学家解决问题的时候让AI有一次巨大的进步，也就是 Science for AI，这也是我的期待。

中科院院士、北京大学前沿交叉学科研究院院长、国家自然科学基金委交叉科学部主任汤超：*的不变就是一直在变，总是有新东西出来，每次都有惊喜，这让人非常振奋，总觉得这个领域在一个非常好的势头。现在新东西出来太多而且太快，总觉得是一个好事，而且我看到在座很多年轻人在这，我觉得这是一个领域的很好的现象。

中科院院士、北京科学智能研究院院长、北京大学国际机器学习研究中心主任鄂维南：关于AI for Science的瓶颈，因为我是数学领域出身的人，我关心就是打造基础设施。从这个角度来说，我个人觉得眼下短时间内*瓶颈是组织能力，是把资源用好，用到该用的地方。

北京智源人工智能研究院院长、北京大学多媒体信息处理全国重点实验室主任黄铁军：大模型可能大家很容易理解"大"，但是实际上“大”是一个基本条件，更深刻是具备今天涌现或者产生预料之外能力的这样一种特性，这种特性使得它是划时代的，这是AI一次大革命。

对话2：AI赋能不同研发领域的“同与不同”

中国科学院上海药物研究所研究员，药物发现与设计中心主任朱维良：AI是CADD一种新的强大的工具。医药领域的数据基础，要在国家层面上，统一部署，必须把数据放在数据库里面，这样经过几年累计，里面就有很多丰富的“黄金”，那挖掘的东西真的有意义和价值。

清华大学教授张强：做能源存储确实赶上一个很好的历史机遇，电池行业越来越像芯片，越来越靠这种高精度的制造和材料的极限来去体现它的性质。包括去工厂，也是越来越像芯片厂的感觉。目前我们正在从AI计算出的20多万分子中，先选择性的选出几十个，再从中找几个好用的。

宁德时代21C智能计算与数据中心负责人赵旭山：我们做工业研究的人，要了解AI，做AI的人也要了解我们的工业应用场景。非常重要的是领域知识模型的嵌入，比如SEI问题，整体化学反应网络又该怎么去构建，只有这些东西理清楚了，AI才有用武之地，才能知道该深入到哪个环节去解决什么样问题。

晶泰科技联合创始人兼CEO马健：其实AIforlifescience在过去这几年应该讲，是发展比较早和比较快的。晶泰和深势一直保持着紧密且良好的联系与合作，希望有更多一些技术和产品侧的合作，共同给药物研发至少提供更多更好的工具，在这个方面提高大家一些科研和药物开发的效率。

《2023科学智能 (AI4S) 全球发展观察与展望》发布

论坛上，北京科学智能研究院副院长李鑫宇，深势科技创始人兼CEO孙伟杰，DeepTech联合创始⼈、络绎科学CEO李航，新华网总编辑助理、总编室主任肖阳联合发布了《2023科学智能全球发展观察与展望》，在去年广受好评的《展望》之上，今年首次系统性表述了 AI for Science 的发展框架，即“四梁N 柱”体系。“四梁”为 AI for Science 发展的四类跨行业跨学科的通用基础设施：其一，基本原理与数据驱动的算法模型和软件系统；其二高效率、高精度的实验表征系统；其三，替代文献的数据库与知识库系统；其四，高度整合的算力平台系统。“N 柱”即 AI for Science 方法在垂直领域形成的领域算法、学科大模型、工业软件、行业解决方案等支持国家战略发展的顶梁柱。《展望》中详实的记录了 AI for Science 在生命科学、材料科学、能源科学、电子工程与计算机科学、地球与环境科学、以及工业仿真领域中最新的产研实践与应用实例，并详细讨论了大语言模型、生成式 AI / AIGC、预训练等先进 AI 方法在科学领域的技术落地，为广大科研群体和公众提供“字典”式索引。

完整版报告，请关注深势科技 DP Technology公号，回复关键词“2023AI4S报告”获取。

十大主题分论坛

8月11日，峰会还将开展十场主题分论坛，议题覆盖 AI for Science 模型算法、先进表征、数据库、OLED、能源材料、计算成像、算力引擎、新材料、生物医药，宏观流体。十场分论坛汇集了来自主办方、承办方及众多合作机构的一批优秀研究人员和产业代表，他们将以十大议题为牵引，着重深入探讨 AI for Science 与各自专业领域相关的科学研究和实践应用。与此同时，峰会现场还平行展示从全球征集筛选的数十个前沿科研成果及相关产业落地的案例，为大家提供更丰富多样的 AI for Science 探讨交流和产业化落地的契机与平台。

一颗孕育数年的 AI for Science 种子现在已有“百花盛放”之势，科学智能峰会也将通过一系列活动，成为 AI for Science 领域国际*专家交流合作的闪亮名片，助力北京建设全球人工智能标杆城市取得新进展、新突破。

关于深势科技

深势科技是“AI for Science”科学研究范式的引领者和践行者，致力于运用人工智能和多尺度的模拟仿真算法，结合先进计算手段求解重要科学问题，为人类文明最基础的生物医药、能源、材料和信息科学与工程研究打造新一代微尺度工业设计和仿真平台。

我们开创性地提出了「多尺度建模+机器学习+高性能计算」的革命性科学研究新范式，并推出了Bohrium®微尺度科学计算云平台、Hermite®药物计算设计平台、RiDYMO™强化动力学平台及Piloteye电池仿真研发平台等微尺度工业设计基础设施，颠覆了现有研发模式，打造“计算引导实验、实验优化设计”的全新范式。

深势科技是国家高新技术企业、国家专精特新“小巨人”企业，总部位于北京，并在上海、深圳等城市布局研发中心。科研技术团队由中国科学院院士领衔，汇集了超百位数学、物理、化学、生物、材料、计算机等多个领域的优秀青年科学家和工程师，其中公司的博士及博士后占比超过35%。核心成员获得过2020年全球计算机高性能计算领域的最高奖项“戈登贝尔奖”，相关工作当选2020年中国十大科技进展和全球AI领域十大技术突破。

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