AI for Science（人工智慧驅動科學研究）AI for Science正在成為當代科學的潮流，廣泛應用於多個科研領域，展現出在提升科研效率、改變科研範式、加速科學發現等方面的巨大潛力。

　　中關村論壇現場，北京科學智慧研究院副院長李鑫宇在接受光明網記者採訪時表示，AI for Science的發展打破了三個界限，即打破學科的界限、理論與實驗的界限、產業界和學術界的界限。

北京科學智慧研究院副院長李鑫宇

　　AI for Science與傳統人工智慧存在很大差異，通過AI for Science的方式可以大幅度提升科學發現和科技產出的能力，進而提升生產力。“AI for Science為科研創新突破帶來了非常大的潛能。”李鑫宇說，“這種潛能的出現，有利於打通上下游、打通產業鏈，推動各方協同，這就是‘平臺化’模式。在這個基礎上，我們的科研成果更快地轉化為行業應用。”

　　在AI for Science的助力下，科研工具的效率也得到了顯著提升，比如科研知識庫與文獻開放平臺Science Navigator，它由北京科學智慧研究院開發，是一款AI輔助文獻檢索與調研工具，能夠為科學家提供跨學科的知識支援，效率較傳統工具提升數倍。

　　李鑫宇介紹，傳統的科學文獻調研方式依賴於關鍵詞檢索，需要將科研問題精準轉化為搜索條件，耗時耗力。而AI技術與海量文獻資料庫的結合，能夠快速檢索相關科學研究文獻，並對其進行高度凝練和總結，確保每個回答都有論文支撐。這種效率的提升，不僅優化了科研流程，還為跨學科研究提供了更多可能性。

　　“我可以隨時向它提問，無論是哪個領域的問題，都能快速獲得答案。”李鑫宇說，“這種效率的提升，不僅釋放了科研人員的時間，也為科學研究打開了更大的想像空間。”

　　人工智慧正在加速推動科技進步。可以預見，AI for Science將賦能千行百業，為能源、材料、化工、生物醫藥等領域帶來深刻變革。例如，在工業軟體領域，AI技術的引入可能催生效率提升數百倍的新型工具。

　　“AI帶來的不僅是技術革新，更是一個歷史性的視窗期。”李鑫宇表示，這一視窗期為科研領域的短板補齊和“彎道超車”提供了前所未有的機遇。（光明網記者謝芸）

來源：光明網