近日，位于天津市河北區的天津市人工智能計算中心正式揭牌并接入中國算力網。首批100P算力已滿載上線投入運營，未來還將擴容200P算力，為人工智能應用企業、高校和科研機構等提供普惠公共算力服務。
圖為天津市人工智能計算中心內的算力服務器。 新華社記者 孫凡越攝
近期，科技部會同自然科學基金委啟動“人工智能驅動的科學研究”（AIforScience）專項部署工作，布局“人工智能驅動的科學研究”前沿科技研發體系。記者采訪了中國科學院院士、北京大學國際機器學習研究中心主任鄂維南，科技創新2030-“新一代人工智能”重大項目實施專家組組長、中科院自動化研究所所長徐波，科技創新2030-“新一代人工智能”重大項目實施專家組成員、北京科學智能研究院副院長張林峰，對“人工智能驅動的科學研究”專項部署工作進行詳細解讀。
發揮中國人工智能優勢
問：推動“人工智能驅動的科學研究”專項部署工作的背景和意義是什么？
徐波：隨著新一代人工智能技術的蓬勃發展，科學研究范式正在發生新變革，推動基礎科學的重大發現和突破。人工智能已成為繼實驗、理論、計算之后的科學研究新范式。
近年來，我國人工智能技術發展快速、科研數據和算力資源日益豐富、科學研究領域應用場景不斷拓展，為加快推動“人工智能驅動的科學研究”發展奠定了堅實基礎。專項部署工作將進一步加強對其創新工作的統籌指導、系統布局，充分發揮我國在人工智能方面的優勢，加速科學研究范式變革和能力提升，推動人工智能走向高質量應用新階段。
鄂維南：我們正在迎來新一輪的科技革命，有很重要的一點是科學研究從“作坊”模式轉變到“平臺科研”模式。
在科研活動中，如材料研究、生物制藥研究等，存在很多共性，理論上用的物理模型和基本原理，是有限的、有共性的，研究中用的實驗手段亦如是。人工智能技術發展至今，能讓我們將這些共性的工具串聯起來，從整體角度看待科研，大幅提高科研效率。“人工智能驅動的科學研究”有可能推動我們在下一輪科技革命中走在前沿。
推動學科知識體系重構
問：“人工智能驅動的科學研究”的特點是什么？我國在相關方面研究水平如何？
張林峰：“人工智能驅動的科學研究”最大的一個特點是，它以一種前所未有的方式，將不同學科、不同背景的人們聯系在一起。
“人工智能驅動的科學研究”既需要計算機、數據科學、材料、化學、生物等學科的交叉融合，同時也需要數學、物理等基礎學科進行更加深入的理論構建和算法設計，是一個學科與知識體系大重構的過程。
鄂維南：“人工智能驅動的科學研究”是以“機器學習為代表的人工智能技術”與“科學研究”深度融合的產物。
近年來，國內多所高校、科研機構都在科學智能領域積極布局，國內企業也在投入巨大力量來推動科學智能發展和產業落地。我們率先意識到人工智能方法對基礎科學研究可能產生的影響，全面布局人工智能驅動的科學研究和培養科研團隊，將人工智能方法、高性能計算與物理模型相結合，并已走在了國際前沿。
緊抓重點領域科研需求
問：本次專項部署工作結合的學科與圍繞的領域有哪些考慮？
徐波：數學、物理、化學、天文、地球科學、生命科學等基礎學科為科技發展提供了重要理論基礎，緊密結合這些基礎學科關鍵問題，布局“人工智能驅動的科學研究”前沿科技研發體系，是增強基礎科學研究競爭力的重要保證。藥物研發、基因研究等領域，是人工智能與科學研究結合需求迫切、進展突出、具有代表性的重要方向。
打造智能化科研創新生態
問：“人工智能驅動的科學研究”未來還有哪些規劃與建議？
徐波：科技創新2030-“新一代人工智能”重大項目將在第二個五年實施階段（2023-2027年）持續加強體系化布局和支持力度，推動研究新理論、新模型、新算法，研發軟件工具和專用平臺，推進軟硬件計算技術升級，打造智能化科研的開源開放創新生態。
在平臺支撐方面，科技部正在加快推動國家新一代人工智能公共算力開放創新平臺建設；在機制創新方面，科技部鼓勵用戶單位圍繞業務深度挖掘技術需求和科學問題，深度參與模型研究與算法創新，積極開放數據、資源。
鄂維南：著眼未來“人工智能驅動的科學研究”發展，首先要把資源真正配置到做實事的一線科研人員手里。同時要有有效的人才培養體系，培養對于基本原理和實際問題都有充分了解的人才。
“人工智能驅動的科學研究”對科研團隊提出了全新要求，真正讓人工智能的研究人員與基礎科學領域研究人員一起工作，進行高頻率的日常學術交流，同時引入工程化人才，從行業需求出發，開發出可實際應用并持續迭代的新工具與軟件。
（據新華社電記者宋晨）
