构建面向人工智能时代的科研生态

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构建面向人工智能时代的科研生态

当前，以深度学习、大语言模型为代表的人工智能（以下

简称 AI）技术深度赋能科学研究，带来科研范式和产业形态的

新变革。人工智能驱动的科学研究（AIforScience，以下简称

AI4S）已在蛋白质三维结构预测、分子动力学模拟、芯片全自

动设计、新型药物研发等领域展现出超越传统科研范式的强大

优势，有望成为驱动科学研究的“第五范式”。近年来，美国、

欧盟、日本加速推动 AI4S，我国也启动了人工智能驱动的科学

研究专项部署工作，将 AI4S 提升到国家科技战略的高度。

AI4S 不仅代表着一种新型科研技术手段和方法，更是一种全新

的知识生产模式，要求对科学研究的思维、行为和组织模式进

行全方位变革。我国在 AI 技术、科研数据和算力资源等方面有

良好基础，但是传统科研生态在人才培养、科研组织、科研资

源和科技伦理等方面面临突出挑战。推动构建与 AI4S 发展相

适应的科研生态有助于增强我国基础科学研究实力，促进“人

工智能+”赋能新质生产力发展，助推实现高水平科技自立自强。

人才培养：从专门人才到复合人才

人类特有的非线性抽象思维与机器的逻辑推理模式在 AI4S

中深度融合。科研工作者通过提供创新思维和专业知识来优化

AI 模型，AI 则以其强大的数据处理能力为科研工作者提供海量

知识库、模拟自然现象并推断未知规律。“人类在环”模式是

AI4S 的关键，它强调了在科研过程中人类角色的不可或缺性。

从提出研究要求、设定目标，到提供专业知识、控制过程和评

估结果，每一步都离不开人的参与。尽管 AI 科学家和工程师的

协助至关重要，但在各领域的智能化建模中，本领域的科学家

仍需占据主导地位。这一模式对科研人才的能力提出了更高要

求。

因此，必须转变传统的“专门人才”培养模式，积极构建

面向 AI4S 的复合型人才培养体系。一要重视培养具备深厚AI

技术理论基础和实践应用能力的专业人才。建设面向 AI4S 基

础设施、基本算法的研究人才梯队，支撑并引领AI4S 发展。

二要完善交叉学科人才培养体系。促进科研人员跨学科学习，

实现 AI 技术与本领域知识的融合应用，形成既懂 AI 又懂专业

领域知识的复合型人才队伍。三要加强思想引导与技能提升。

引导科研人员认识到 AI4S 在各学科领域的重要性，鼓励他们

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摘要：

构建面向人工智能时代的科研生态当前，以深度学习、大语言模型为代表的人工智能（以下简称AI）技术深度赋能科学研究，带来科研范式和产业形态的新变革。人工智能驱动的科学研究（AIforScience，以下简称AI4S）已在蛋白质三维结构预测、分子动力学模拟、芯片全自动设计、新型药物研发等领域展现出超越传统科研范式的强大优势，有望成为驱动科学研究的“第五范式”。近年来，美国、欧盟、日本加速推动AI4S，我国也启动了人工智能驱动的科学研究专项部署工作，将AI4S提升到国家科技战略的高度。AI4S不仅代表着一种新型科研技术手段和方法，更是一种全新的知识生产模式，要求对科学研究的思维、行为和组织模式进行全方...

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