6月22日，由上海海外联谊会、上海市欧美同学会(上海市留学人员联合会)、上海中青年知识分子联谊会共同主办，复旦大学协办的第十四届“中华学人与21世纪上海发展”研讨会在复旦大学召开。本次研讨会以“AI4S(即AI for Science，人工智能驱动的科学研究)：科学研究新范式”为主题，紧贴国家和上海发展战略需求，为科研范式变革和科技创新发展凝聚更大共识，汇集更多智慧。

　　中国科学院院士、中国科学院分子细胞科学卓越创新中心研究员、上海市欧美同学会会长李林主持开幕式。他强调，人工智能作为引领新一轮科技和产业变革的战略性技术，正处于从感知智能向认知智能发展集中爆发，并最终实现通用人工智能的关键阶段。未来5-10年需要在模型可解释性、泛化性能、推断效率、知识融合、具身智能、自主学习和规划决策等方面提升能力，加快科学发现、技术发明和工程应用。

　　鄂维南提到，早在2004年他就开始推动大数据算法的研究，但因为其并非自己本行而没有线年，他下决心彻底转行研究大数据算法，发现机器学习方法恰好能够帮助解决过去在科学计算和计算科学中遇到的很多困难，从而促使他坚定地走上了“AI for Science”的研究方向。

　　他指出，要实现原始创新，就必须理解底层逻辑。他进一步阐述了科学研究的两种方法，即数据驱动和基本原理驱动。基本原理的方法难以帮助解决实际问题，数据驱动的方法则因收集数据效率低下和缺乏有效数据分析工具而受限。尽管电子计算机和算法的出现大规模实现了直接用基本原理解决一些实际问题，但仍然有许多问题难以用基本原理来解决。

　　如今，AI的发展赋能了理论方法和数据分析方法，大大增强了我们应用基本原理的能力。他展示了AI在科学研究中的应用，比如通过深度学习解决蛋白质结构问题和第一性原理精度的分子动力学方法。他强调，由于AI方法的赋能，我们可以有效地从横向的角度看待科研，即从理论、实验和文献三个方面进行整合。AI可以大大提升这些方面的能力。

　　鄂维南还谈到，过去的研究方式像是小农作坊的模式。AI方法的赋能使我们可以有效转换成一个安卓平台的模式，让科研效率大幅提高。他介绍了原创开发的开源平台DEEPMODELING。

　　他认为，“AI for Science”是中国科技创新历程中前所未有的契机，鉴于当前国内在该领域的布局已处于领先地位，他倡议我们应当充分利用这一难得的历史机遇，积极构建全球化的AI4S开源社区，精心构筑AI4S学术生态，并呼吁科学界对这一领域的发展给予更为密切的关注。他相信，通过跨学科融合和开放合作的精神，“AI for Science”将成为推动科学研究深入发展的重要驱动力。

　　英国皇家工程院院士、欧洲科学院院士、香港工程科学院院士、计算机科学家、香港科技大学首席副校长

　　郭毅可介绍了香港科技大学在人工智能和数据科学研究中的重大进展。他强调了人工智能基础设施的重要性，并提到学校近年来在这方面的提升，使得人工智能驱动下的科学研究的效率和热情都大幅提高。

　　郭毅可讨论了AI for Science和Science for AI的关系。他认为在将AI和科学结合时，不仅AI为科学研究开创了新的范式，科学也能起到推动AI发展的作用。AI可以通过数据和人类的抽象力结合发现新的科学规律，而科学法则也可以帮助新的模型结构的设计，他以物理、生物、化学、流体力学领域的例子，详细阐释AI对科学发展的推动力，并与在场专家学者分享了如何将物理中的守恒性结合于神经元网络的设计中，开发出高效的“白箱”化的AI系统。

　　郭毅可还讲述了他如何利用数据科学中的经典定律，比如贝叶斯定律，来优化模型和数据的结合。他提到，数据有限，但通过整合已知的物理定律和新数据，将物理学的基本规律融入到AI的训练过程中，可以提高模型的准确性和稳定性和数据的高效使用，可以创造新的AI系统，从而促进科学和人工智能的双向发展。

　　科学和艺术是人类文明的两大结晶，郭毅可对未来充满幻想的AI应用也表示了浓厚兴趣，尤其是在艺术领域的应用。他认为，利用AI可以创造出许多富有想象力的作品。

　　李泽湘通过自身的实践探索和总结生模式、仙童半导体模式、斯坦福模式、弗劳恩霍夫模式等历史上重要的科学创新模式，提出了一种端到端、高质量、高效率的科创生态体系建设的新模式。

　　李泽湘提到，1992年以来，他一直在尝试打通教育和产业之间的桥梁。从创立香港科技大学自动化技术中心，到创办哈工大深圳研究生院;从自身创办中国第一家运动控制公司固高科技，到培育自己的学生汪滔打造出了大疆创新这个举世瞩目的“独角兽”，这也更加坚定了他践行学院派创业的信念。他希望去寻找更多像汪滔那样能够洞察市场痛点、重新进行产品定义、掌握核心科技的年轻人，帮助他们走上追梦的道路。

　　李泽湘介绍，2014年，他成立了XbotPark机器人东莞松山湖基地，并陆续与地方政府合作建立基地。目前已成功培育云鲸智能、正浩科技、海柔创新、希迪智驾、逸动科技、卧安科技等140多家硬科技企业，存活率达80%，独角兽及准独角兽企业占15%，主要公司估值超2000亿元。

　　李泽湘表示，30年来，通过大学教授、创业者、创业者导师三个身份的反复实践，结合切身体会和经历，针对传统工科教育的不足，在参考学习MIT、OLIN的经验后，与高校合作，倡导并践行以市场需求为导向、项目制教学为载体、跨学科融合的新工科教育模式。通过发现问题，进行产品定义，再通过项目制教学让学生自发地学习数学、物理、工程等专业课程，并辅以艺术、管理等人文知识帮助他们适应市场化竞争，让学生真正能够学以致用。

　　李泽湘总结了XbotPark“1地+1校+1平台+1园区”的新型科创模式。在未来，他希望，XbotPark这种市场验证、可复制、端到端、高质量、高效率的科创模式，能从学前教育、K12、新工科教育到最后的体系赋能，贯穿学生的整个培养过程，为中国的创新人才培养和推动新质生产力发展贡献自己的力量。

　　漆远回顾了自己的职业历程，从在美国学术界到回国进入工业界，领导搭建阿里巴巴首个大规模分布式机器学习平台和蚂蚁集团的超大规模图神经学习与隐私计算平台。回国之后，他开始探索如何让人工智能和科学研究发挥更大的作用，这个转变让他受益匪浅。

　　谈及人工智能和科学的结合，漆远认为，人工智能既是一门科学，也是一个重要的工程领域，大数据和大算力的工程系统集成是当下人工智能成功的关键。在阿里巴巴期间，他带领团队将广告系统的参数从200万大幅提升至2亿，极大提升了广告效果，体现了数据、算力和工程能力集成所带来的变革。

　　对于当下火热的AGI(通用人工智能)，漆远认为AGI的最高目标之一就是通过人工智能发现物理世界的未知规律。当前大模型都高度依赖于数据，而未知规律恰恰缺乏数据支撑。最高能力的人工智能要能够摆脱对数据的依赖，推理发现未知规律，而这与AI4S的发展目标高度一致。AI4S的下一步，就是要将现有知识和数据结合起来，打造AI领域的“爱因斯坦”，探索新模型，生成新数据，发现物理世界的未知规律。他分享了近期复旦大学和上海科学智能研究院在AI4S领域取得的一些进展。一是面向新能源、航空运输、城市管理等产业应用的伏羲系列气象大模型，基于人工智能技术极大提高了天气预报的准确性，并能提前预测极端天气现象，天气预报周期延长至60天。二是女娲医药大模型，在DNA长文本分析和蛋白质动态建模上取得突破，并将与企业合作研发RNA大模型，预测RNA结构和功能，加速RNA疫苗研发，促进核酸药物设计。

　　漆远进一步讨论了如何将人工智能与更多的实际应用相结合，分享了人工智能在新能源、医疗和金融领域应用的具体案例。他强调了数据的重要性，技术的底层是数据，上海科学智能研究院和复旦大学正在打造大规模科学数据库，为不同领域的研究提供服务支持。

　　马健从科学哲学视角分享对AI4S的见解。他表示，从还原论角度看，科学家可通过演绎推导的方式对许多复杂现象层层解释。即使再复杂的生物学现象，也没有超出量子物理的描述范畴。那么，我们能将所有现象描述清楚，并计算得到结果吗?实际上，科学探索常常跨越维度，且具有偶发性分布式的特征，超出演绎推导的可计算范畴。他强调，AI工具的出现为科学探索提供了新的可能。

　　马健还分享了晶泰科技的发展历程及AI在科学研究中的应用。他表示，尽管他本人的研究背景是理论物理，但他在生物医药行业的创业是一次跨界尝试，物理学研究为他观察世界提供了多元视角。他提到一篇有影响力的物理学论文，其中讨论了“整体是否可以还原为部分之和”，并引用各种学科从数学、物理、化学到生物学的层层递进关系，提出科学平等的新视角。通过AI4S，他认为未来的科学研究可以用更多数据来解释现象，从而突破传统的学科界限。

　　马健谈到他和公司在医药行业中面临的挑战和研发进展。他提到药物研发的困难在于跨越不同研究维度，使得很难建立明确的因果规律。同时，他提到AI在药物开发中的潜力，但还无法通过简单模型成功预测新药的现实，也没有足够多的高质量数据可以训练AI。为了应对这些挑战，晶泰科技自主研发了自动化调度系统，搭建了规模化的AI机器人实验室，提高了数据质量和生产效率。他们通过这一AI机器人创新研发平台，收集和处理大量高质量数据，投喂给AI模型优化迭代，形成了机器人实验、高质量数据、AI之间的正循环，从而提升药物研发的效率和成功率。除了药物研发外，公司还将应用场景扩展到了新材料、新能源、化工等领域。借助视频，他还展示了AI机器人实验室现场的自动化工作流程，并强调了数据的重要性。

　　马健指出，高质量数据是发展垂直模型的重要生产要素，需要大量投入。在AI相关的数据基础设施方面，希望学术界和产业界未来能有越来越多的关切者和同行者，实现Data for Model、AI4S的科学研究新范式。

　　金力表示，人工智能正在改变各个领域，如制造、医疗、教育、农业和金融，当前AI正从感知智能向认知智能发展，并逐步实现通用人工智能。例如，自然语言处理、计算机视觉等技术都是当前的热点。人工智能正在改变科学研究范式，这就是AI for Science的由来，它通过数据和科学机理融合，提高科研效率。

　　金力指出，AI4S是推动科学研究范式变革、实现科技原始创新策源的利器，拥有引爆产业创新核爆点的巨大潜能。如何掌握“利器”、引爆变革，复旦坚定地走出自己的路径：

　　第一，聚焦科学数据，建设高质量科学数据中心，打造开放共享数据生态。因为国内在这方面起步晚，数据和标准不统一，复旦大学通过建设科学数据储备平台，帮助汇集、分析和保护数据。

　　第二，全面推动科学研究“数据+机理”融合双驱动，以提高研究的可靠性和可解释性。他举例说明了复旦在生命科学领域的应用，如利用AI预测蛋白质结构，可以加速药物研发，并指出在药物设计等领域，数据比算力更重要。

　　第三，打造科学智能软硬件工具，以点状突破引发系统性变革。复旦开发了多种科研工具，如生成式分子设计和药代动力学预测模型，并用这些工具加速科学发现。

　　第四，持续打造三链融合的科学智能创新生态，构建AI+融合创新人才培养新格局。复旦大学采取三层次策略：核心圈(学科)，进阶圈(具备基础的学科)，培育圈(对AI感兴趣的学科)。他们还与上海科学智能研究院联合，创建1+1+N的科学智能生态体系。

　　金力还分享了对上海未来如何布局和发力AI4S的思考。他指出，一是要聚焦前沿，瞄准关键技术攻关突破;二是支撑千行百业赋能，构建产业创新生态;三是协同创新机制，有组织供给拔尖人才;四是加强核心算力资源和软硬件基础设施建设。希望高校、科研机构与企业共同集聚资源，培养产业亟需紧缺人才，共同谋划科学智能成果的孵化转化，共同赋能产业生态的升级发展，服务上海科学智能发展的愿景目标。

　　李亦学解释了当前AI4S这一范式的重要性，并探讨了在没有足够资源训练大型模型的情况下，我们应如何跟上时代步伐。他谈到数学家柯尔莫哥洛夫和贝叶斯的理论成为AI解决实际问题的理论基础，强调谷歌科学家的算法如何使两位杰出数学家理论落地，导致大模型横空出世。

　　他提到，虽然当前在大模型的理论基础和技术架构上短期内难有新的性突破，但对大模型应用的持续关注仍然可以有力推动科学发展和发现，只要我们在数据嵌入方面融合好科学规律相关的知识，找到好的科学问题，绑定大模型，就能用好多模态数据，可以利用小规模数据实现很好的应用和科学发现。如果具备一定的计算能力，也可以建立行业中的基础模型，作出行业内有意义的基础性支撑性工作。

　　李亦学认为，当前国内在大模型应用上的贡献整体来说参差不齐，多是一些枝节技术的改进。因此，他强调，未来的研究应该重点放在深入科学问题，抓住好的科学问题，将特有的数据、科学规律与大模型结合，实现多模态数据处理。只有这样，才能在大模型和人工智能驱动的计算生物学信息领域找到生路。

　　熊磊谈到，思路迪诊断公司经过14年发展，已经成为面向全球的精准诊断创新领导者。公司聚焦疾病的体外诊断，体外诊断有两种模式，一种是参考性间接性的诊断，辅助医生判断，另一种是直接找出病因的诊断。通过找出病因，可以根本性改变治疗方法，比如肿瘤早期诊断、肿瘤伴随诊断和分子感染诊断，公司正在致力于这方面的研究。

　　对AI应用医疗诊断领域，熊磊从三个方向展开：一是AI驱动的图像识别技术在病理学领域的应用已经相对成熟，能够辅助进行病理样本的识别。新型AI技术的应用可以避免过去标注学习方法的缺陷，有助于大幅提高病理AI诊断产品的开发速度和性能。二是基因组数据分析通过先进的算法能够更精准地识别遗传信息，同时有效处理数据中的噪音，从而提高分析结果的可靠性和准确性。三是新的生物标志物发现涉及从海量生物数据中筛选潜在标志物，这一过程不仅需要观察直接可见的数据，还需要深入理解底层的疾病发生机制。通过AI辅助分析，可以揭示隐藏在表面之下的关键生物标记物，这对于开发疾病诊断新标志物具有重要意义。

　　熊磊认为，国家在创新技术突破上给予了很多鼓励性政策，包括优化医疗产品评审审批等，这对生物医药产业的发展至关重要。技术创新是企业持续发展的关键，需要长期坚持高研发投入，做到独创性。创新需要允许包容失败的资本环境，因为创新通常伴随着高风险。创新本质上是人才驱动，生物医药行业对人才依赖尤其高，上海作为人才高地，具备完善的人才储备、政策和良好创新环境。

　　张鑫谈到，虽然字节跳动以面向消费者的应用如抖音闻名，但该公司在科研和生命科学领域也有深入布局，像火山引擎就是其背后的技术支持平台。公司还通过算法、算力和大模型的能力，对外部学校和行业提供支持和合作。

　　谈到AI4S，张鑫解释了从数据密集型科研到AI辅助发现的过渡阶段。基于数据、信息、知识、智慧的金字塔框架，科研过程需要将海量数据处理成精炼信息，再提取成知识，结合大模型最终生成新的科研智慧。实际操作方面，他们与广东实验室合作，开发了类似安卓系统的生物医学大数据操作系统Bio-OS，通过平台化工具高效管理和调度数据及算力资源。

　　张鑫提到大模型在未来科研中的潜力，它们能够推理、规划、写文章和生成内容，对科研方式带来重要变革。例如，编程方式从传统的图文操作转变为对话式编程，算法也从定制化转向大一统的解决方案。

　　在大模型的实际应用中，张鑫认为需要几个阶段的演变。首先是大模型作为人类的助力工具，然后是成为科研的代理。字节跳动推出了豆包大模型家族，涵盖多模态的能力。构建科研代理需要具备任务拆解、工具调用、人机协同和反思总结四大能力。

　　任峰分享了他在传统药物研发和AI制药领域的经历。他原本从事传统药物研发，但在2021年看到AI在该领域的发展势头强劲，便决定加入AI大潮，加入了英矽智能，开始利用AI研发创新药。

　　起初，任峰能顺利地融入AI制药并快速推进AI药物研发项目进入临床。到了2022年底之后，像ChatGPT这样的新技术不断涌现，并且AI的迭代速度越来越快，让他感到早日学习这些新技术越来越重要。于是，他让儿子来学习这些新技术，结果效果很好。他建议大家未来可以让孩子们从ChatGPT等技术入手，借助AI做更多事情。

　　任峰解释了为什么要用AI研发新药，因为传统的药物研发周期长、成本高、成功率低，已经难以克服瓶颈。AI可以利用数据和算法，更高效地解决生物学、化学和临床试验中的问题，从而缩短研发周期，降低成本。英矽智能做了三个平台，专门解决靶点发现、分子生成和临床试验设计这三大难题。

　　从2021年至今，英矽智能通过AI技术推进了多个研发项目，目前已有6个项目进入临床试验阶段，最快的已进入临床二期。公司也在与外企合作和授权转让方面取得了不错的成绩，并成功融资了超过4亿美元，支持其研发工作。

　　柳丹从资本和市场的角度，分析了人工智能在过去的发展以及未来的趋势。他提到，六年前，发现AI在新药研发中最容易取得成果值得投资，他描述了新药从靶点发现到临床上市的不同阶段，强调科研、临床试验和市场数据反馈的重要性。

　　在过去四五年中，AI制药迎来了突破，特别是AlphaFold的出现，推动了行业快速发展。虽然中国在原创思路上紧跟，但在科技应用和优化方面速度很快。从2016年到2022年，该行业融资规模显著增长，跨国药企对AI合作意向也越来越多。AI帮助解决了以前难以攻克的药物靶点问题，带来高附加值的成果。

　　柳丹还分享了当时筛选和投资AI药物研发赛道的逻辑，包括市场潜力和AI成熟度的考虑。他指出，现在的技术和市场理解已经发生变化，例如，现在有AI工具辅助实验设计开发。

　　谈及AI新药研发企业的人才需求，柳丹强调行业发展早期生物信息学人才的重要性，还介绍了一些他们投资的企业，展示了他在AI与生命科学结合领域的布局和成果，项目包括AI与医学影像、药物研发等方面的合作。展望未来，还会有更多AI与医疗细分领域的机会。

　　在AI技术分论坛上，主持人俞凯邀请来自学界、产业界和投资界的嘉宾探讨了各自领域的前沿观点和见解。

　　大家普遍认为，AI在银行、保险、医疗等领域已经产生明显影响，但部分复杂的、需要人性化考虑的工作仍难以被完全替代。专家学者们展望了五到十年内可能被AI颠覆的领域。嘉宾们认为，无人驾驶、远程教育、线上客服等可能会在未来产生显著变化，而涉及复杂决策和高度人性化的领域则可能不会被替代。

　　关于中美在AI发展道路上的差异，专家学者们指出美国在基础研究和0到1的创新上更具优势，而中国在规模化数据和应用落地方面有独特的优势。中国的社会结构和治理模式给社会科学智能带来了新的机遇。他们建议上海充分利用其国际化大都市的优势，进行面向人工智能国际化的数据资源汇聚，加大对高校进行科研数据平台建设的支持，以大科学计划作为牵引，聚集国际人才和智慧，重点发展高端研发和创新，形成完整的生态系统。

　　俞凯强调了产学研结合的重要性，并指出人工智能应作为工具，帮助人类做好社会治理和国际治理。他总结道，虽然AI在信息世界和物理世界中将带来巨大变革，但在社会治理中仍然需要人与机器的协同配合。

　　复旦大学人类表型组研究院执行院长，世界分子影像学会主席，中国认知科学学会副理事长，上海市欧美同学会副会长

　　田梅表示，AI正在改变医疗领域，已经开始显现其潜力。AI可以帮助在疑难杂症的诊断和治疗中实现精准有效用药，特别是在癫痫等病症的治疗上。

　　未来3年内，AI的短期影响是什么?田梅表示，偏远地区的医疗影像读片将得到改善，AI可代替人工劳力进行一般性创作和标准诊断，这将为医疗方面带来巨大变革。然而，如头脑风暴、问答互动等需创造性的工作，以及线下面对面交流所产生的化学反应，这些快速反应和意识的体验暂时不能被AI模拟。

　　在谈及未来5-10年内可被AI技术改变或颠覆的领域，田梅认为，AI将有助于实现教育公平，使偏远地区也能享受到同等的优质教育资源。然而，即使在5-10年后，艺术和高级创造性工作仍不太可能被AI替代。

　　针对AI产业发展与国内外差距，田梅认为，中国在优质数据库建设方面还有进步空间。中国在AI领域的发展需要注重数据库建设和国际合作，需要加强合作精神和数据共享，以缩小与世界领先水平的差距。田梅表示，AI技术在医疗和其他产业中的发展将是深远的，但同时也需要注意保持人类的创造性和复杂决策能力。

　　宋安澜分享了对于人工智能领域的投资经验和个人见解，为与会者带来了一场关于人工智能产业发展和投资趋势的深刻洞察。他认为，人工智能是未来发展的重要方向，但相较于互联网领域，人工智能的投资机会更加复杂和多元。他介绍了软银中国在传感器、智能驾驶、医疗机器人等领域的投资尝试。他强调，虽然目前还没有在这些领域找到像阿里巴巴这样的成功案例，但这正是推动他继续探索和投资的动力。

　　宋安澜对人工智能产业的发展持乐观态度。他认为，人工智能技术正在逐渐渗透到各个行业，推动产业的转型升级。同时，他也指出了人工智能技术在应用过程中可能面临的挑战和问题，如数据安全、隐私保护、伦理道德等。这些问题需要整个行业共同努力去解决，以实现人工智能技术的可持续发展。

　　在投资策略和方向上，宋安澜认为，首先要关注人工智能技术的创新和应用。他强调了应用的重要性，认为只有将人工智能技术应用到实际场景中，才能发挥其最大的价值。其次，要关注人工智能产业的生态建设和人才培养，只有拥有足够的人才储备，才能支撑产业的持续发展。此外，要关注国际市场的变化和趋势，及时调整投资策略和方向。

　　周翔表示，在医疗这个复杂垂类领域里，创业者的综合经验积累和所形成的“第六感”还是很有价值的，不仅仅在于“知道什么方向是对的”，更重要的是“知道什么方向是行不通的”。在医疗AI领域，产学研医深度协同和对相关法律法规的理解都是非常必要的。

　　周翔表示，从他自己20多年与医生打交道的经验来看，基于知识积累、记忆类、文本类的医院工作短期内可能会被AI颠覆性替代。而复杂的涉及完整决策、全链条的工作难以被取代。比如，涉及到复杂的护理、人性的温暖和关爱的工作难以被取代，如;涉及到复杂的模糊决策、受到各种外部因素影响的全链条的工作，短期内很难被AI所取代，如外科医生。

　　在他看来，未来5到10年，没有人类干扰、符合客观规律的行业可能会被AI替代，例如，自动驾驶技术的成熟会对相关行业带来颠覆性改变;主要基于大量数据的金融市场预测类工作，可能受到AI影响很大。而感性的、难以验证以及需要大量进行复杂决策的工作难以被替代，比如心理医生、艺术家，以及高级程序员和软件架构师等。

　　他认为，生物医药本身就是上海的优势，这是AI可以助力突破的一个重要方向。Al4S也是一个巨大的创新机遇。此外，上海可以把AI教育作为一个重要工作来抓，而且在教育过程中一定要强调学生独立思考的能力，学生“问正确问题的能力”可能比“解决问题的能力”更重要。

　　田奇认为，短期内，AI对白领工作的替代效应大于蓝领工作。传统观点认为AI将会取代大部分蓝领工作，但是现实却是ChatGPT出现后，被代替的工作恰恰是很多白领的工作。田奇认为在3-5年内，受AI冲击最大的可能是大部分白领所从事的办公室类工作。

　　田奇认为，长期来看，AI将有可能代替大部分人的工作，关键要看大数据支撑能力。所有行业工作都有可能被AI所改变，关键看两个问题是否可以被有效得到解决，一是数据支撑问题，二是成本问题。

　　田奇建议，上海加快构建垂直细分行业的AI基础数据库建设，筑造AI4S的上海新优势。他认为，校企合作是构建AI基础数据库建设的较好机制。对于AI产业的发展，模型或算法中国与美国的确有差距，但是可以通过模仿创新短期内便可以实现差距的缩小。

　　吴志强总结出AI4S的八大关键方向：一是数据管理，人工智能帮助有效管理、分析和共享大量的科学数据。二是研究加速，人工智能可以通过自动化常规任务来加速研究进程，从而让科学家们能够专注于更复杂的问题。三是建模和模拟，人工智能可以用于在物理、化学和生物等各个领域创建更准确的模型和模拟。四是伦理和偏见，人工智能整合科学中会引发关于AI算法偏见的伦理问题，尤其是在如医学研究等敏感领域。五是AI的可解释性，确保科学家能理解信任AI决策至关重要，特别是当这些决策可能影响进一步的研究方向。六是资金和资源，AI驱动的研究计划分配资源问题，包括所需的基础设施和培训。七是增强合作，人工智能可以增强跨学科的合作，促进新型科学创新。八是发表传播和同行评审，人工智能可以改变出版过程和同行评审，可能提高效率和客观性。九游娱乐