科技日报记者 陈可轩
10月17日，由中国科协立项支持，中国科技新闻学会主办、北京市长城企业战略研究所协办的“AI for Science场景创新”研讨活动在中国科技会堂举办，20余位来自高校、科研院所及企业的一线专家围绕相关议题开展交流研讨。
主旨报告环节，北京市长城企业战略研究所副总经理黄波系统分析AI for Science的科研范式革新、产业赛道特征及发展瓶颈，提出地方培育AI for Science服务能力的对策建议，为科研创新与产业升级提供参考。
清华大学学术委员会委员、原药学院副院长尹航指出，人工智能的诞生正在推动医疗医药行业研究范式的调整，进而加速整个产业发展。清华团队正在积极探索外泌体与AI制药的前沿融合，有望加快实现癌症、神经退行性疾病的早筛早诊，呼吁产学研投共建新生态。
北京深势科技有限公司副总裁刘会师认为AI for Science 是提升创新效能、引领新业态发展的重要抓手，呼吁将AI for Science 的“先发优势”转化成“领跑实力”，带动一批工业应用实现“弯道超车”。深势科技已在材料、新药等领域落地微尺度工业设计平台，助推人机协同迈向“物理+数据”融合的新阶段。
自由发言环节，专家们围绕AI for Science的创新图谱、场景创新实践、产业生态建设等话题，结合各自研究专长展开深入交流。
天津大学化工学院合成微生物实验室主任张卫文指出，AI不仅提升了科学研究的效率，还可能通过跨学科的深度融合产生全新知识。这种知识可能是革命性的，但目前尚未得到足够重视。
中科计算技术西部研究院研究员赵宇表示，人工智能在制药领域覆盖多个关键场景：靶点与机制发现、临床前研究、临床试验、监管与上市后研究以及老药新用。每个场景均需结合不同人工智能技术与生物学逻辑。
医渡科技有限公司高级副总裁黄楠表示，目前临床医生需求方面仍有所欠缺，原因在于AI for Science或者AI for Medical还没有形成一种“势能”。
与会专家认为，AI for Science正重塑科研范式，其在蛋白质生成、材料发现、核聚变控制等多领域突破显著，把“试错”转为“按需设计”，可大幅压缩实验周期，释放千亿元级研发红利。专家呼吁搭建开放数据与算力基础设施，设立AI for Science专项基金；高校交叉培养“AI+领域”复合人才；完善可解释、可重复的评价与伦理标准；鼓励平台型企业提供低门槛工具包，形成开源社区，加速科学发现向产业转化。
会后，专家们赴医渡科技和阿里巴巴北京总部实地考察，了解AI for Science前沿技术应用场景。
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