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🚀前言

用机器解决数学难题，证明四色定理是一个典型案例。

🚀一、科学智能概念的提出

🔬 概念缘起：从午餐闲谈到全球共识

科学智能（AI for Science），有时缩写为AI4S，是指利用人工智能技术推动科学发现与科学研究的新兴领域。这一概念并非泛指的“在科研中使用AI工具”，而是指AI深度融入科研全环节，从数据处理、仿真模拟到实验研究乃至发现新规律，成为核心驱动力。

其诞生可追溯至一个具体时刻：2018年，中国科学院院士鄂维南与汤超（于2019年当选院士）在一次午餐会晤中，共同构思出“AI for Science”这一主题。两人当即意识到其潜力，并很快在北京大学组织了相关论坛，使这一概念走出校园，开启了其全球之旅。

🌍 迅速传播：从学术会议到机构布局

“AI for Science”的理念迅速在全球顶级学术圈和领先研究机构中获得响应：

• 顶级会议设立专题：AI领域的顶级会议，如NIPS 2021和ICML 2022，都专门举办了AI for Science的研讨会。
• 顶尖机构纷纷布局：从加州理工学院、阿贡国家实验室、阿兰·图灵研究所，到产业界的谷歌DeepMind、微软研究院、阿里达摩院、华为等，纷纷成立相关实验室，加强该方向研究。

其中，微软研究院于2022年成立科学智能中心颇具代表性。其创始成员刘铁岩强调，该领域追求的是AI与科研更深度的系统性融合。

🧩 科研范式的深刻变革

AI for Science的兴起，本质上是一场科研范式的革命。传统的科研范式主要经历了实验科学、理论科学和计算科学的演变。而AI for Science正成为新的范式，它通过融合数据和先验知识的模型驱动、假设生成与验证、自动与智能化实验等方式，加速科学发现。

这一变革的核心动力，在于AI（尤其是深度学习和大模型）解决了长期困扰科学界的**“维数灾难”** 问题——即随着变量增多，计算复杂度呈指数级增长，使得许多高维问题无法解决。

以人脸识别为例，它需要处理3072维空间上的函数，这在以前是无法想象的，但现在已得到有效解决。这表明，AI提供的新方法和新工具，为处理科学中极端复杂的多维问题奠定了基础。

🚀 发展里程碑与未来展望

概念的提出者们也在积极推动其落地。鄂维南院士于2021年9月领衔成立北京科学智能研究院，其团队在融合多学科的研究中取得突破，将分子动力学的精确模拟极限推至1亿原子规模，并因此荣获高性能计算领域最高奖“戈登·贝尔奖”。

阿里达摩院在其发布的《2022十大科技趋势》报告中，将**“AI for Science”列为十大趋势之首**，并断言：人工智能正在成为科学家的新生产工具，并催生新的科研范式。