随着人工智能在千行百业中的不断深入应用，AI for Science作为科研新范式已经成为多方共识。4月11日，在2023阿里云北京云峰会“飞天智算加速科研创新论坛”上，来自产学研用的多位大咖齐聚一堂，围绕“人工智能如何加速科研创新”的主题分享洞见，深度探讨AI for Science的应用实践和发展前景。
阿里云智能副总裁、行业解决方案负责人霍嘉在开场致辞中指出，所有产业都将从数字化走向智能化。人工智能、大模型等技术不仅是传统行业转型中迫切渴求的能力，在生物、地理、环境等领域也已碰撞出创新的火花。“阿里云期待与各方携手，以算力为基础设施，以大模型为核心能力，共同探索更多创新场景下智能化应用的落地。”
清华大学教授、中国计算机学会副秘书长陈文光在致辞中表示，科技的发展是支撑整个社会发展、人类福祉的十分重要和基础的手段。AI for Science作为科研新范式，将为我们在算力、算法、数据和软件层面的研究释放更多想象力。
当前，人工智能与科学研究深度融合，给诸多无法计算、解决的课题带来了新方法、新工具。
如何利用AI技术提升创新效能、赋能产业应用，已经是产学研各方共同关注的核心议题。
中国科学院院士鄂维南认为，科学研究正在从“作坊模式”向“平台科研”模式发生转变，这将是基础科研的发展趋势，而AI for Science在其中发挥着关键的推动作用。“2023年是整个AI研发范式由判别式时代到生成式时代的转变元年。”复旦大学人工智能创新与产业研究院研究员徐盈辉则判断道。
高效、便捷的算力资源是支撑AI for Science真正落地的重要一环。作为国内云计算厂商的领头羊，阿里云已经沉淀了扎实的技术积累。阿里云机器学习PAI平台和大数据平台技术负责人林伟介绍道，在基础算力层面，阿里云自研800G全速无拥塞RDMA网络，网络通信时延低至2微秒，可支撑万卡GPU的的单集群规模，能承载多个万亿参数规模的大模型同时在线训练；结合软硬件联合的深度优化技术，阿里云构建了同时支持AI计算和科学计算的计算产品PAI-灵骏智算服务，配合丰富大数据存储与计算能力，支撑科研算法迭代及应用全流程，推动科研创新加速；在价值凸显的MaaS层，首创的“魔搭”社区总用户量达106万，模型总下载量超1628万，以开源的方式提供多类优质模型，供开发者免费体验与下载使用。
在普惠的AI基础设施的助力下，越来越多的科学家们抵达科研的“无人区”。 中国科学院国家天文台科学数据中心常务副主任崔辰州在畅谈宇宙魅力的同时，也以脉冲星搜寻为例阐述了天文研究的挑战。正是基于阿里云平台的智能计算集群，高效实现了数据压缩、信号搜寻等一系列复杂工作流程，同时中国天眼FAST发现“重复快速射电暴”斩获2022年十大科技进展之一。接下来国家天文台还将与阿里云就天文学科学研究的平台建设展开深入合作。
“未来的数字医学研究，一定要可视、可算，才能实现可防、可治。”浙江大学医学院生物物理学系研究员、基础医学院生物物理学系副系主任杨帆指出，浙大和阿里云已经建立了阿里巴巴-浙大未来数字医疗联合中心，未来在阿里计算资源和算力的支持下，一定会取得更多科研成果，并推动临床研究应用。
会上，来自角井（北京）生物技术有限公司联合创始人兼CEO/CTO迟颖，中国科学院国家天文台科学数据中心常务副主任崔辰州，浙江大学医学院生物物理学系研究员、基础医学院生物物理学系副系主任杨帆，北京深势科技有限公司材料研发总监王晓旭以及阿里云行业解决方案部智算解决方案总经理张天劼等嘉宾，围绕人工智能模型、算法创新、人工智能公共算力开放平台等内容展开热烈讨论。
日前，科技部宣布启动“人工智能驱动的科学研究”（AI for Science）专项部署工作，紧密结合数学、物理、化学、天文等基础学科关键问题，围绕药物研发、基因研究、生物育种、新材料研发等重点领域科研需求展开，布局“人工智能驱动的科学研究”前沿科技研发体系。可以预见，在AI驱动创新的征途上，需要科研机构、云厂商、产业伙伴通力合作，共同营造开源开放的创新生态，实现智能化普惠。
