几年前,科学家破解蛋白质三维结构需耗费数年时间,依赖昂贵复杂的实验手段。如今,DeepMind的AlphaFold只需几小时甚至几分钟就能完成。这不仅解决了困扰生物学界半个世纪的问题,还开放了成果,加速了药物设计、合成生物学等领域研究。AI正释放巨大能量,推动科学发现。

美国启动“创世使命”计划,中国也强调通过AI驱动科研范式变革。全球范围内,AI在多个领域展现潜力:数学上,AlphaTensor算法找到更高效的矩阵相乘方法;物理学中,AI成功控制核聚变反应堆内的等离子体;生物医药领域,AI帮助发现了对抗超级细菌的新抗生素Halicin。AI正在从分子生物到材料科学等多个领域打破想象边界,解决难题。对于“从0到1”的重大科学突破,AI将传统经验驱动转向数据与智能驱动,缩短实现路径。同时,AI促进了多学科交叉融合,成为新的通用语言,打破学科壁垒。为实现这一目标,《意见》提出构建科学大模型、高质量数据集和智能化的重大科技基础设施三大方向,旨在让AI成为科研的核心驱动力。