党的二十大提出，要深入实施科教兴国战略、人才强国战略、创新驱动发展战略，开辟发展新领域新赛道，不断塑造发展新动能新优势。在新征程上，深圳研究生院坚持“问题导向、南北联动、AI牵引、创新融合”的未来发展理念，打造人才培养-学术研究-区域产业耦合的北大深圳校地协同创新共赢体。11月3日下午，北京大学深圳研究生院在H214会议室举办AI for Science主题讲座，邀请信息工程学院院长田永鸿作《AI for Science驱动“新理科”+“新工科”+“新文科”学科发展与人才培养模式变革》专题报告。

AI for Science（AI4S），即通过科学大数据与人工智能技术处理多维、多模态的海量数据，解决复杂场景下的科学难题，从而带领科学探索抵达过去无法触及的新领域。从AlphaFold2到DeepCam，AI for Science方兴未艾，正催生新的科学范式。

田永鸿首先感谢学校对于AI4S学科建设试点的大力支持，并从AI4S概念定义、发展现状、产业落地等不同角度对AI4S的具体内涵进行剖析。他指出，不同于传统科学研究范式中由实验归纳引领的第一范式，由理论推演引领的第二范式与由仿真模拟引领的第三范式，科学大数据与人工智能方法的引领正在催生AI for Science的数据密集型第四范式。通过AI驱动，在科学研究中完成高维建模和数值模拟，进而解决在科学计算中由“维度灾难”引起的计算复杂性问题，从而为传统研究范式无法解决的问题提供新的方法路径，不断拓宽科学发现的研究领域和学科方法。在具体应用途径中，AI4S通过“科学大数据+大规模算力+高性能模型”，一方面可以通过AI模型替换传统模型实现松耦合模式，另一方面也可以根据科学问题设计融合理论定理与AI模型的科学智能混合模型实现紧耦合模式，在生物医药、材料科学、能源科学、社会科学、经济学等多个学科具有宽阔的应用前景，改变科学领域的创新模式。

站在新科学范式转型的起点上，田永鸿介绍了深圳研究生院围绕AI4S学科建设与人才培养的一系列工作与未来发展计划。针对目前AI4S高端人才极度短缺的现状，深圳研究生院已于2022年秋季学期在国内高校中首先开设智能科学（AI4S）导论课程，邀请多位知名学者与业界资深人员介绍AI4S发展现状与前景。课程深受师生欢迎。

在场人员对AI4S的概念与发展体系进行了充分讨论。科研处副处长林信南分享了自己对于AI4S的理解，认为目前AI4S借助高性能算力改变科学研究范式的同时仍存在解释性与科学数据积累的局限性。纪委办公室副主任雷雯则认为在AI4S范式下，科学家与AI的协作分工需进一步明晰。田永鸿指出，当下AI4S在各科研领域中的应用节奏有所区别，在数字化程度高、数据积累好、问题定义明晰的领域将更快推进。

深圳研究生院常务副院长杨震对田永鸿表示感谢。他表示，在推进AI4S的建设过程中，首先要明确“我们是谁”的问题，科学家与人工智能将如何互动以推进科学研究范式的变革，管理人员与职能部门又将怎样与新的研究范式互动；其次要明确“我们怎么做”的问题，如何推进平台建设与体制机制改革以服务于AI4S的学科发展和人才培养。未来我们更要勇担重任，瞄准国家前沿需求，在南北融合、合纵连横的背景下，促进学科交叉研究模式的建立和产学研融通发展，积极打造北大新工科建设。

北京大学深圳研究生院未来将继续围绕“问题导向，南北联动，AI牵引，创新融合”的未来发展理念，通过横跨文理工的多领域学科布局，积极探索开设科学智能（AI4S）的交叉学科专业，打造“五星绽放”的AI4S研究与人才体系，架构以AI为纽带的跨界融合学科-科研-育人体系，以与时俱进、愚公移山的精神拥抱变化，勇立潮头。

北京大学深圳研究生院常务副院长杨震，党委副书记安晓朋、邹月娴出席本次讲座。各职能部门负责人、学院相关人员聆听了报告。

文字/南燕新闻社 王雨润

图片/王顺伦