人工智能驅動科學創新(AIforScience)帶來的產業變革與每個人息息相關。人工智能作為新一輪科技革命和產業變革的核心驅動力，其潛力已初現倪端。然而，要想推動人類文明的整體躍進，人工智能必須與各交叉領域的科學研究緊密結合，學習科學原理、創造科學模型來解決實際問題，加快科技成果向現實生產力轉化。本書聚焦于深度學習、強化學習、遷移學習、深度神經網絡等人工智能技術與材料科學、生命科學、電子科學、能源科學、環境科學五大領域的交叉融合，通過深入淺出的語言和具體應用示例，對基本概念、技術原理和應用場景進行了全面的介紹。
目 錄
第1章 人工智能驅動的科學創新 1
第1節 什么是AI for Science 2
1．生活中的AI與科學家眼中的AI 2
2．AI for Science的參與角色 4
3．AI for Science的應用領域 8
第2節 AI for Science的底層邏輯：科學創新的新范式 9
1．傳統科學創新的四種范式 10
2．科學創新的新范式：人工智能驅動 11
第3節 為什么要發展AI for Science 14
1．科研視角：助力搭建平臺科研模式 15
2．產業視角：用摩爾定律打破反摩爾定律困境 17
3．政策視角：國家發展戰略的需求 19
第2章 AI for Science的技術支撐 21
第1節 理論：雙科研模式的生長 22
1．牛頓模式與開普勒模式 22
2．雙模式的發展瓶頸：維度災難 24
3．人工智能助力解決科研瓶頸 26
第2節 數據：在科技發展中加速積累 28
1．科技的進步推動科研數據加速積累 28
2．人工智能的發展推動科研數據加速積累 32
第3節 算法：理論模型的實踐和落地 37
1．機器學習算法促進維度災難問題的解決 37
2．大語言模型帶來全新的科研機遇 39
第4節 算力：基礎設施的持續進步 41
1．算力基礎設施的發展歷程 42
2．AI for Science算力基礎設施的建設 44
第3章 AI與材料科學 47
第1節 “AI+材料科學”的發展背景 48
1．AI對材料研發模式的革新 49
2．“AI+材料科學”的推進器：材料基因工程 51
第2節 “AI+材料科學”的落地應用 53
1．傳統材料：金屬、有機等材料的開發和應用 54
2．新型材料：納米、超導等材料的發現 56
第3節 “AI+材料科學”的相關技術 58
1．高通量材料計算模擬 58
2．高通量材料制備與表征 60
3．材料服役行為高效評價 61
4．專用材料數據庫 62
第4節 “AI+材料科學”的產業圖譜 63
1．AI能力支持端 63
2．模擬計算軟件 67
3．材料廠商 69
4．相關專用數據庫 70
第5節 “AI+材料科學”的政策啟示 72
1．面向“卡脖子”材料開展重點技術攻關 73
2．將人工智能技術作為材料基因組工程建設的重要內容 74
第4章 AI與生命科學 77
第1節 “AI+生命科學”的發展背景 78
1．AI催生生命科學研發新模式 78
2．“AI+生命科學”的發展脈絡 82
第2節 “AI+生命科學”的落地應用 87
1．藥物研發領域的AI應用 87
2．基因測序和編輯領域的AI應用 90
3．合成生物學的AI應用 93
第3節 “AI+生命科學”的相關技術 96
1．藥物研發領域的相關技術 96
2．基因測序和編輯領域的相關技術 98
3．合成生物學的相關技術 101
第4節 “AI+生命科學”的產業圖譜 104
1．AI與制藥 104
2．AI與基因測序和編輯 107
3．AI與合成生物學 109
第5節 “AI+生命科學”的政策啟示 111
1．促進以生命科學為中心的跨界合作與人才流動 111
2．加快建設生物學數據庫 112
3．強化生物安全與生物倫理監管 113
第5章 AI與電子科學 115
第1節 “AI+電子科學”的發展背景 116
1．從摩爾時代到后摩爾時代 116
2．深度摩爾定律與超摩爾定律 119
第2節 “AI+電子科學”的落地應用 121
1．AI賦能芯片設計 121
2．AI賦能芯片制造 125
3．AI賦能芯片檢測 126
4．AI賦能芯片材料研發 127
第3節 “AI+電子科學”的相關技術 129
1．芯片設計中的AI技術 129
2．芯片制造中的AI技術 130
3．芯片封測中的AI技術 132
4．芯片材料研發中的AI技術 132
第4節 “AI+電子科學”的產業圖譜 134
1．材料與設備端 134
2．芯片設計端 136
3．芯片制造端 140
第5節 “AI+電子科學”的政策啟示 144
1．加快半導體產業的國產產品替代 144
2．政策引導進行產業鏈跨領域協作 146
3．加快AI芯片制造落地 146
第6章 AI與能源科學 149
第1節 “AI+能源科學”的發展背景 150
1．人類利用能源的歷程 150
2．AI對能源科學的重要意義 152
第2節 “AI+能源科學”的落地應用 155
1．AI與化石能源科學研究 155
2．AI與可再生能源科學研究 159
3．AI與能源轉型 170
第3節 “AI+能源科學”的相關技術 176
第4節 “AI+能源科學”的產業圖譜 178
1．資源的勘查與提取 178
2．能源的加工/轉化與儲存 179
3．能源的終端輸送與應用 180
第5節 “AI+能源科學”的政策啟示 182
1．確保“AI+能源系統”的可持續性、安全性和可靠性 183
2．推動能源數據的開放和共享 184
3．提升AI系統在能源行業中的互操作性與標準化 184
第7章 AI與環境科學 187
第1節 “AI+環境科學”的發展背景 188
1．AI技術為環境科學引入新的價值和機遇 188
2．AI技術在環境科學領域的發展脈絡 190
第2節 “AI+環境科學”的落地應用 192
1．智能環境監測 192
2．智能污染治理 194
3．智能碳減排 196
第3節 “AI+環境科學”的相關技術 197
1．環境地理與GIS技術 197
2．環境數據獲取與遙感技術 199
第4節 “AI+環境科學”的產業地圖 200
1．研發與咨詢 200
2．應用與推廣 203
第5節 “AI+環境科學”的政策啟示 205
1．AI技術輔助制定重大環境污染問題應急響應方案 206
2．開放公共環境數據資源 207
第8章 AI for Science的危與機 209
第1節 AI for Science的機遇 210
1．復用AI生產力的紅利 210
2．大模型的巨大潛力 212
3．跨學科交融與開源生態的完善 214
第2節 AI for Science的挑戰 215
1．科學結果的可解釋性 215
2．科研協作的制度挑戰 218
3．科研成果的落地轉化 220
第3節 生態展望：“平臺科研”模式的四梁N柱 222
1．磚瓦：科學智能的建設基礎 222
2．四梁：AI驅動的平臺系統 224
3．N柱：國家戰略的支撐應用 225
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