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　　首先，AI for Science的本质是通过人工智能解决过去无法解决的重大科学难题，加速原始创新步伐。例如，蛋白质结构预测这一生命科学领域的“世纪难题”正是通过AI技术取得了突破性进展。其次，AI for Science正在发展新的算法和工具以推动科研的根本性变革。新一代基于AI的科研工具不断涌现，极大提升了科学计算与模拟的效率和精度。而AI for Science更为深远的意义在于推动整体科研范式的智能化转型。这不是个别机构、团队的转型，而是整个科研体系、产业格局的重塑。它将推动科学研究从“作坊模式”转变为“平台模式”。

　　在材料领域，推动材料基因组工程利用AI对材料结构、性能和工艺的复杂关系进行建模和预测，大幅缩短新材料的研发周期，降低研发成本；在化学领域，有机合成是重要分支。AI驱动的有机合成路径规划与反应预测，能够显著提高新分子、新药物的研发效率。智能化、高效率的催化剂设计和催化反应研究也已经取得了可喜的进步；在生命科学领域，AI for Science在蛋白质结构预测、基因编辑、药物发现等领域展现出巨大潜力。基于AI的分子对接和药物筛选平台已成为新药研发的核心工具，有望推动个体化医疗、精准诊疗等新模式发展。尤其值得关注的是，AI为建立有广泛实际应用的虚拟细胞提供了可能。

　　科学研究的焦点正逐渐从“拼模型”转向“拼数据”。过去10余年，科学界主要聚焦于模型创新，通过不断提升模型的复杂性和能力，解决了诸如维数灾难、对称性、训练稳定性、长程依赖等一系列难题。展望未来，数据的质量和多样性正成为AI for Science进一步突破的核心，如何用好存量数据、布局增量数据成为制胜的关键。其中，存量数据主要包括文献、专有语料、专业数据库等，为AI模型的预训练和知识获取提供了基础。与通用数据相比，科学数据呈现出更强的专业性，涉及复杂深层的学科知识和关联关系，对数据处理和标注提出了更高要求。