以詞頻為標(biāo)尺，解碼科技創(chuàng)新風(fēng)向標(biāo)。中關(guān)村論壇攜手央視網(wǎng)，對(duì)2025中關(guān)村論壇年會(huì)期間近百場(chǎng)嘉賓演講內(nèi)容進(jìn)行深度解析，通過(guò)大數(shù)據(jù)詞頻分析精準(zhǔn)捕捉2025中關(guān)村論壇年會(huì)高頻熱詞，并據(jù)此呈現(xiàn)「小關(guān)對(duì)話」系列內(nèi)容，包括諾貝爾獎(jiǎng)、菲爾茲獎(jiǎng)、圖靈獎(jiǎng)等國(guó)際獎(jiǎng)項(xiàng)得主在科學(xué)研究、技術(shù)孵化、產(chǎn)品研發(fā)、產(chǎn)業(yè)洞察方面的深刻見(jiàn)解，為中國(guó)新質(zhì)生產(chǎn)力的培育，為面向全球的科技創(chuàng)新與交流指引方向。

從DeepSeek爆火、宇樹(shù)機(jī)器人全網(wǎng)刷屏，再到妙趣橫生、“含AI量”極高的2025中關(guān)村論壇年會(huì)，中國(guó)AI正以前所未有的速度改變著千行百業(yè)。聚焦“人工智能”，本期對(duì)話中國(guó)科學(xué)院院士、北京大學(xué)國(guó)際機(jī)器學(xué)習(xí)研究中心主任、北京科學(xué)智能研究院學(xué)術(shù)委員會(huì)主任鄂維南，他在2025中關(guān)村論壇年會(huì)平行論壇——AI For Science青年論壇中分享了以下主旨演講《AI For Science：賦能研發(fā)全面轉(zhuǎn)型升級(jí) 推動(dòng)“大科研時(shí)代”的到來(lái)》

演講實(shí)錄

鄂維南

大家下午好！

AI For ?Science論壇，我堅(jiān)定不移地認(rèn)為，它是我們國(guó)家人工智能布局里面的一匹黑馬，將來(lái)也會(huì)產(chǎn)生巨大的影響。

我為什么講這樣一句話？AI For Science出現(xiàn)之前，我個(gè)人的科研實(shí)際上是走了30多年的彎路。我在科大是學(xué)純數(shù)學(xué)的，為了讓我自己的工作真的有用，我考研突然轉(zhuǎn)做了應(yīng)用數(shù)學(xué)，當(dāng)時(shí)所有老師都不知道我干什么。我從應(yīng)用數(shù)學(xué)開(kāi)始，有限元，然后到讀博士做流體力學(xué)，博士后做固體力學(xué)、材料科學(xué)，后來(lái)又轉(zhuǎn)到計(jì)算物理、凝聚態(tài)物理，尤其是軟凝聚態(tài)物理，接著1999年到普林斯頓，轉(zhuǎn)到做分子動(dòng)力學(xué)，后來(lái)自己又轉(zhuǎn)到第一性原理、電子結(jié)構(gòu)。應(yīng)該說(shuō)，理科和工科里面所有基礎(chǔ)理論模型——物理、化學(xué)、材料、機(jī)械科學(xué)、機(jī)械工程、土木工程等，我都做了一些科研工作。

我舉個(gè)例子，總書(shū)記2021年的院士大會(huì)上提到了一點(diǎn)，就是千萬(wàn)核上面做第一性原理計(jì)算，一部分是科大的工作，一部分是電子結(jié)構(gòu)的計(jì)算，而這個(gè)工作背后的算法就是我和幾個(gè)同事做的。

我做了這么多不同的專(zhuān)業(yè)、不同的方向，這不是我主觀意愿，而是我沒(méi)有找到好的選題，沒(méi)有覺(jué)得既有創(chuàng)新的空間，又真正能夠有用的（學(xué)科選題）。所以，這個(gè)是我當(dāng)時(shí)的困惑，尤其是當(dāng)我認(rèn)識(shí)到，我的工作成果也被其他科學(xué)家們使用，我發(fā)現(xiàn)他們（在使用這些研究成果時(shí)）做的這些工作與真正落地，能夠解決實(shí)際問(wèn)題上差距很遠(yuǎn)。

所以，2011年我寫(xiě)了一本書(shū)，叫《多尺度計(jì)算方法》，然后就開(kāi)始決定真正轉(zhuǎn)行做大數(shù)據(jù)。我是最早推動(dòng)多尺度方法的，1999年就開(kāi)始推動(dòng)多尺度方法，2002年我在普林斯頓高等研究院，就是大家看《奧本·海默》那個(gè)電影里面經(jīng)常出現(xiàn)的地方，我組織了一個(gè)科學(xué)計(jì)算多尺度方法的研討會(huì)，這是我知道的（當(dāng)時(shí)）國(guó)際上唯一的一次，各個(gè)不同領(lǐng)域，物理、化學(xué)、生命科學(xué)、機(jī)械工程、化工等各個(gè)不同的領(lǐng)域做科學(xué)計(jì)算的頂級(jí)專(zhuān)家聚在一起開(kāi)的一個(gè)小型會(huì)議，但是我個(gè)人感覺(jué)看不到這些東西真正能夠落地，真正能夠解決實(shí)際問(wèn)題。2004年我在國(guó)內(nèi)推大數(shù)據(jù)及大數(shù)據(jù)算法。2010年在復(fù)旦建了一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)專(zhuān)業(yè)，很可能是全世界第一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)專(zhuān)業(yè)，可惜只建了一年。

2012年，我感覺(jué)到大數(shù)據(jù)已經(jīng)快火起來(lái)了，于是在北大組織了一個(gè)研討會(huì)。中國(guó)大數(shù)據(jù)為什么困難？就是缺人。但是，我們的優(yōu)勢(shì)在哪里？就是我們市場(chǎng)比較大。所以，我組織了一個(gè)研討會(huì)，就是把做科研的、數(shù)據(jù)科學(xué)信息產(chǎn)業(yè)的人拉在一起。2014年全面轉(zhuǎn)行建了北大的大數(shù)據(jù)科學(xué)中心，這也是國(guó)內(nèi)的第一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)研究生專(zhuān)業(yè)。2015年創(chuàng)建了北京大數(shù)據(jù)研究院，2016年建了數(shù)據(jù)科學(xué)的本科專(zhuān)業(yè)。

這個(gè)過(guò)程當(dāng)中一個(gè)非常重要的發(fā)現(xiàn)，就是我以前碰到的科學(xué)計(jì)算的核心困難，為什么那些路都走不下去？探索了那么多不同的領(lǐng)域都走不下去的原因在哪里？就是因?yàn)樗^的“維數(shù)災(zāi)難”，因?yàn)樽兞康膫€(gè)數(shù)，輸入、輸出的函數(shù)關(guān)系，當(dāng)你的自變量的個(gè)數(shù)增加的時(shí)候它的復(fù)雜度是指數(shù)增加的，而恰恰深度學(xué)習(xí)提供了解決“維數(shù)災(zāi)難”的有效方法。

什么叫作“維數(shù)災(zāi)難”？我舉個(gè)例子，“組合爆炸”跟“維數(shù)災(zāi)難”可以說(shuō)是難兄難弟。左邊是國(guó)際象棋，右邊是圍棋，國(guó)際象棋是8×8，圍棋是19×19。國(guó)際象棋1997年的時(shí)候?qū)＜蚁到y(tǒng)DeepBlue就已經(jīng)解決了，當(dāng)時(shí)就打敗了人類(lèi)最好的專(zhuān)家。但是，同樣的方法解決不了圍棋問(wèn)題，圍棋得等到20年之后，深度學(xué)習(xí)出現(xiàn)之后，Alpha Go才能解決圍棋問(wèn)題，這兩者之間的差距就是“維數(shù)災(zāi)難”的問(wèn)題，或者組合爆炸的問(wèn)題。所以說(shuō)，只有深度學(xué)習(xí)才能解決大的體系，復(fù)雜系統(tǒng)的問(wèn)題。

2017年7月我就開(kāi)始布局這件事情，2017年圣誕節(jié)，我開(kāi)了我歷史上唯一的一次組會(huì)，把所有的學(xué)生召集在一起，我告訴他們，未來(lái)幾年深度學(xué)習(xí)方法全面改變科學(xué)研究，而且這個(gè)機(jī)會(huì)只有100年前量子力學(xué)產(chǎn)生的時(shí)候所提供的機(jī)會(huì)可以相比，而且那個(gè)時(shí)候我就堅(jiān)定不移地認(rèn)為這個(gè)事情必須靠年輕人解決，因?yàn)槲覀兡挲g大的人思維不容易轉(zhuǎn)彎。所以，我當(dāng)時(shí)說(shuō)你們每個(gè)人都有這樣的機(jī)會(huì)，而且我有一個(gè)學(xué)生，說(shuō)是圣誕節(jié)來(lái)了，要出去玩，我就給他講了一個(gè)故事，一個(gè)非常著名的物理學(xué)家就是因?yàn)槌鋈ネ?，然后把諾貝爾獎(jiǎng)給丟掉了，我說(shuō)你千萬(wàn)不能在這個(gè)時(shí)候出去玩。所以，從2017—2020年實(shí)際上對(duì)我來(lái)說(shuō)是一個(gè)非常困難的事情，因?yàn)槲冶仨殢呐囵B(yǎng)人開(kāi)始。

在基礎(chǔ)的算法方面，我們從最底層的薛定諤方程、量子力學(xué)的基礎(chǔ)方程，到上面的連續(xù)介質(zhì)力學(xué)，在每一個(gè)層次都發(fā)展了人工智能方法賦能的新的算法，應(yīng)該說(shuō)幾乎每一個(gè)層次都是我們最早做的這些工作，后面像Google，很多其他的都開(kāi)始Folldow。2018年我跟湯濤院士一起在北大組織了國(guó)際上第一次AI For Science研討會(huì)，我的兩個(gè)學(xué)生青年合作者張林峰和王函他們牽頭推動(dòng)成立了國(guó)際上第一個(gè)AI For Science的開(kāi)源社區(qū)DeepModeling。

2018年我還推動(dòng)張林峰和孫偉杰成立了這樣一個(gè)公司——深勢(shì)科技。成立這個(gè)公司從我的角度來(lái)說(shuō)是兩個(gè)原因：第一，我們一定要抱著落地的決心，第二，企業(yè)也是另外一個(gè)獲取資源做事情的平臺(tái)。這幾年下來(lái)，深勢(shì)科技已經(jīng)成為AI For Science領(lǐng)域全世界力量最強(qiáng)的團(tuán)隊(duì)之一。2018年還布局了另外一件事情，就是做國(guó)際上的第一個(gè)大數(shù)據(jù)庫(kù)——AI數(shù)據(jù)庫(kù)，2021年這個(gè)產(chǎn)品出來(lái)，就是MyScale，這個(gè)是國(guó)際上第一個(gè)AI數(shù)據(jù)庫(kù)，這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)也是成為我們現(xiàn)在的基礎(chǔ)設(shè)施。

我們也在北京市的支持下，推動(dòng)成立了北京科學(xué)智能研究院，這是國(guó)際上第一個(gè)以AI For Science為主要目標(biāo)的研究院，現(xiàn)在已經(jīng)聚集了一批年輕人，我堅(jiān)定不移地認(rèn)為他們將來(lái)會(huì)成為國(guó)際上科學(xué)的主力。

從2017年開(kāi)始，我就已經(jīng)確定了一個(gè)戰(zhàn)略布局，就是我們怎樣推動(dòng)AI For Science，這個(gè)戰(zhàn)略布局我把它叫作“農(nóng)村包圍城市”。

什么意思呢？城市指的就是那些亮點(diǎn)項(xiàng)目，像蛋白結(jié)構(gòu)、Alpha ?Fold這樣的亮點(diǎn)項(xiàng)目，這樣的亮點(diǎn)項(xiàng)目我們不是沒(méi)想到，這些機(jī)會(huì)我們是看到的。但是，我們沒(méi)有能力去跟美國(guó)在這些項(xiàng)目上拼。所以，這些項(xiàng)目我們不能去花太多精力。

所謂“農(nóng)村”什么意思？“農(nóng)村”就是基礎(chǔ)設(shè)施，AI For Science最重要的就是推動(dòng)整個(gè)科研范式的改變，要把這件事情真正做到落地，我們就必須建這些基礎(chǔ)設(shè)施，包括比方說(shuō)數(shù)據(jù)庫(kù)，文獻(xiàn)的工具、理論的方法、實(shí)驗(yàn)的工具，這個(gè)是我今天要跟大家講的。這個(gè)基礎(chǔ)設(shè)施，從2018年開(kāi)始，深勢(shì)科技和北京科學(xué)智能研究院一起打造了這樣一個(gè)所謂的“玻爾空間站”，我們把它定義成AI For Science領(lǐng)域的Hugging ?Face，它給大家提供的就是高水平的文獻(xiàn)閱讀、計(jì)算和實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。

我舉一個(gè)簡(jiǎn)單的例子，這是一個(gè)大模型，叫DPI系列，我們已經(jīng)出臺(tái)了DPI1、DPI2，它把分子和原子層面從小分子到催化劑、高熵合金、功能材料、能源材料，各個(gè)層面的計(jì)算數(shù)據(jù)、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)都整合在一起，在各個(gè)不同的場(chǎng)景，它們的效果都是最好的。在這個(gè)基礎(chǔ)上，王函和馬琰銘（現(xiàn)任浙大校長(zhǎng)），他們發(fā)現(xiàn)了一批高壓環(huán)境下富氫，就是氫的成分很多的這樣一個(gè)超導(dǎo)材料。這些超導(dǎo)材料實(shí)際上我們現(xiàn)在就可以去實(shí)驗(yàn)室嘗試，它們的結(jié)構(gòu)都是非常新的，跟過(guò)去很不一樣的超導(dǎo)結(jié)構(gòu)。那么，這種工具就使得我們做這樣的事情成本非常低。

兩年前中關(guān)村論壇上我們發(fā)布了Science ?Navigator，這是一個(gè)智能化的文獻(xiàn)平臺(tái)，它集中了所有的科學(xué)文獻(xiàn)，就是現(xiàn)有的你們可以拿到的科學(xué)資源，文獻(xiàn)、專(zhuān)利等，再用AI數(shù)據(jù)庫(kù)，它可以提供智能化的文獻(xiàn)的利用。我們以前都是通過(guò)人來(lái)看，效率很低，這樣一個(gè)智能化的表征系統(tǒng)，使得你可以用自然語(yǔ)言告訴它該干什么，它馬上自己就找到缺陷在哪里，感興趣的地方在哪里，拍一張照片，然后給你解讀。有機(jī)合成應(yīng)該是自動(dòng)化、智能化里面最困難的事情，現(xiàn)在有了這樣的平臺(tái)以后，我們希望不但是能夠把現(xiàn)有的有機(jī)合成的路徑做得更加高效、更加準(zhǔn)確，甚至于可以發(fā)現(xiàn)一些新的合成路徑。

如何完成“最后一公里”？現(xiàn)在“玻爾空間站”已經(jīng)有非常好的基礎(chǔ)，但是并不是仍然有非常大的空間。第一個(gè)就是從計(jì)算的角度，剛才我說(shuō)了，人工智能的方法讓我們把科學(xué)計(jì)算的方法的效率提高了很多倍，提高了很多數(shù)量級(jí)，但是離實(shí)際場(chǎng)景還差一兩個(gè)數(shù)量級(jí)，“最后一公里”怎么完成？從算法角度我們已經(jīng)做到極致了，剩下的兩個(gè)數(shù)量級(jí)怎么解決？

我們提出的方案就是從專(zhuān)用芯片來(lái)解決，在分子動(dòng)力學(xué)這個(gè)場(chǎng)景已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了專(zhuān)用芯片，這樣的樣機(jī)，這樣的專(zhuān)用芯片，現(xiàn)在我們只能在FPGA，因?yàn)闆](méi)有足夠的資金資源使它流片，如果能夠流片，它就可以給我們提供剛才說(shuō)的這兩三個(gè)數(shù)量級(jí)的增加，我們就可以在實(shí)際場(chǎng)景下面做材料和蛋白的模擬、計(jì)算。文獻(xiàn)，Science ?Navigator已經(jīng)是非常好的基礎(chǔ)平臺(tái)，但是要把它做成好的產(chǎn)品，要解決背后的IP問(wèn)題、知識(shí)產(chǎn)權(quán)問(wèn)題，仍然需要很大的資源的支持。所以，最近我們?cè)诟钲诘膰?guó)科信，跟中國(guó)科協(xié)，我們也希望北京市能夠積極參與，幫助我們?cè)诮衲甑臅r(shí)間里面就能完成“最后一公里”。還有實(shí)驗(yàn)，我們?cè)诟K州實(shí)驗(yàn)室、嘉庚實(shí)驗(yàn)室等，我們來(lái)賦能這些新的機(jī)構(gòu)，甚至于傳統(tǒng)的這些實(shí)驗(yàn)室，給它們智能化的轉(zhuǎn)型。

這些事情做了以后，剛才我提的這些不是十年的一個(gè)項(xiàng)目，而是兩三年的項(xiàng)目。這兩三年以后，我們會(huì)實(shí)現(xiàn)什么？Then What?這里面就有一個(gè)反思。我個(gè)人在2018、2019年就開(kāi)始注意到大模型，GPT1，GPT2，GPT3，甚至我們用了大模型。但是我壓根就沒(méi)有預(yù)測(cè)到ChatGPT會(huì)到來(lái)，不光是我個(gè)人，很多做人工智能的都沒(méi)有看到ChatGPT會(huì)到來(lái)。

應(yīng)該說(shuō)，從我個(gè)人的角度來(lái)說(shuō)，我這一生的研究生涯，幾個(gè)主要的事情：多尺度的方法、AI For Science、大數(shù)據(jù)，我都先看到了，但在我的腦子里面，壓根就沒(méi)有一個(gè)全量資源這樣的概念。ChatGPT告訴我們，我們現(xiàn)在到了一個(gè)可以設(shè)法用好全量資源的時(shí)代，大語(yǔ)言模型的全量資源就是全量的語(yǔ)料和全量的算力，但是AI For Science的全量資源是全量的數(shù)據(jù)，全量的理論，全量的人才。理論和人才我就不多說(shuō)了，從數(shù)據(jù)的角度，我們眼下做的事情是把文獻(xiàn)和已有數(shù)據(jù)用好。更重要的是通過(guò)實(shí)驗(yàn)，通過(guò)計(jì)算，可以得到很多增量資源，這個(gè)是更大的空間所在，這也是為什么我們花這么大的精力來(lái)做計(jì)算的方法，來(lái)做自動(dòng)化的實(shí)驗(yàn)，智能化的實(shí)驗(yàn)方法，它要構(gòu)造一個(gè)一體化的平臺(tái)，在這個(gè)一體化的平臺(tái)上，就一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，一個(gè)圖書(shū)館，整合了所有的教育資源，還有一個(gè)超算中心整合了所有的計(jì)算平臺(tái)，還有一個(gè)實(shí)驗(yàn)室整合了所有的實(shí)驗(yàn)功能。

現(xiàn)在我們科研做交流是通過(guò)文獻(xiàn)，通過(guò)開(kāi)會(huì)來(lái)解決的。有了這個(gè)新的一體化平臺(tái)以后，文獻(xiàn)的辦法、開(kāi)會(huì)交流的辦法就已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠了，我們必須有新的交流平臺(tái)，這樣的交流平臺(tái)使得我們所有的科研人員就成為一個(gè)科研團(tuán)隊(duì)，這個(gè)我們現(xiàn)在已經(jīng)看到了，正在發(fā)生。它可以幫助我們打破學(xué)科之間的界限，打破理論和實(shí)驗(yàn)之間的界限，打破科研和產(chǎn)業(yè)之間的界限。這就意味著我們不但要更高的探索效率，更重要的是我們有更大的探索空間。

謝謝大家!

注：本文來(lái)源于2025中關(guān)村論壇年會(huì)嘉賓現(xiàn)場(chǎng)演講速記，文中內(nèi)容僅代表專(zhuān)家個(gè)人觀點(diǎn)