AI for Science（人工智能驱动科学研究）AI for Science正在成为当代科学的潮流，广泛应用于多个科研领域，展现出在提升科研效率、改变科研范式、加速科学发现等方面的巨大潜力。

　　中关村论坛现场，北京科学智能研究院副院长李鑫宇在接受光明网记者采访时表示，AI for Science的发展打破了三个界限，即打破学科的界限、理论与实验的界限、产业界和学术界的界限。

北京科学智能研究院副院长李鑫宇

　　AI for Science与传统人工智能存在很大差异，通过AI for Science的方式可以大幅度提升科学发现和科技产出的能力，进而提升生产力。“AI for Science为科研创新突破带来了非常大的潜能。”李鑫宇说，“这种潜能的出现，有利于打通上下游、打通产业链，推动各方协同，这就是‘平台化’模式。在这个基础上，我们的科研成果更快地转化为行业应用。”

　　在AI for Science的助力下，科研工具的效率也得到了显著提升，比如科研知识库与文献开放平台Science Navigator，它由北京科学智能研究院开发，是一款AI辅助文献检索与调研工具，能够为科学家提供跨学科的知识支持，效率较传统工具提升数倍。

　　李鑫宇介绍，传统的科学文献调研方式依赖于关键词检索，需要将科研问题精准转化为搜索条件，耗时耗力。而AI技术与海量文献数据库的结合，能够快速检索相关科学研究文献，并对其进行高度凝练和总结，确保每个回答都有论文支撑。这种效率的提升，不仅优化了科研流程，还为跨学科研究提供了更多可能性。

　　“我可以随时向它提问，无论是哪个领域的问题，都能快速获得答案。”李鑫宇说，“这种效率的提升，不仅释放了科研人员的时间，也为科学研究打开了更大的想象空间。”

　　人工智能正在加速推动科技进步。可以预见，AI for Science将赋能千行百业，为能源、材料、化工、生物医药等领域带来深刻变革。例如，在工业软件领域，AI技术的引入可能催生效率提升数百倍的新型工具。

　　“AI带来的不仅是技术革新，更是一个历史性的窗口期。”李鑫宇表示，这一窗口期为科研领域的短板补齐和“弯道超车”提供了前所未有的机遇。（光明网记者谢芸）