在科技迅猛发展的今天，AIforScience这一新范式引发的科研革命成为关注的焦点。众多院士及专家的积极参与，以及超过千名观众的现场见证，均表明这一变革的影响力将极为广泛而深远。
多领域专家齐聚
本次活动的一大亮点是众多领域专家的汇聚。在此次会议中，超过10位院士及30余位专家云集，形成了一个规模庞大的专家团队。该团队覆盖了生命科学和物质科学等多个研究方向。物质科学领域则涉及计算物理、材料设计等多个子领域。专家们分别就AIforScience这一科研新范式下的研究成果进行了介绍，并就这一新范式带来的影响展开了深入的讨论。
这一事件对科学研究领域具有深远意义。众多领域的杰出人才齐聚一堂，他们不仅进行交流，还在探索未来科研的新方向。所涵盖的科学领域之广泛，凸显了这一变革的普遍性和重要性。
龚新高院士的强调
龚新高院士，复旦大学教授，强调构建基于AI的“数智物理”平台至关重要。物理学已从实验物理、理论物理演进至计算物理，如今正迈向由人工智能赋能的数智物理新时代。
他期望借助这种创新的研究手段以解决更多物理领域的难题。为实现此目标，建立人工智能基础设施是至关重要的基础工程。同时，社会各界需携手合作，共同协作，探索并克服各种挑战。这一过程凸显了在新兴科研体系中，跨学科、跨领域合作的必要性。
江俊教授的实例分享
在综合论坛活动中，中国科学技术大学的江俊教授就机器化学家平台的应用案例进行了分享。这些案例具体展示了如何有效弥合理论与实践之间的差距，并揭示了实现这一目标的可行途径。
该分享为众多面临理论与实践脱节难题的研究项目带来了一种新的思考方式。在众多情形中，理论虽先于实践，却往往难以转化为实际应用。江俊教授的案例让众人目睹了在新范式下如何克服此类难题，为其他研究者在其研究领域内探寻相似路径提供了宝贵的参考。
张林峰深度阐述
张林峰，北京科学智能研究院院长及深势科技创始人兼首席科学家，对AIforScience基础设施建设策略有着独到见解。他强调，AIforScience的核心在于整合人工智能在阅读文献、执行计算以及进行实验等方面的能力。
智能化和系统化的服务得以为科学家和企业提供支持。他指出，不同学科背景的教师加入生命科学研究行列，将显著加速生命科学的发展。这一现象亦彰显了跨学科融合在新型科研模式中的强大动力。
谢建新院士的关键技术
谢建新院士，中国工程院成员，对人工智能在材料科学领域赋予的三项核心技术进行了深入研究。在这三项技术中，材料智能设计占据核心地位，它通过将大规模计算与机器学习技术高效融合，显著提升了新材料研发与性能优化的速度。
人工智能与材料科学的结合加速了数据驱动科学的进步。在化工领域，通过建立化工大模型和智能体等策略，能够推进孪生数字工厂的建设，实现化工流程从实验室到工厂的顺畅过渡。这一举措为材料科学及化工行业的发展带来了新的创新契机。
朱戎研究员的工作探索
北京大学化学与分子工程学院的朱戎研究员展出了一种新建立的自动化闭环系统。该系统集成了高通量筛选等多项功能，显著提升了实验操作的效率。
实验室在有机合成领域通常与人工智能关联较少，然而，该团队与张林峰团队合作，开展了探索性研究。这一举措为那些原本与人工智能联系较弱的传统实验领域带来了新的变革视角，同时也证实了在这些领域，人工智能与自动化技术同样具有应用潜力。
读者朋友们，我想就此请教您一个问题：您认为在接下来的几年里，AIforScience这一模式将如何对您所关注的领域带来深远的变革？期待您的点赞、分享以及热烈的讨论。
