2024年7月，《AI for Science：人工智能驱动科学创新》新书正式发布。本书由电子工业出版社出版，对AI for Science的基础概念和技术支撑进行了详细介绍，对人工智能在生物医药、材料科学、能源科学、电子技术、环境科学等领域的应用进行了全面梳理，是业界首部全面介绍AI for Science主题的书籍著作。
什么是AI for Science
人工智能技术发展至今，自动驾驶、人脸识别、语音识别、内容智能推荐等应用，已经深入我们生活的方方面面。特别是在2022年下半年以来，从AI绘画的火爆，到以ChatGPT为代表的接近人类水平的大语言模型（Large Language Models）的涌现，与生成式AI有关的话题不断激发人们的讨论，其应用也遍布智能客服、语音助手、创意工作、教育培训、代码编写等领域。
然而，人工智能的潜力不止于此。
“科学技术是第一生产力”，人工智能与各交叉领域的科学研究紧密结合，服务于生物医药、材料科学、电子技术等实体经济方面的科技创新，对推动人类文明的整体进步，以及提升国家科技竞争力、加速产业升级，具有重要的战略意义。这种人工智能驱动科学创新（研究）的模式，在业界被称作“AI for Science”，一般简称为“AI4S”，也可以称为“科学智能”。
行业背景
习近平总书记指出,新质生产力需要“由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级而催生”。2024年两会中提出：“深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动。”“人工智能+”行动的核心，就是推动人工智能有序赋能重点领域，加快重塑产业生态，培育经济发展新动能，让人工智能成为新质生产力的驱动引擎。
科技部科技创新2030 —“新一代人工智能”重大项目设置了新一代人工智能AI for Science专题，其中就包括人工智能与科学深度结合专题计划。科技部还会同自然科学基金委启动了“人工智能驱动的科学研究”（AI for Science）专项部署工作，紧密结合数学、物理、化学、天文等基础学科关键问题，围绕药物研发、基因研究、生物育种、新材料研发等重点领域科研需求展开，布局“人工智能驱动的科学研究”前沿科技研发体系。
在材料科学领域，我国于2016年发布了“材料基因工程关键技术和支撑平台”重点专项实施方案，全面启动了材料基因组计划。在生命科学和电子科学领域，我国人工智能领域的首部省级地方性法规《上海市促进人工智能产业发展条例》指出，要加快人工智能、集成电路、生物医药等先导产业互促发展。在能源科学领域，《国家能源局关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》提出，要探索人工智能在电网智能辅助决策和调控方面的应用。在环境科学领域，中国气象局发布的《人工智能气象应用工作方案（2023—2030年）》表示，要强化人工智能技术应用的基础支撑能力，推动人工智能技术在气象观测、预报和服务中的深度融合应用。
目前，战略性新兴产业的发展都高度依赖底层科学创新。利用人工智能驱动科学创新，进而打造科研-产业-政策三者的良性循环，是当今落地“人工智能+”行动，推动新质生产力发展的重中之重。
本书主要内容
本书聚焦于“人工智能+”的核心话题，面向未来中国科技战略布局，重点回答了应该“+”什么、怎么“+”的问题。书中将笔墨聚焦于人工智能与生物医药、材料科学、能源科学、电子技术、环境科学等国家重点发展的科技领域，分别从科研视角、产业视角和政策视角分析了人工智能技术与各领域的结合方式与结合案例。
本书回顾了科学发展的范式变迁，从经验试错、理论推演、计算范式、数据范式，到了今天的“AI for Science”，科技创新已经来到了第五范式时代。科学技术是第一生产力，而依靠人工智能驱动的科学创新可以带来高质量、高水平的发展，是一种新质生产力。因而，这是一本适应当今中国发展的时势之书。
本书扎根于新质生产力作用于的各个领域，分别阐述了AI+各行业的发展背景、落地应用、重要技术、产业图谱和政策启示，将人工智能在各个领域的应用价值系统化的呈现，可以让读者更深切的理解中国的科技发展现状。
最后本书探讨了AI for Science在当今时代下发展的机遇与挑战，并详述了各方各界应如何做好整体产学研生态的建设工作。
本书突出了人工智能领域和生物医药、材料科学、能源科学、电子技术、环境科学的交叉融合，适应了科技产业发展的新趋势。例如，生物医药领域，治疗肺部纤维化疾病的新药TNIK就是借助AI研发的，这对于治疗新冠疫情部分重症患者的后遗症具有很大帮助；材料科学领域，微软研究院的AI模型MatterGen，能像AI生成图像一样快速生成晶体材料；能源科学领域，南方电网用AI检测设备缺陷隐患，大大减少了停电检修次数；电子技术领域，纽约大学的研究人员通过与GPT-4的来回对话，成功设计出了芯片；环境科学领域，华为的盘古气象AI大模型大大提升了天气预报的精准性。
人工智能对于这些领域的帮助不仅与产业相关，也可以与人们的日常生活息息相关。以生物医药领域为例，一名网友曾分享自己的亲身经历，自己所养爱犬的蜱传病突然恶化，兽医做了大量的检验都没有检查出病因，网友尝试求助于GPT-4这一AI工具，它列举的推测病因列表为兽医提供了新的思路，找到了最终病根对症下药，让爱犬性命得到了拯救。人工智能对于宏观科学创新的助力终将惠及每一个普通民众。
目前市面上能找到的书，要么只专注于人工智能技术本身或其细分领域的理论书，要么只是人工智能微观应用详解的工具书。而《AI for Science》则做到了横跨当今国家重点发展的科技领域，系统地展示了人工智能在各个产业的应用价值和落地案例，高屋建瓴而又深入浅出地讲解清楚人工智能技术在科研端、产业端和政策端的价值。
AI for Science与未来
长久以来，底层科学创新的不断进步助力了人工智能技术的发展，而直到今天，人工智能已经转化为了底层生产力，可以反哺科学创新的未来发展路径。
从科学研究上来说，人工智能让科学研究从“小农作坊”模式向“平台科研”模式转变。人工智能技术不仅极大提高了科研活动中共性工具的效率和精度，并且也建立一个由产业需求推动科研的有效体系。过去实验难以复现、耗时耗力、高度依赖专家经验、跨学科分享交流困难的科研格局将被改变，人工智能技术可以解决这些过去传统科研模式的主要难点。
而在产业端更是如此，如今不少的行业公司面临着“反摩尔定律”的困局，也就是今天和18个月付出同样的投入，获得的收益却得减半。随着行业的持续发展和竞争的加剧，产业发展往往会遇到瓶颈，出现研发周期延长、成功率降低、费用增加等问题，企业维持业绩需要越来越高的资源投入。而人工智能技术的发展为解决这个问题提供了新的机遇，在人工智能的帮助下，许多产业的研发周期研发成本都能大大降低，而最终产出却可以大大提高。
而在政策视角，我国已将AI for Science提升到重要的国家战略地位。“十四五”规划明确指出“加强信息科学与生命科学、材料等基础学科的交叉创新”，AI for Science成为未来科技创新重要的发展方向，多地的新一代人工智能发展方案等也对相关领域的基础研究和产业应用给出了具体的指导建议。
在国际竞争日益复杂的今天，AI for Science毫无疑问地成为一股不容忽视的战略科技力量。AI for Science不是细分科技领域的单点突破，而是对科学创新范式底层的革新。在人工智能的驱动下，科学的各个领域会迎来大规模的、持续的、不断加速的创新浪潮。
《AI for Science》一书，对人工智能在各科技领域应用进行了全面梳理，更深刻洞察了AI技术如何引领科技文明进步。我们期望通过这本书激发公众对人工智能的兴趣，拓宽民众的科技视野，同时为科研人员、相关产业从业者、政策制定者及广大科技爱好者提供思想启迪。
关于作者
本书三位作者在人工智能、硬科技等领域具有深厚的学术背景和丰富的实践经验，他们通过全面而深入的见解，为读者揭示了人工智能在现代科学研究和产业应用中的巨大潜力。
杜雨：未可知人工智能研究院院长，中国社会科学院技术经济学博士，北京大学、香港中文大学双硕士，武汉大学学士，中国医科大学药学进修。杜雨博士参与多项国家社科基金重大项目、国家自然科学基金项目及国家发改委、中国科学技术协会、中国工程院等委托项目。担任国家工业信息安全发展研究中心牵头的团体标准《生成式人工智能数据应用合规指南》的起草人。G20青年企业家联盟中国理事会青年委员，中国青年科技产业创新基地青年导师。先后工作于腾讯、红杉资本科技投资团队。创立未可知®集团，并在“人工智能+X”方向孵化了教育、医疗、心理、艺术等领域的初创企业。胡润U30中国创业先锋。畅销书《AIGC：智能创作时代》作者。
王谟松：前沿科技投资人，现工作于沂景资本，此前就职于毅达资本，拥有复旦大学物理电子学方向硕士及武汉大学机械专业学士学位。他在投资生涯中尽调了上千家材料、电子、能源等领域的科技企业，并持续关注人工智能与传统科技领域创新的交叉融合。凭借对科技趋势的准确把握和对产业发展的深刻理解，他对AI for Science产业进行了系统梳理，将其所得倾注于本书之中。
张孜铭：未可知人工智能研究院副院长，北京大学管理学硕士，新加坡国立大学金融工程硕士，华中师范大学信息管理与信息系统、华中科技大学计算机科学与技术双学士。科技加速器Quadratic Acceleration Quantum合伙人，元宇宙教育实验室智库专家。担任国家工业信息安全发展研究中心牵头的团体标准《生成式人工智能数据应用合规指南》的起草人。著有畅销书《AIGC：智能创作时代》《Web 3.0：赋能数字经济新时代》等。
