6月28日下午，在上海市教育委员会的指导下，复旦大学于江湾校区主办了科学智能"AI for Science学术交流会"。会议汇聚了上海市多所高校跨学科领域的专家学者，围绕人工智能与科学研究的深度融合展开研讨。与会者包括上海市教委及科发中心代表、高校科研管理负责人、企业界代表以及200余名科研工作者，通过前沿成果分享和思想交流，共同探索AI技术与各学科协同创新的发展路径。

复旦大学副校长周磊在致辞中表示，近年来，学校积极推动科学智能AI for Science（AI4S）的范式变革，通过布局算力基础设施、创新体制机制、拓展国际合作以及培养复合型人才等系统性举措，助力科研创新。在这一前沿领域的快速发展中，学校已取得多项重大科学突破。他强调，科学智能AI4S的发展需要多方协作，希望本次交流会能促进高校间的深度合作，共同推动该领域的进步。

上海市教育委员会副主任赵震在讲话中指出，市教委设立"AI赋能专项"是基于对科技创新趋势的前瞻性布局。该专项旨在系统推进科学智能发展，重点引导各学科科研人员积极适应智能技术驱动的科研范式变革。赵震副主任特别强调，高校教师应当深入思考人工智能技术对本学科发展的赋能作用，主动分享实践案例，突破学科壁垒开展协同创新，以开拓性思维攻克前沿科学难题。

中国科学院院士、复旦大学物理学系教授龚新高在题为"AI物理"的学术报告中，深入阐述了人工智能技术对物理学研究范式的革命性影响。他指出，当前物理学研究正经历从传统"计算物理"向"数智物理"(AI Physics)的范式转型。龚院士以团队创新性研究成果为例，详细介绍了基于机器学习方法构建的原子间相互作用势函数体系，特别是通过Uni-H模型实现全空间材料逆向设计的突破性进展。这些工作标志着计算物理研究已从特定元素的局域空间拓展至全域元素空间，这种研究范畴的扩展将可能引发物理学研究方法的质变。

上海人工智能实验室科学智能AI for Science中心负责人白磊研究员在"AI for Science：打造科学发现革命的工具"主题报告中，系统阐释了人工智能技术对科学研究的变革性影响。他指出，当前AI技术已深度渗透科学研究的全流程，在研究对象认知深化、数据可用性增强、信息解析能力提升以及计算工具优化等方面展现出显著优势，标志着科学研究工具的革命性突破。

基于此，上海人工智能实验室正着力构建科学智能AI for Science基座模型与科学发现系统，通过研究者能力、研究工具效能和研究对象表征的协同优化，形成"三位一体"的科学发现新范式，旨在持续推动高频次科学创新和跨学科重大发现。这一研究框架为加速科研范式转型提供了系统性解决方案。

本次会议聚焦数理科学、化学材料科学、生命科学、医学、药学及综合领域，围绕AI赋能科研的前沿问题展开深入的交流，共同分享科学智能领域重大成果和优秀经验，为学科与AI进一步深度融合、协同发展提供了新的思路。

当前，科学智能发展迅速，AI4S正以其跨学科研究方法创新及计算机技术融入并逐渐改变不同学科在科学研究的模式，通过将AI技术转化为基础研究能力，也为进一步提高科研效率提供助力。和鲸作为国内领先的数据科学企业，正积极响应国家号召，深度参与各领域科学智能赋能科研范式创新相关实践。

和鲸科技深耕人工智能与数据科学十年，以推动科学智能科研范式改革为使命，依托旗下数据科学协同平台 ModelWhale，开启了全方位的创新实践。近年来更是联合众多科研组织与机构，全面推进科学智能在垂直领域创新应用，为赋能国家创新体系建设添砖加瓦。

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