譚偉春

北化院自主開發(fā)AI算法加速材料篩選，成功制備新型氣體分離膜；江蘇油田物探研究院聯(lián)合高校研發(fā)AI模型，用于蘇北盆地復(fù)雜小斷塊地質(zhì)特征分析研究，讓“找油”效率提升600倍以上……“AI+科研”模式，在提高科研效率、拓展研究邊界等方面展現(xiàn)了良好潛力。

集團(tuán)公司工作會(huì)議強(qiáng)調(diào)，要用人工智能等新型技術(shù)手段構(gòu)建科學(xué)研究新范式。隨著技術(shù)發(fā)展、部署落實(shí)，AI在科研中的作用將越來越重要。科研人員要適應(yīng)這場(chǎng)變革，應(yīng)向復(fù)合型人才轉(zhuǎn)型，不僅能夠駕馭學(xué)科本質(zhì)規(guī)律，而且要熟悉AI技術(shù)，精準(zhǔn)判斷AI的能力邊界、適用場(chǎng)景與潛在局限，從而在實(shí)際科研工作中做出更優(yōu)選擇。善于利用AI工具，才更有機(jī)會(huì)率先抵達(dá)科研“無人區(qū)”，開拓新的知識(shí)疆土。

需要注意的是，工具的革新并不能自動(dòng)“導(dǎo)出”創(chuàng)新突破，還需增強(qiáng)提出問題的能力、鍛煉創(chuàng)新性思維。提出問題，需要具備深厚的學(xué)科積淀、敏銳的洞察力等素養(yǎng)；創(chuàng)新性思維，需要跨學(xué)科的知識(shí)融合、開放包容的學(xué)術(shù)態(tài)度和對(duì)科學(xué)本質(zhì)的深刻理解。未來，用好AI工具從文獻(xiàn)研讀等基礎(chǔ)工作中抽身，將更多精力用于“仰望星空”，推動(dòng)更具挑戰(zhàn)性的原始創(chuàng)新與跨學(xué)科突破，或許會(huì)成為“AI+科研”模式下的常態(tài)。