AI for Science：行业进展与未来潜力

在当今科技飞速发展的时代，AI for Science（人工智能应用于科学研究）正逐渐成为推动各领域创新的关键力量。作为一名对科技充满热情的探索者，我有幸见证了这一领域的迅猛发展，并对其未来充满期待。

一、现状回顾

过去几年间，AI的能力正在倒逼不同来源的生物医学研究数据进行整合。如何提高数据的可访问性和互操作性，已经成为“有组织科研”的课题之一。以医疗数据为例，在我们身边，医疗数据的互认、共享正在成为常态；在保障数据安全的前提下，数据“柏林墙”正在被推倒。这些变化为人工智能+医药领域的深度融合提供了肥沃的土壤。

与此同时，国产AI不仅在语音助手领域得以充分运用，在其他各领域也不断开发出新的应用场景。例如，作为新闻工作者，记者的稿件需要经过编校流程后才能公开发布。随着AI的介入，各个采编环节都能第一时间检测稿子中的差错，而且随着与记者和编辑的多轮互动，AI也在快速学习和进步。

二、工业与智能客服的应用拓展

在工业场景中，AI技术助力制造业加速数字化转型；在智能客服和推荐系统等领域，技术成熟度不断提高，市场占有率稳步上升。从技术追赶到应用创新的转变，充分体现了我国AI产业的适应能力和创新能力。

近期，美国Quanta杂志回顾了2024年生物学领域的几项重要发展，其中包括人工智能(AI)与生物学的深度融合、对遗传物质RNA(核糖核酸)的探索以及对进化与心智等问题的追问。很多发现冲击了人们对生物学以及生命的理解，比如计算机科学家在回答生物问题上取得了显著进展。

三、未来展望

展望2025年及以后，AI的发展将继续保持“大”和“多”的鲜明特征。大模型的参数规模越来越大，文图视等方面的多模态能力也越来越强。从全球业界发展趋势看，AI将具备更强的推理能力，各形态智能体会更加普及，同时也会面临更多挑战，如“规模定律”受考验等。

相关研究机构预测，2035年中国AI产业规模有望达1.73万亿元，全球占比达30.6%。作为引领未来的战略性技术，我们与AI这类新生事物一起成长，才能跟上时代的步伐。

四、AI for Science的双向赋能

值得注意的是，与科技公司注重产业落地的策略不同，科学家们更关注如何将AI应用到具体领域的科学研究(AI for Science)，并将领域学科知识用于AI算法和架构的理解和改进(Science for AI)。这种双向赋能模式为解决复杂科学问题提供了新的思路。

总之，AI for Science不仅是当前科技发展的热点，更是未来科技创新的重要驱动力。通过持续的技术创新和跨学科合作，相信AI for Science将在更多领域展现出巨大的发展潜力，为人类带来更多的福祉。