一場由人工智能驅動的科學研究范式變革，正在全球學術界掀起浪潮。這項被稱為"AI for Science"的全新理念，其源頭可追溯至中國科學家在基礎研究領域的深度探索。2018年，北京大學舉辦的一場跨學科研討會上，數學家鄂維南與生物物理學家湯超等學者首次提出將人工智能技術系統性應用于科學研究的大膽設想，這一構想隨后在學術界引發連鎖反應。
三年后，全球首個專注于該領域的研究機構——北京科學智能研究院正式成立。該機構的核心團隊在分子動力學模擬領域取得突破性進展，通過深度神經網絡與高性能計算的融合，將傳統模擬體系的計算規模提升百萬倍。這項由鄂維南指導、張林峰領銜的研究成果，不僅斬獲國際高性能計算應用領域最高榮譽戈登·貝爾獎，更在材料科學、藥物研發等多個領域催生技術革命。研究團隊開發的算法平臺，使原本需要數月完成的分子模擬任務縮短至數小時，為新藥研發和新型材料設計開辟了全新路徑。
這項突破性進展的背后，是跨學科思維的深度碰撞。圖靈獎得主楊立昆早前證明的神經網絡普適逼近定理，為技術實現提供了理論基礎。而鄂維南團隊獨特的優勢在于，他們同時掌握著科學計算的核心算法與人工智能的前沿技術。這種雙重知識儲備使其能夠突破傳統學科界限，在物理方程求解與數據驅動建模之間找到創新結合點。張林峰在訪談中透露，導師鄂維南在數學理論與工程實踐間的往復推演，最終催生了"AI for Science"的完整理論框架。
這場變革的影響正在向更多領域延伸。從蛋白質結構預測到氣象模擬，從量子化學計算到流體力學研究，人工智能技術正在重塑科學研究的基本范式。東方衛視與新聞綜合頻道將于近期推出專題節目，深度解析這一變革背后的技術邏輯與學術脈絡。節目將通過訪談北京科學智能研究院核心成員，展現中國科學家在交叉學科領域的創新實踐，以及這項突破對全球科研格局產生的深遠影響。
