文章核心观点 AI for Science成为当代科学潮流，在多领域应用潜力巨大，能提升科研效率、改变范式、加速发现，还为科研创新和产业发展带来机遇 [1][3][5] AI for Science特点与优势 - 打破学科、理论与实验、产业界和学术界的界限 [1] - 与传统人工智能差异大，可提升科学发现和科技产出能力，提升生产力 [3] - 形成“平台化”模式，打通上下游和产业链，推动各方协同，促进科研成果转化 [3] AI for Science对科研工具的影响 - 科研工具效率显著提升，如Science Navigator能提供跨学科知识支持，效率较传统工具提升数倍 [3] - AI与海量文献数据库结合，可快速检索并凝练总结文献，优化科研流程，为跨学科研究提供更多可能 [3] AI for Science的发展前景 - 将赋能千行百业，为能源、材料、化工、生物医药等领域带来深刻变革 [5] - 在工业软件领域，AI技术引入可能催生效率提升数百倍的新型工具 [5] - 为科研领域补齐短板和“弯道超车”提供历史性机遇 [5]