人工智能对科技创新的影响 - 人工智能是互联网基础设施条件下集数据、模型、算力为一体的产物，其发展依赖于半导体和互联网技术的突破[5] - 人工智能引领科研范式变革，使得科研方法论发生根本性变化，传统方法在结构生物学、新药研发等领域已不可持续[5][8] - 人工智能已成为打破学科壁垒的通用语言，能够解决高度复杂问题，如AlphaGo通过计算发现人类未察觉的围棋策略[8] 太空计算星座的技术突破 - 之江实验室发射"三体计算星座"12颗计算卫星，构建千星规模太空计算基础设施，实现卫星在轨实时数据处理[9][7] - 计算星座通过卫星互联互通释放价值，减少卫星数量并降低运行成本，同时提升数据时效性，助力应急救灾[10] - 太空成为人工智能新应用场景，历史上集成电路和生物技术均先在太空验证后落地[9] 科研范式变革与科学家角色 - 人工智能延展人类创造力而非替代科学家，掌握AI工具的科学家将淘汰未掌握者[11][12] - 科研人员需以颠覆性思维拥抱AI，否则可能被时代抛弃，这是个体和国家在科研领域实现超越的机会[13] - 计算与人工智能互为依存，算力突破依赖AI技术，同时算力也为AI发展服务[9]

人工智能对科技创新的影响 - 人工智能是互联网基础设施条件下集数据、模型、算力为一体的产物，与半导体和互联网发展密切相关[1] - 人工智能引领科研范式变革，使科研方法论发生根本性变化[1] - 传统科研方法如新材料研发和蛋白质结构研究耗时过长且成本高昂，人工智能可大幅提升效率[2] 人工智能在科研中的具体应用 - AlphaGo通过分析围棋棋盘10^100种可能性，展示了人工智能处理复杂问题的能力[3] - 之江实验室"三体计算星座"通过卫星组网实现太空数据实时处理，突破传统卫星数据处理效率瓶颈[4] - 太空计算星座将人工智能应用场景拓展至太空领域，历史上集成电路和生物技术也曾在太空率先应用[4] 人工智能与科学家的关系 - 人工智能不会替代人类智能，而是扩展人类创造力，最终使用人工智能的科学家将淘汰不会使用者[5][6] - 人工智能治理需平衡能力建设与伦理风险，缺乏能力或错失机遇同样是风险[6] - 科研人员必须掌握人工智能驱动的科研范式，否则可能被时代淘汰[7] 技术发展趋势 - 卫星互联互通可降低运行成本30%以上，并提升应急救灾等场景的数据响应效率[5] - 人工智能正以空前速度渗透各领域，成为科技革命和产业变革的核心驱动力[7] - 当前技术变革创造了超越性发展机会，可能重塑科研和产业格局[8]

苏州国际精英创业周活动成果 - 本届创业周市县两级意向合作项目达2388个 其中创业投资项目2267个 创新合作项目121个 [1] - 意向合作项目中高端装备占比19.4% 新一代信息技术占比18.5% 新材料占比11.9% 软件与信息服务占比9.9% 新能源占比6.2% [1] - 公共服务平台征集人才项目量质齐升 全市300余家载体提前线上对接 [1] 高校技术转移与人才对接 - 高校技术转移转化成果对接展集结24所高校 41家企业 展出超1300项科技成果 吸引4200余人观展洽谈 [2] - 首届"春晖创新训练营"吸引百余名海外人才线下参与对接 [2] - 中外院士前沿科技论坛汇聚30余名顶尖院士 60余名AI领域学者探讨科研范式变革 [2] 科创大会与人才基金 - 主会场开幕式合并举办高校技术转移转化大会 国际科创大会 超1700名海内外嘉宾参会 [3] - 苏州市"百亿人才基金"成立 设立人工智能 低空经济 生物医药等子基金 重点投向硬科技领域 [3] - 发布全流程智能招聘平台 人才政策智能匹配平台等3个"AI+"工作平台 [3] 产业与人才集聚效应 - 活动推动苏州"1030"产业体系建设 聚焦新一代信息技术 新能源等战略领域 [1] - 科学家日活动吸引14名院士 54名教授 81名企业家共议人工智能产业机遇 [2] - 4000余名苏州学子参与观摩学习 强化本地人才储备 [2]

AI与科研范式变革 - 2024年诺贝尔物理学奖和化学奖授予AI相关研究学者，标志AI技术与科学研究加速融合的时代到来 [1] - 第三届中外院士前沿科技论坛聚焦"人工智能赋能科技"，探讨AI驱动下的科研范式变革与技术创新路径 [1] - 中国科学院院士谭铁牛提出四点期望：加强前沿基础研究、学科交叉、成果转移转化和国际科技合作 [1] AI在生物医学领域的应用 - 中国科学院院士谭蔚泓认为AI将赋能生物医学成为定量科学，发起数智推演生物医学行动计划 [2] - 该计划旨在利用数学语言定量表述生命现象及疾病机制，推动生物医学从宏观定性科学转向系统定量科学 [2] - 中国科学院外籍院士戴宏杰团队开发AI技术，可将模糊的红外荧光成像转化为清晰图像，正与国内医院及企业合作应用于临床 [2] AI在工程与制造领域的应用 - 中国工程院外籍院士约翰·劳海德指出AI可提升生产过程中测量的精准度，保障产品质量 [3] - 中国科学院院士李景虹强调AI在生物分析化学研究中的三大核心优势：高效数据处理、精准预测与分类、提供创新切入点 [3] - 英国皇家工程院院士景旭东举例称，AI辅助使地震资料解释的数据处理效率提升约70倍，处理时间从数月缩短至1至2天 [3] AI与科学研究新范式 - 2024年诺贝尔物理学奖和化学奖分别表彰人工神经网络和AlphaFold2模型，显示"人工智能+科学"成为新研究范式 [3] - AI技术正推动红外成像质量跃升，成为核心技术驱动力 [2] - AI在多个领域的应用表明其正深刻改变科研与产业技术路径 [1][2][3]

人工智能引领科研范式变革 - 人工智能具有溢出带动性很强的"头雁"效应，正在以前所未有的深度和广度重塑科学研究的基本逻辑与方法体系 [1] - 科研范式经历了三次重大变革：经验范式、理论范式、计算范式，人工智能推动科学研究从传统的以假设驱动转向基于海量数据驱动 [2] - 人工智能大模型快速发展，推动人工智能全面融入科学、技术和工程研究，形成"数据密集—智能涌现—人机协同"的三元认知方法论 [3][4] 人工智能科研范式的典型特征 - 以智能挖掘替代假设检验，如AlphaFold成功预测了几乎2亿种蛋白质结构，展现人工智能在推动科学创新方面的重要作用 [3] - 以多元知识耦合激发智能涌现，如华为云盘古大模型在30多个行业、400多个场景中落地，协助产业研发创新的智能升级 [3] - 人工智能逐步从"辅助工具"转变为"科研主体"，形成人机协同的科研组织模式，如文物虚拟修复技术提升文物复原效率 [3] 人工智能科研范式的核心突破 - 从方法论视角看，人工智能突破传统科研受限于人力、时间及数据维度的瓶颈，显著缩短研发周期 [4] - 从科研组织方式看，人工智能推动科研组织从"孤岛式创新"向"分布式智能网络"变革，形成人机协同的全新科研团队 [5] - 从价值体系看，人工智能推动科技与人文融合发展，拓展了科学研究的人文价值 [6] 我国在人工智能驱动科研范式变革的实践路径 - 充分发挥制度优势，形成模块化的科研组织攻关能力，如建设"模速空间"人工智能大模型专业孵化和加速平台，已入驻100余家人工智能大模型企业 [7] - 充分利用应用场景丰富的优势，将其转化为人工智能数据增强优势，为人工智能技术发展提供了天然"试验场" [7] - 将中华文化与人工智能的模型思维进行整合，如借助人工智能图谱技术实现中医理论体系的数字化建构 [7] 人工智能科研发展的未来方向 - 打造国家科研算力中枢网，以"东数西算"工程为基础，统筹推动建设人工智能驱动的科研创新联合体 [9] - 建立人机协同的科研体制，在国家级科研项目中探索引入人工智能科学家岗位，推进科研活动中的人机协同 [10] - 发起开放合作的国际科研联盟，以"数字丝绸之路"为载体，构建逐步开放的国际科研数据公开平台 [11] - 提升人工智能科研治理能力，加快制定科研领域人工智能通用技术的国家标准，完善应对人工智能科研风险的技术监测体系 [12]

文章核心观点 人工智能引领科研范式变革，“机器化学家”作为代表能加速科技创新突破，“小来”和“小临”两代“机器化学家”诞生并不断升级，未来计划建造大楼提升研发效率，让人类科学家投身创造性思考 [2][12] 分组1：“小来”的诞生 - 传统化学研究范式依赖“试错法”，新物质创制周期长、成本高，实验效率低、数据分散 [3] - 2013年江俊与同事探讨用大数据革新化学研究，团队花三年整理百万条化学数据，将专家研究经验“灌”进计算机 [3][6] - 2020年自动化专家加入，2021年“机器化学家”“小来”诞生，日均能完成2000次精准操作，抵得上五六名科研人员工作量 [6] - “小来”在火星制氧催化剂研究中，6周从376万种配方组合找到最优解，成果发表于《自然·合成》 [7] 分组2：从“小来”到“小临” - 去年第二代“机器化学家”“小临”诞生，比“小来”多一条机械臂，接入多个生成式大模型，能自行设计实验并智能优化 [8] - “小临”帮方天成博士团队研发吸能材料，7个月找到最优解，传统方法需十年 [11] - “小临”能主动从失败中学习，分析数据锁定关键变量 [11] 分组3：“小来”和“小临”的未来计划 - 团队计划未来几年建造“机器化学家大楼”，容纳上百台机器人、上千个智能工作站，日均实验量可达百万次 [12] - 新一代“机器化学家”将配备红外和拉曼探头，能“看见”“闻出”化学物质变化，还能云端共享数据 [12]