AI赋能科学研究的发展策略 - AI赋能科学研究将以全新方式解决科学难题，实现科学发现的飞轮效应，加速人类认识世界和改造世界的步伐 [1] - "AI for Science"预示着科学研究范式的变革，AI驱动的"平台科研"将彻底打破学科、理论与实验界限 [1] - 需培养具备跨学科思维、工程实践及社会需求洞察力的新型人才，以驾驭科学认知革命 [1] AI赋能科学研究的技术应用 - 通过构建统一的科学基座模型和科学智能体，"AI for Science"将消除不同科学领域之间的壁垒 [1] - AI集成指导的智能化学化工技术有望突破传统研发周期长、成本高、依赖经验的模式 [2] - AI工具开发注重解决实际科学问题，通过算法平台预测和设计生物相互作用，解码生物机理并驱动药物分子设计 [2] AI赋能科学研究的产业应用 - 深势科技演示了覆盖"读文献-做计算-做实验-多学科协同"全流程的AI平台，将传统"试错式研发"转化为"计算驱动"的智能范式 [2] - 戴纳科技展出了AI+"黑灯实验室"的液体称重机器人，实现AI驱动的无人化生产状态与全流程闭环控制 [2] - 这一技术需要与现实需求充分结合，赋能千行百业，创造产业价值 [1]