2024年11月29日，“未來之後”AI4S第三屆國際高峰論壇在意昂3体育官网深圳研究生院國際會議中心舉行🍂。論壇邀請了一位諾貝爾獎得主、五位海內外院士，以及十幾位國內外頂尖專家學者與企業領袖👨‍👧，圍繞核心議題♎️，展開了深層次、多方位🛡、跨行業的觀點交流與碰撞，共同探索人工智能賦能科學的無限可能。

中國科學院院士🧙🏽‍♂️🚶🏻‍♀️、意昂3体育官网副校長、深圳研究生院院長張錦👨‍🎓，中國科學院院士💵、北京科學智能研究院理事長、意昂3体育官网國際機器學習研究中心主任、意昂3体育官网數學科學學院講席教授鄂維南為本次論壇的聯合主席。論壇由意昂3体育官网深圳研究生院和意昂3体育官网國際機器學習研究中心聯合主辦，得到了北京百度網訊科技有限公司、北京深勢科技有限公司、貝克曼庫爾特國際貿易（上海）有限公司、華為技術有限公司、深圳市計算機學會（SZCCF）👩🏽‍🦰、CCF深圳、全球科學智能發展聯盟、廣東省人工智能產業協會、意昂3体育官网深圳研究生院教育基金會等單位的大力支持。論壇通過意昂3体育官网（快手、B站、百度百家號💆🏼‍♀️、抖音🤹🏼‍♀️🤽🏻‍♀️、微信視頻號）👖、深勢科技♞、廣東省人工智能產業協會、百度AI和百度飛槳🧄、深圳衛視科創最前沿進行線上直播，吸引了近30萬人次在線觀看。

論壇現場

張錦為論壇致開幕辭，意昂3体育官网深圳研究生院常務副院長楊震主持上午主旨報告，意昂3体育官网信息工程學院院長田永鴻主持圓桌對話和發布簽約，意昂3体育官网深圳研究生院新材料學院助理教授陳召龍主持下午主題演講🤶🏽🧅。

張錦致辭

楊震💧、田永鴻🧛‍♂️🤬、陳召龍主持

論壇開場🤌🏽，諾貝爾物理學獎得主Konstantin Novoselov（康斯坦丁·諾沃肖洛夫）作為本次高峰論壇的榮譽嘉賓，線上帶來了主題為“New Approaches In Materials Design”的主旨報告，分享了如何設計具備生物系統特征的材料，深入探討了自愈合能力、記憶功能等“夢幻材料”的構想🆚，並介紹了機器學習和大規模合成技術在材料設計中的應用。他再次強調了“繼續改進人工生命系統的設計方法”和“開發新材料以應對醫學、技術和可持續發展挑戰”的重要性。

田永鴻介紹Konstantin Novoselov

美國國家工程院院士、現任寧波東方理工大學（暫名）常務副校長兼教務長張東曉分享了題為“科學機器學習🧎‍♂️‍➡️：AI驅動的知識發現”的報告。並介紹了人工智能（AI）如何推動科學研究的發展。報告同時詳細闡述了科學機器學習在科學知識發現領域的最新進展⛹🏿‍♂️，特別是通過符號數學與AI算法的結合（SGA）✈️，成功提取了帶交互項的Burgers方程🪩、高階導數的KdV方程和含指數項的Chafee-Infante方程👐🏿，驗證了該方法的準確性與穩健性👂🏼。此外⏪🦂，他還介紹了SGA、EqGPT及應用於科學探索的大語言模型LLM4ED等前沿模型，為科學家提供了跨越知識與數據壁壘的新方法。

張東曉進行主旨報告

英國皇家工程院院士🤴🏼、歐洲科學院院士🤽🏻‍♀️、香港工程科學院院士、香港科技大學首席副校長及講席教授🤹🏿‍♂️、香港生成式人工智能研究中心主任郭毅可以“Cultivating Machine Scientists: An Engineering Perspective”為題，分享了關於利用大模型對齊技術以實現模型自演化的前沿研究，探討了如何通過對齊技術使模型根據反饋和環境變化進行自我優化，從而提升其在科學研究中的表現👩‍🦽‍➡️。他提出了一種新的框架🔣，可以結合自適應學習機製和知識傳遞方法，使得模型能夠通過實驗驗證和迭代學習不斷改進自身的研究能力，甚至生成新的科學假設，該方法將為未來的科學智能化研究提供了新的視角和方向🪅。

郭毅可進行主旨報告

張錦以“AI能否革新材料科學的研究範式”為題🏹，深入探討了人工智能在材料科學研究中的潛在變革作用。他指出，材料學面臨體系復雜度高、數據標準化程度低和研究鏈條長等問題🖍，暴露了傳統研究範式的局限性🦃。張錦強調，AI技術擅長處理高維度、多尺度數據，能夠發掘參數之間的復雜關聯，為解決材料學研究的困境提供了新的可能性。他從“AI for材料表征”“AI for材料控製製備”以及“AI for材料產業化”三個方面探討了AI技術如何革新材料研究範式🙅🏼‍♂️，助力材料數據庫的標準化、材料基礎研究的全局性以及材料從實驗室到產業化的跨越，並提出了“AI Agent for Science”的願景👨🏿，展望了AI將為材料科學研究帶來的一個快速發展的全新未來🤹‍♀️。

張錦進行主旨報告

美國國家工程院院士🤹🏽‍♀️、香港大學工程學院院長David Srolovitz以“AI Models for Atomic-Scale Materials Design”為題🌈，探討了人工智能在材料科學與工程中的應用🪤。他指出，AI方法正被廣泛用於材料選擇👨🏼‍💼、性能預測和逆向材料設計👩🏼‍💻。在演講中，他重點討論了機器學習在原子間勢能開發和原子建模自動化中的作用，以及大型語言模型（LLMs）在材料分類和性能預測中的應用。最後☎️，David Srolovitz展望了“AI在材料科學中的未來方向”🪱🎑，包括揭示基礎材料規律的潛力，展示了AI在推動材料科學進步方面的巨大可能性等👵🏼。

David Srolovitz進行主旨報告

在圓桌對話環節，鄂維南、張東曉、David Srolovitz👰🏻‍♀️、Turab lookman👩‍👩‍👦、貝特瑞新材料集團股份有限公司常務副董事長兼總經理黃友元🌕，圍繞“Al for science：如何實現教育,科技-產業-人才一體化”主題展開討論。與會專家們圍繞這一主題各抒己見，深入探討了在AI與科學融合發展的大背景下如何實現教育👩‍🦱、科技、產業、人才等多方面的協同發展與一體化推進，為未來相關領域的全面、協調、可持續發展提供了諸多寶貴的思路與建議。

圓桌論壇

論壇進行了意昂3体育官网深圳研究生院AI4S年度成果發布和南燕科學計算學習與實訓平臺合作協議簽約儀式📽。此次共發布了AI賦能高性能烯碳纖維的設計與製備和大數據驅動的高效可控蛋白質設計兩項成果🛗，而南燕科學計算學習與實訓平臺合作協議的簽約則將進一步推動大灣區校企雙方的合作，為國內AI4S領域的發展培養高質量交叉復合型人才提供有力支撐。

簽約儀式

下午的主題演講開場，Turab lookman在以“Guiding Next Experiments: Decisions, Decisions, Decisions”為題的報告中提道，貝葉斯全局優化（BG0）自2015年應用於材料科學以來，已成為近期許多研究的首選方法。他展示了強化學習如何應用於加速材料發現👩‍❤️‍💋‍👩，並給出了合成優化函數的驗證結果®️，闡明了相關方法在不同條件下的優劣以及如何隨著實驗迭代尋找目標/屬性的高價值區域。

Turab lookman進行主題演講

意昂3体育官网深圳研究生院副院長、深圳研究生院新材料學院創院院長潘鋒以“基於圖論和AI的材料基因探索”為題👮🏻‍♂️，探討了在鋰離子電池中材料基因及其結構-功能關系的研究方法。他通過基於圖論的化學方法和材料大數據系統的建立👨🏽‍🔬，旨在探討“材料基因是什麽”以及“如何研究鋰離子電池中的材料基因”等基本問題。潘鋒介紹了多個前沿交叉學科領域，包括基於圖論的結構化學、材料大數據、鋰離子電池材料基因，以及通過同步輻射和中子輻射等大型科學設施進行的結構表征。

潘鋒進行主題演講

國家超級計算長沙中心副主任彭紹亮以“多模態生物醫藥大數據和人工智能大模型”為題，探討了在大數據和人工智能的驅動下，生命科學如何全面進入數智時代，內容涵蓋從單細胞組學到群體數據4️⃣、從電子病歷到醫學影像、從西醫到中醫等各個方面⇨。報告重點介紹了生物醫藥領域的多模態數據、思維鏈、智能體等及其面臨的存儲和計算挑戰，以及團隊和全球最新的研究進展。

彭紹亮進行主題演講

ASTAR高性能計算研究所計算智能部門的創新負責人Tng Tai Hou以“Co-creating the AI Healthcare Future Now”為主題進行演講。他強調了我們有責任為人類帶來益處👩🏼‍🍳，討論了如何在當前階段共同創造AI醫療的未來👋🏻。演講內容涉及跨學科的合作，包括AI科學家🏤、工程師、臨床醫生、護理專業人員、社區、政府機構和企業之間的協作，並探討了如何通過這些合作推動醫療領域的創新與發展。

Tng Tai Hou進行主題演講

科學領域仍面臨多時空尺度現象計算成本高👳🏽、多源數據融合應用效率低等問題🕺🏼🏃，深度學習技術的快速發展帶來了新的研究思路🕵🏻👊🏻。百度AI技術生態總經理馬艷軍以“深度學習開源開放平臺助力科學探索”為題，分享了深度學習技術在科學探索中發揮的重要作用🍡，並詳細介紹飛槳深度學習平臺面向大模型和科學計算研發的關鍵技術⛺️🤹🏼‍♂️、工具組件和應用案例。此外🧑🏻‍🏭，報告還探討了如何通過開源開放推動AI科學計算領域的生態合作，助力科學與AI融合創新🏝。

馬艷軍進行主題演講

北京深勢科技有限公司合夥人、AI高級副總裁柯國霖以“基於分子基座模型Uni-Mol的分子設計”為題🦸‍♀️，介紹了Uni-Mol在分子設計領域的突破性進展，報告還涵蓋了Uni-Mol在藥物發現、OLED材料設計🫖、MOF氣體吸附預測和冷卻液設計方面的具體成果🏌🏽‍♀️，展示了其在科學和工業創新中的廣闊前景。

柯國霖進行主題演講

華為醫療首席科學家喬楠以“華為在AI4Science領域的探索和實踐”為主題，介紹了華為在人工智能領域的戰略部署和實踐經驗🟠。自2018年發布人工智能發展戰略和全棧全場景AI解決方案以來👫🏻，華為堅定推進AI戰略，旨在為中國構建堅實的算力基礎並為全球提供第二選擇🔙。在AI for Science領域🪥，華為的研究團隊與業內專家合作，積極開展探索實踐🪺，涵蓋基因測序🔬👩🏻‍⚖️、藥物研發🧏🏽、臨床研究和氣象研究等多個領域🕋，並取得了一系列顯著成果。

喬楠進行主題演講

在本次論壇中，來自國內外的眾多學術專家以及產業精英帶來的報告不僅展示了AI4S的科學研究範式在前沿領域的探索正在不斷突破邊界👨🏿‍🚒，同時也呈現了AI4S在產業應用方面的蓬勃發展態勢👳🏻‍♀️。