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中国科学院院士、复旦大学校长、复旦大学上海医学院院长金力表示，AI for Science(科学智能，以下简称：AI4S)是推动科学研究范式变革、实现科技原始创新策源的利器，拥有引爆产业创新核爆点的巨大潜能。如何掌握“利器”、引爆变革，复旦大学走出自己的路径——聚焦科学数据，建设高质量科学数据中心，打造开放共享数据生态；全面推动科学研究“数据+机理”融合双驱动；打造科学智能软硬件工具，以点状突破引发系统性变革；持续打造三链融合的科学智能创新生态，构建AI+融合创新人才培养新格局。

中国科学院院士、北京大数据研究院院长鄂维南表示，科学研究的基本方法可分为数据驱动和基本原理驱动两种。尽管电子计算机和算法的出现，大规模实现了直接用基本原理解决实际问题，但依然存在诸多问题。如今，AI的发展赋能了理论方法，大大增强应用基本原理的能力。他提倡，打造全球化科学计算开源社区，构筑AI4S学术生态，共同定义科学计算未来。

主题演讲环节，固高科技董事长、XbotPark机器人基地创始人、香港科技大学电子与计算机工程学系教授李泽湘指出，要推动新工科教育来发掘具有创新创业潜力的学生三亿体育官方网站，从而构建一个端到端，高质量，高效率的科创生态体系。他介绍了爱迪生模式、飞兆模式、斯坦福模式、弗劳恩霍夫模式等历史上重要的科学创新模式，指出科创新模式是突破中等收入陷阱的新质生产力。

晶泰科技联合创始人兼首席执行官、张江AI新药研发联盟联席主席马健从科学哲学视角分享对AI4S的见解。他表示，从还原论角度看，科学家可通过演绎推导的方式对许多复杂现象层层解释。即使再复杂的生物学现象，也没有超出量子物理的描述范畴。AI工具的出现为科学探索提供新的可能，在AI应用方面，数据可及性和质量十分重要，期待与大家携手打造面向未来的数据收集基础设施。

英国皇家工程院外籍院士、欧洲人文和自然科学院外籍院士、香港工程科学院院士、香港科技大学首席副校长郭毅可表示，将AI和科学结合时，科学能起到推动AI发展的作用。AI的发展不仅是要研发模型，更是要通过人类的想象力打造“AI通用规律”。他以物理、生物、化学、流体力学领域的例子，详细阐释了科学理论对AI发展的推动力，并与在场专家学者分享了如何在“白箱”情况下，用好已知的公式和已有的数据，开发新的AI系统。他还分享了团队近期构建的一个AI图神经网络，通过引入守恒定律和对称性原则，实际所需的数据量大幅减少。

谈及上海未来如何布局和发力AI4S，在金力看来，要聚焦前沿，瞄准关键技术攻关突破；支撑千行百业赋能，构建产业创新生态；协同创新机制，有组织供给拔尖人才；加强核心算力资源和软硬件基础设施建设。他希望高校、科研机构与企业共同集聚资源，培养产业亟需紧缺人才，共同谋划科学智能成果的孵化转化，共同赋能产业生态的升级发展，服务上海科学智能发展的愿景目标。(完)