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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bat-365，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bat-365，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，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bat-365，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bat-365，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)