編者按：“爬坡過坎，關鍵是提振信心”。保持投資穩(wěn)定增長，需要提振企業(yè)和企業(yè)家信心；培育經濟新增長點,同樣需要提振企業(yè)和企業(yè)家信心，激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展活力和動力。新華網上市公司頻道特別推出“中國經濟的信心”大型主題系列采訪，對話重點行業(yè)領域企業(yè)負責人，傳遞市場聲音、提振發(fā)展信心、激勵使命擔當。
新華網北京3月22日電（徐曼曼）當科技創(chuàng)新挺進“深水區(qū)”，基礎研究成為實現(xiàn)突圍的一大利器。如何通過底層技術創(chuàng)新推進基礎研究，進而為產業(yè)發(fā)展注入突破動能，成為當前各界關注的焦點。
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AI（人工智能）技術與科研領域及多學科交叉融合誕生的“AI for Science”（科學智能），無疑為人類在科學“無人區(qū)”的更多探索帶來了全新的可能性。
“AI for Science能夠幫助科學家去拓展對世界的認知邊界，發(fā)現(xiàn)更多新的科學，并加速從科學的原始創(chuàng)新到產業(yè)落地的進程，進而提升人類的生產力邊界。”深勢科技創(chuàng)始人兼CEO孫偉杰在接受新華網采訪時表示。
作為AI for Science科學研究范式的引領者和踐行者，深勢科技致力于運用人工智能和分子模擬算法，結合先進計算手段求解重要科學問題，為藥物、材料等領域打造出極具突破性的計算模擬平臺及工具，幫助這些人類最基礎的領域釋放研發(fā)生產力。孫偉杰表示，AI for Science是目前AI應用中門檻最高的，也是目前發(fā)展最快的。我們希望在新的科學研究范式下，通過AI去求解物理模型，同時，通過算法創(chuàng)新、大規(guī)模的工程建設以及行業(yè)應用經驗等一系列底層創(chuàng)新能力，來解決科學問題，催生突破性的技術和應用，進而真正解決行業(yè)面臨的實際問題。
提升科技研發(fā)效率
在基礎科學研究領域中，AI正在發(fā)揮出令人驚嘆的“戰(zhàn)斗力”，并由此開啟AI for Science的新征程。
“AI for Science首先是賦能學術界的科研，因為生物醫(yī)藥、信息技術、新能源底層的創(chuàng)新都來自于科研上的創(chuàng)新。”孫偉杰說，我們日常所關心的這些先進精密工業(yè)要想實現(xiàn)更大突破，從底層上看，更大的瓶頸都是在電子、原子、分子微觀尺度上。
微觀世界現(xiàn)象極其復雜，用傳統(tǒng)物理模型去求解這些現(xiàn)象經常被很多研究者視為“不可能完成的任務”。在這個亟需突破的領域，AI被寄予厚望——將AI引入更底層的科研領域后，讓AI利用自身強大的函數(shù)擬合和數(shù)據(jù)分析能力去學習科學規(guī)律和原理，得出可用模型來解決實際的科研問題，特別是輔助科學家在不同的假設條件下進行大量的驗證和試錯，從而大大加速科研探索的進程。
傳統(tǒng)的實驗不再是唯一選項，“計算指導試驗、實驗反饋設計”的理性設計研發(fā)模式正越來越受到認可。
“所有的創(chuàng)業(yè)的進步、技術的進步帶來的最大價值，就在于把科學問題轉化成工程問題，進而實現(xiàn)可復制?！睂O偉杰表示，深勢科技主要解決兩類問題，一類是把過去的科學問題變成工程問題，另一類是讓工程問題更高效。
以分子模擬為代表的科學計算被視為AI的新戰(zhàn)場。在孫偉杰看來，AI技術的出現(xiàn)，讓過去的化學、材料、分子生物學等領域的科學問題，變成了一個個可批量解決的計算工程問題，帶來幾個數(shù)量級的效率提升。在“AI+分子模擬”這個新興賽道，深勢科技突破性地實現(xiàn)了多尺度分子模擬中精度與效率的統(tǒng)一，為微觀尺度工業(yè)設計帶來的巨大突破，并且在2020年榮獲國際高性能計算領域的最高獎戈登·貝爾獎。
瞄準產業(yè)需求
AI與科研的融合，不僅在于為科學家增加了一個提高效率的工具，更肩負的是解決實際問題、升級行業(yè)的重任。
在諸多學科中，生命科學研究與AI融合較為緊密，而AI進入生命科學研究的視野，生物醫(yī)藥行業(yè)的需求是重要推動力。
既應需求而建，也謀未來而建?！吧顒菘萍冀ㄔO了兩種軟件，一種是科研軟件，一種是工業(yè)軟件?？蒲熊浖鉀Q科研問題，工業(yè)軟件解決落地問題?！币孕乱淮肿幽M技術為基石，深勢科技已經在藥物設計、材料設計等領域構建了多套產品和服務，包括Hermite藥物計算設計平臺、Bohrium科學計算云平臺等，支持從底層創(chuàng)新到產業(yè)落地的全鏈條。
那么，在有了先進的生產工具之后，科學研究是否會翻天覆地的變化？
“人們都想聽到史詩級的敘事——找到銀子彈，瞬間為領域帶來翻天覆地的變化。但事實上，在任何一個技術領域內，這種演進都是漸進和連續(xù)的。”孫偉杰稱。
盡管AI for Science帶來了底層技術的顛覆式突破，和更長時間尺度上一場一日千里的大變革的開端，但領域的發(fā)展所需的浩大基礎設施建設工作還是需要一步步完成。
孫偉杰稱，過去對于結構蛋白質結構的解析很慢很繁瑣，更難的是對于蛋白質動態(tài)結構的解析，而這一問題在過去本質上是一個科學問題。依靠全新的分子模擬方法去模擬蛋白質的動態(tài)，研究蛋白質的生物機理，深勢科技攻克了數(shù)個傳統(tǒng)意義上的難成藥靶標，為創(chuàng)新藥的研發(fā)帶來了全新機遇。
“原始創(chuàng)新要想轉化成產品和技術的話，首要前提是要有非常好的基礎設施?！睂O偉杰稱。而自然科學領域的預訓練模型，是所有工業(yè)領域的底層的基礎設施，解決的是AI規(guī)?；瘡椭齐y題。
去年年底，深勢科技、北京科學智能研究院（AISI）以及項目合作者，聯(lián)合發(fā)布了首個覆蓋元素周期表近70種元素的深度勢能原子間勢函數(shù)預訓練模型“DPA-1”。這一創(chuàng)新成果在模型覆蓋范圍、通用性、計算精度以及未來的AI生成等方面實現(xiàn)新突破，被視為AI for Science走向大規(guī)模應用的重要里程碑。
孫偉杰表示，我們今年的重點之一就是要推出底層AI for Science自然科學領域的預訓練模型的新版本，進而讓整個模型的通用性和模型能力都有較大的改進。
孫偉杰還透露，對于科學計算平臺，我們是希望能把它打造成一個真正的科學家進行科學計算的“第一入口”。另外，今年也會推出一個電池研發(fā)的平臺，希望在新能源領域為行業(yè)帶來更高的效率提升。
淬煉科技創(chuàng)新“硬核”
今年政府工作報告將過去“強化企業(yè)創(chuàng)新主體地位”這一表述，變?yōu)椤巴怀銎髽I(yè)科技創(chuàng)新主體地位”。從“創(chuàng)新主體”到“科技創(chuàng)新主體”，兩字之差，意味著企業(yè)在國家創(chuàng)新體系中的地位、角色、使命、任務都發(fā)生了很大變化。
這些專注于細分市場和領域，具備差異化、精細化的技術和較強創(chuàng)新能力的中小企業(yè)，它們不僅具備能夠成為未來經濟體系里中堅力量的潛力，更讓人們感受到了“企業(yè)成為科技創(chuàng)新主體”的必要性和可能性。
在孫偉杰看來，在行業(yè)熱點快速切換的當下，前沿科技創(chuàng)新始終是不變的主旋律。只有解決工業(yè)的底層問題，才能帶來更多的機會。也正因為此，傳統(tǒng)工業(yè)在數(shù)字化轉型中，越來越重視基礎研究和前沿技術的應用。
原始創(chuàng)新與產業(yè)元素深度融合后，正逐步轉化為具體行業(yè)的產業(yè)能量與經濟勢能，在助力產業(yè)高質量發(fā)展的進程中發(fā)揮重要作用。
“沒有場景創(chuàng)新，我們就失去了現(xiàn)在；沒有原始創(chuàng)新，我們就失去了未來?！睂O偉杰認為，場景創(chuàng)新解決的是從技術到技術的問題，而原始創(chuàng)新解決的是從科學到技術的問題。
人們期待，當對科學微觀世界的認知更加深邃，宏觀世界也將更加美好。
“一方面要整合基礎設施，提高效率，另一方面需要健全人才激勵體系，整合人才資源?！睂O偉杰稱，我們最終瞄向的一定是走向原始創(chuàng)新這樣的道路，而深勢科技致力于基于AI for Science的科研和工業(yè)研發(fā)基礎設施，提升從最底層的原始創(chuàng)新的效率到創(chuàng)新落地轉化的這一完整鏈路的效能。
科技創(chuàng)新，道阻且長，但星星之火，必成燎原之勢?！盁o論是政策上還是行業(yè)內對底層創(chuàng)新、前沿創(chuàng)新的鼓勵和支持，都為我們帶來發(fā)展的底氣和信心。目前，我們的技術路線和思路都是比較清晰的，我們要做的就是保持耐心，一步一個腳印地走下去?！睂O偉杰說。
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