当前，全球正处于新科学革命的起点和新一轮颠覆性技术大爆发的前夕。自2018年首次提出以来，科学智能（AI for Science）作为一种新的科学研究范式已在学术界达成共识，全球范围内的领先科研团队成果丰硕，展示出人工智能为科学研究带来的巨大价值。
中国科学院院士、嘉庚创新实验室名誉主任田中群在接受新华网独家专访时称，AI为电化学领域带来了革命性的影响。新技术的赋能，提升了科研效率，有效促进了科研原始创新，助力我国实现高水平科技自立自强。
图为中国科学院院士、嘉庚创新实验室名誉主任田中群
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AI for Science引发科研新范式
田中群表示，从基础科研的角度来看，机器学习为理论计算创造了可能，算法的精进，算力的提升，大大提高了计算效率。
田中群打比方说，做基础科研工作就好比身处一个只有悬崖峭壁而没有路径的孤岛，如今，AI提供了一种工具，能帮助科研人员有机会乘浪而上，登上悬崖峭壁。“曾经我认为，可能这辈子都无法看到科学发展到某种高度，现在借助AI提供的新工具，我们看到了希望，基础科研人员有机会实现曾经很难达到的目标。”
田中群预计，科研人员有可能在比预想更短的时间内，在基础研究中获得重大突破，将科研工作提升到前所未有的高度。
“我们要看本质，AI的本质是为科研带来重大推进和崭新机遇。”他说。
当前，材料科学、能源、药物研发等领域中的应用需求，正引领着AI for Science这一全新科研范式不断突破创新。其中，AI与电化学的结合 ——AI for Electrochemistry（AI4EC）作为科学智能的实践代表方向，引起广泛关注。
谈及所从事的能源化学研究领域，田中群说，我们国家目前正在开辟新能源赛道，新能源是非常复杂的体系，与上中下游产业的关联性强。
他表示，当前，电化学研究需要解决的是新能源产业化的问题。具体而言，一方面，要把风能、太阳能这些新能源真正并到电网中去，非常困难，需要新的超大规模储能技术，就是基于电化学能源的电池储能。另一方面，新能源储能电站，特别是大型储能电站，如果发生安全问题，后果会非常严重。而面向电化学的人工智能技术，为能源安全提供了更多保障，能更好地检测、把控以及反馈和控制。
“这是一个未知的赛道，前路并不平坦，好像在群山峻岭中攻克一个个高峰，是非常艰难的事情，要经过无数次的尝试。我们一直在思考、发展一些新工具，新的研究方法乃至新的研究范式，人工智能带来了很大的机会。”他说。
田中群负责的嘉庚创新实验室也是看准了这一时机，与北京科学智能研究院（AI for Science Institute, Beijing）鄂维南院士团队合作设立了人工智能应用电化学联合实验室（Laboratory of AI for Electrochemistry， AI4EC Lab）。
据介绍，联合实验室未来将在三大方向发力，一是人工智能辅助电化学理论与算法发展，目标是构建智能材料设计平台；二是结合工况表征技术的人工智能辅助计算谱学的理论与算法发展，目标是构建自动化多模态谱图解析平台；三是进一步为能源装备行业提供软硬件相结合的应用解决方案。
而与AI的结合，为新能源材料的评价和表征带来了更高的效率、准确性和创新能力。首先，AI能加速数据处理和分析的过程；其次，AI技术可以促进多尺度的材料模拟和建模；第三，从实验的角度来讲，AI技术可以帮助设计智能化的实验方案，提高实验效率和成果的可复现性。这些改变都将推动新能源材料领域的快速发展和创新。
田中群认为，新的技术和方法为基础科研带来了丰富的契机，加速了科学发现、促进了跨学科合作与创新、推动了智能化的实验与模拟。
他举例称，比如，在电池储能体系中，参数的采集、处理、反馈涉及海量的数据，依靠传统的人工处理方式，最快也要以“天”来计算。但对AI来说，可能几小时、几分钟甚至几秒钟就够了。
“AI可以帮助我们更快地现问题，分析问题，反馈问题，并进行主动控制，形成闭环，有效提高安全性和效率。在新能源新赛道里，AI是不可缺少的，可以预见，未来AI还会更有力、更全面地支撑电化学和能源电化学的发展，助力我国新能源赛道的开辟。”田中群说。
服务能源革命 推进科技产业发展
当AI for Science基础设施建设逐步完成，下一步，将更快地促进学科交叉发展，提升科研效率，加快原始创新，推动化学、材料、能源、生命科学等原始创新成果涌现，进一步推动我国实现高水平科技自立自强。
作为福建首批四家省创新实验室之一，嘉庚创新实验室以能源材料国家级实验室为目标，通过创新体制机制、汇聚全球创新资源，打造具备世界影响力的实验室，为支撑我国建设世界科技强国作出贡献。
田中群介绍，嘉庚创新实验室有两大使命，一是成为我国的科技产业大平台，这就要求打造出具有国际优势的科技大团队以及具有国际引领性的大科学装置，为我国能源革命服务，为塑造国家的能源新格局贡献力量。二是要推进科技产业的发展。未来，嘉庚创新实验室将致力于进一步推动产业核心技术瓶颈的突破和应用落地。
田中群表示，AI for Science是极具交叉学科属性的方向之一，为利用学科交叉的优势，我国科研工作者可以加强跨学科团队组建、搭建跨学科平台、推动交叉学科培养和教育，鼓励科研人员参与交叉学科研究，并制定合理规划，建设完善的交叉学科研究体系，以产生更多原创性成果。
在他看来，在这一过程中，沟通与协同至关重要。在这方面，AI同样提供了绝佳的助力。实际上，作为信息提供者，AI不仅提供新技术，新研究手段，还能够帮助科研群体间、产业链上中下游进行高效、直接和全面的沟通和交流。
“高水平的科技自立自强，代表的不是某个个体的自立自强，而是在大平台上的科研群体的自立自强。我们虽然有优秀的科研团队，有庞大的产业队伍，但必须把各方面的力量融合起来，协同好，才能够强大。”田中群说。
“任何一次科技革命与产业革命，都需要相当长时间的酝酿，不是每个人都有幸恰好在年富力强时遇到这样的机会。”在田中群看来，当今的青年科研工作者非常幸运，他们正好冲上了科学发展的浪潮，拥有全新的机会和未来无限的可能。“科研工作者需要敏锐地观察与把握科技发展的趋势和机遇，不要固守原来的轨道，要勇于突破现有知识体系的边界，结合新技术、新方法，通过学科之间的交叉融合，尝试解决各种复杂问题，面对全新的科技挑战。”
