从1956年达特茅斯会议提出AI开始，AI的研究经历几次沉浮。在一次次的高潮和低谷的交替中，不可否认的是，AI无论是在理论还是实践中都取得了长足的进步。尤其是最近几年以深度学习为代表的AI技术取得了突破性的进展，在计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人、自动驾驶等方面取得了巨大的进步，并在逐渐深入地改变我们的生活。

AI作为一门最有前景的技术除了逐渐改变我们的生活，实际上AI也在深刻的影响和推动着社会生产力的提高，特别是在人类的科研探索，新技术新产品研发等生产力方面有着巨大的应用潜力。可以说未来AI将会成为人类社会最为强大的生产力工具。AI作为生产力工具，就是AI for Science, 简称为AI4S，又被称为科学智能。

科学智能（AI for Science, AI4S） 在国际领先的研究机构中已形成共识，像DeepMind, Nvidia, 微软, 字节, 华为, 普林斯顿大学, MIT, 伯克利等著名公司和大学研究机构都投入资源研究。AI4S已经成为学术界重点资源倾斜的交叉学科方向，近年来在《NATURE》、《SCIENCE》等各大顶刊中发布的相关研究成果成绩斐然。

同时，AI4S在工业产业实践中的应用潜力已被头部厂商充分认可和重视。生物科技、能源、半导体、材料等领域的行业先锋已经开始系统性投入AI4S的研究和具体行业解决方案的大规模应用。在工业仿真、合成农业、环境科学、机器人、天体物理、地质学、图形学等领域，AI4S也有巨大的想象空间有待开发。

AI4S也是建立深度学习算法基础上，就是用AI学习科学原理，然后再利用AI学习到科学原理，继续再探索更多的科学原理和产业应用。AI4S是一个交叉学科领域，涉及到许多不同的学科，需要不同学科的深度交叉融合，将以往依靠“实验+传统计算软件”的科学研究方式变为“科学模型+数据驱动”新的科学研究范式。

2021年7月，DeepMind研发的AlphaFold2开源并一口气预测了准确率达到98.5%的人类蛋白质结构，首次向世人展示了AI4S在在科学研究领域解决实际问题的巨大潜力。蛋白质结构是理解生命机理的基础，更是进行药物设计的关键。但是蛋白质具有非常复杂的四级结构，其组成基础氨基酸序列存在10亿种以上组合，而组成蛋白质的过程又是非常复杂的变化过程，过去依靠使用冷冻电镜的方式获取蛋白质结构开发周期长，实验成本高。根据DeepMind的介绍，在预测蛋白质结构方面，AlphaFold2充分利用数据，结合一些物理模型使用了两种不同的方法来构建预测模型，并且两种方法都是基于深度神经网络来设计的。

AlphaFold2让大家看到了AI在新药研发方面的巨大前景。通过AI技术可以赋能药物靶点发现、化合物筛选等环节，大大提升了新药研发的效率，为降本增效提供了可能。应用 AI 技术，可缩短新药前期研发约一半时间，使新药研发的成功率从当前的 12％ 提高到 14％，每年为全球节省化合物筛选和临床试验费用约 550 亿美元。

2009年Science杂志发表了一篇文章，题目是：“Distilling Free-Form Natural Laws from Experimental Data”。翻译成中文就是“从实验数据中提炼自由形式的自然规律”。作者用计算机来分析诸如简谐振动、双摆的运动轨迹（双摆的运动是混沌状态的），机器自动的发现了一些有意义的守恒量的解析表达式，比如哈密顿量、动量守恒等。相信随着AI4S的应用越来越多，通过AI技术来发现新的科学规律将成为一种可能和潮流。人类通过AI技术会探索更多的自然规律，推动人类社会的进步和发展。