张守营
科学研究，常被比作“大海捞针”。耗时。耗力。耗钱。
但现在，AI正在改变这一切。
它不再只是传统意义上辅助计算的工具，而更像一块配备了“智能导航”的高科技探针——能深入无边的数据海洋，快速定位并精准提取最有价值资源的那一根“针”，甚至能预测“针”的位置和形态。
以前，研发一款新药：十年时间、数十亿美元、测试数百万种分子组合，是常态。
而现在，AI的介入正彻底改变这一范式。例如，斯坦福大学团队开发的“虚拟实验室平台”，由AI首席科学家智能体自主领导一组专家智能体，仅在几天内就设计出针对新冠病毒的新型纳米抗体，显著缩短了传统研发周期。
同样，上海交通大学张健课题组研发的ED2Mol技术，依托AI从全局化学空间中“从无到有”生成先导分子，覆盖正构与变构位点，为创新药物研发提供了统一智能框架。
AI通过模拟与预测极速筛选，将科研人员从重复劳动中解放，让他们更专注于“从0到1”的突破。
发现新材料，也不再只依赖灵感与试错。
AI通过学习海量材料数据，直接推演新配方，大幅缩短研发周期。更重要的是，AI正在蛋白设计领域展现颠覆性潜力：瑞士洛桑联邦理工学院、美国麻省理工学院等研究人员在Nature发表的BindCraft技术，实现了功能性蛋白质结合剂的“一次性设计”，平均成功率高达46.3%。而传统方法的成功率只有0.1%，这意味着BindCraft实现了400倍的效率提升。该技术逆向改造AlphaFold2，使其从预测工具变为设计引擎，可直接生成与靶点蛋白高亲和力结合的分子，成功应用于过敏原阻断、基因编辑调控和中和其他菌毒素等多个场景。
不止于医药和材料——
AI正在气候模拟、天体物理、基因编辑等领域发力。它快速处理庞大观测数据，帮助科学家识别模式、预测趋势，甚至提出人类未曾留意的科学问题。
更重要的是，AI降低了科研门槛。过去只有资源雄厚的大机构能玩转的试验，现在更多中小团队也能借助AI工具切入创新赛道。正如清华大学教授李宁及其博士生团队在《自然.计算科学》发表的研究所示，他们用大语言模型构建“数字化实验室”，复现156个经典心理学实验，复现率高达73%～81%，为社会科学研究提供了快速验证的新途径。
AI之于科研，某种意义上，犹如显微镜和望远镜的诞生——它扩展了我们的认知边界，让我们看见曾经看不见的规律与世界。
这正是“从0到1”科学发现加速的底气。
但AI不是全知全能的“神”。它的背后，仍是人类的智慧与指引。标注数据、设计算法、解释结果——关键环节仍依赖人类科研专家的判断。正如业内人士强调的，数据质量是根本，低质数据会导致模型透明度低、复现性差；而可解释AI(XAI)框架的兴起，正是为了应对这些挑战。
AI不是要取代科学家，而是成为他们最强大的助手。它处理海量信息，人类专注创造与决策。
人机协作，正在重新定义科学研究的未来，也赋予我们应对全球重大挑战的新可能。
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