1. 科学研究方法的演进：科学研究方法历经五个范式的发展 。从以观察和归纳为主的经验驱动（第一范式），到运用数学工具进行理论推导的理论驱动（第二范式）；再到借助高性能计算机求解复杂问题的计算驱动（第三范式），以及依靠海量数据和机器学习技术的数据驱动（第四范式）；如今发展到AI参与科学发现全过程的智能驱动（第五范式），AI整合了前四种范式的优势，重塑科学研究。
2. 以蛋白质结构预测为例看AI的应用：蛋白质结构预测对理解生命活动和疾病治疗意义重大，但蛋白质折叠机制复杂，实验和计算面临诸多挑战 。CASP竞赛推动了该领域发展，AlphaFold在其中表现突出。AlphaFold2采用端到端架构，其多序列比对、Evoformer模块等设计使其预测精度大幅提升，达到近实验精度水平，这一成果获2024年诺贝尔化学奖，标志着计算方法在相关领域的重要性得到认可 。不过，AI在该领域仍有拓展空间，如模拟整个细胞、蛋白质复合物研究等。
3. AI驱动科学研究的全过程
面临的挑战：科学研究数据具有多尺度、大数据与小数据并存、任务繁多的特点，跨学科交流困难 。AI驱动科学研究面临复杂科学任务高效推理、复杂科研流程智能执行、抑制推理大模型幻觉现象等挑战，如数据更新快、奖励难定义、推理成本高，以及模型知识边界不确定等问题。
知识层面：科学知识增长迅速且跨学科合作需求增加，但知识壁垒阻碍交流。AI可通过自动文献管理、图表理解和代码辅助生成等方式助力科学家获取和传递知识，但面临专业领域知识迭代频繁等问题 。
数据层面：能生成、提取和标注大规模科学数据集，如AlphaFold DB提供大量蛋白质结构数据，还有基于主动学习的数据清洗与合成方法。同时，通过蒸馏等技术可强化模型推理能力 。
实验层面：AI可通过仿真和自动化加速并指导实验，提高工程设计和科学发现效率，如英伟达的实时仿真平台和AI化学家的应用，实现人机协同优势 。
4. AI已成为科学发现全过程的参与者和加速器，未来科学研究将呈现人机协同的模式 。AI负责处理大规模数据和复杂计算，人类则专注于提出问题和解释验证结果，这种模式有助于超越单一思维模式，实现多层次知识整合 。但目前AI在科学研究应用中还存在一些问题，需要进一步探索和改进，以更好地推动科学与工程研究的发展。
