人工智能驱动科学创新（AI for Science）带来的产业变革与每个人息息相关。本书聚焦于人工智能与材料科学、生命科学、电子科学、能源科学、环境科学五大领域的交叉融合，通过深入浅出的语言，对基本概念、技术原理和应用场景进行了全面的介绍，让读者可以快速掌握AI for Science的基础知识。此外，对于每个交叉领域，本书通过案例进行了详尽的介绍，梳理了产业地图，并给出了相关政策启示。
杜雨
中国社会科学院技术经济学博士，北京大学、香港中文大学双硕士，武汉大学学士，中国医科大学药学进修。参与多项国家社科基金重大项目、国家自然科学基金项目及国家发改委、中国科学技术协会、中国工程院等委托项目。担任国家工业信息安全发展研究中心牵头的团体标准《生成式人工智能数据应用合规指南》的起草人。G20青年企业家联盟中国理事会青年委员，中国青年科技产业创新基地青年导师。先后工作于腾讯、红杉资本科技投资团队。创立未可知集团，并在“人工智能+X”方向孵化了教育、医疗、心理、艺术等领域的初创企业。胡润U30中国创业先锋。畅销书《AIGC：智能创作时代》作者。
王谟松
复旦大学材料系物理电子学方向硕士，武汉大学机械专业本科。作为科技投资人，专注于半导体、新能源及相关新材料、高端装备等前沿科技领域的投资机会，并关注人工智能与这些领域研发创新的结合，投资项目包括御风未来、微纳核芯、铭剑电子、喆塔科技、清能互联、烽台科技等。
张孜铭
北京大学管理学硕士，新加坡国立大学金融工程硕士，华中师范大学信息管理与信息系统、华中科技大学计算机科学与技术双学士。未可知集团联合创始人兼首席运营官，科技加速器Quadratic Acceleration Quantum（QAQ）合伙人，元宇宙教育实验室智库专家。担任国家工业信息安全发展研究中心牵头的团体标准《生成式人工智能数据应用合规指南》的起草人。著有畅销书《AIGC：智能创作时代》《Web 3.0：赋能数字经济新时代》等。
本书聚焦于人工智能与材料科学、生命科学、电子科学、能源科学、环境科学五大领域的交叉融合，通过深入浅出的语言和诸多实际应用案例，介绍了AI for Science的基础知识，梳理了产业地图，并给出了相关政策启示。
本书展示了AI for Science的美丽图景，希望帮助各行业的科研人员、创业者、投资者及高校学生了解如何应用人工智能提高效率、驱动创新。
在古希腊神话中，工匠之神赫菲斯托斯曾打造出拥有人类意识与智能的黄金机器人，这可以被视为人工智能（AI）最早的思想起源之一。此后，人工智能的影子便无数次出现在人们对未来的幻想之中，但也仅停留在幻想之中——幻想与现实之间的鸿沟，需要科学的力量来填补。20世纪中叶，人工智能真正作为一个学科被创立。科学用逻辑、计算、数学、编码，将人们千百年来的幻想塑造成现实。科学孕育了人工智能，让它进入极速发展时代，走入千家万户，成为我们生活的一部分。
然而，人工智能的潜力不止于此。人工智能脱胎于科学，又反哺科学，已经成为驱动科学创新的底层力量。从解析蛋白质的AlphaFold，到实现分子模拟的深度势能方法，人工智能技术正在深度参与人类对自然规则的求索历程且熠熠生辉，一种全新的科学创新范式——人工智能驱动科学创新（AI for Science）随之诞生。
本书将为读者徐徐展开AI for Science的美丽图景，与大家一起去了解：人工智能究竟帮科学家做了什么？人工智能将如何改变我们所生活的世界？
本书共分为8章。第1章介绍了作为全新的科学创新范式的AI for Science的具体含义、底层逻辑，以及大力发展AI for Science的原因。第2章从科学研究底层的理论模式与主要困境，以及人工智能三要素（数据、算法、算力）出发，对AI for Science的技术支撑进行解读。第3章介绍了在材料基因组工程的推动下，人工智能如何与材料科学结合，加快传统材料和新型材料的开发过程。第4章介绍了人工智能在加快药物研发、辅助基因研究方面及在合成生物学中的普遍应用。第5章介绍了人工智能如何在提高芯片设计的自动化水平、优化半导体制造和封测的工艺和水平、寻找新一代半导体材料等方面提供帮助。第6章介绍了人工智能在化石能源科学研究、可再生能源科学研究、能源转型三个方面的落地应用。第7章从环境监测、污染治理、碳减排三个方面介绍了人工智能为环境科学引入的新价值和新机遇。第8章探讨了AI for Science在快速发展过程中面临的机遇和挑战，并对“平台科研”模式进行了展望。
由于AI for Science与我们每个人息息相关，所以本书适合各界读者阅读。为了尽可能满足读者的需求，本书作者努力尝试在通俗易懂和专业严谨之间寻找一个平衡点，如果读者朋友有更专业的见解，欢迎与我们做进一步的交流和探讨。此外，尽管作者在写作过程中查阅了大量文献资料，但仍可能有错漏之处，欢迎读者指正。
杜雨、王谟松、张孜铭负责全书统筹与撰写。对本书内容做出贡献的编写者包括：任怿、戴沁言参与第2章、第8章的资料搜集及部分内容的编写；吴开源参与编写第4章；程蕴可参与编写第5章；彭靖峰参与编写第6章；江雯参与编写第7章。
在本书的写作过程中，感谢未可知大家庭的鼓励与支持。
北京科学智能研究院与深势科技联合发布的2023版《科学智能（AI4S）全球发展观察与展望》为本书的写作提供了诸多灵感。
特别感谢本书的科学顾问北京科学智能研究院提供的大量建议，以及曹荣根、Harvey、刘一帆、孟耀斌、宓群、孙伟杰、王小佛、王子轩、徐思昕、徐臻哲、张学标、周喆（按姓名拼音排序）提供的宝贵意见及为本书的编校与修改提供的巨大帮助。
祝愿AI for Science的生态越来越好！
作 者
第1章 人工智能驱动的科学创新 1
第1节 什么是AI for Science 2
1．生活中的AI与科学家眼中的AI 2
2．AI for Science的参与角色 4
3．AI for Science的应用领域 8
第2节 AI for Science的底层逻辑：科学创新的新范式 9