在 2024 年诺贝尔物理学奖和化学奖相继揭晓后，「AI for Science」这一术语受到了广泛关注。两个诺贝尔奖项均授予了在 AI for Science 领域做出贡献的科学家，其中物理学奖更是直接颁给了谷歌旗下人工智能公司 DeepMind 的 CEO 和首席科学家，以表彰他们「为利用人工神经网络进行机器学习做出的基础性发现和发明」。
AI for Science 进程在加速，国内的 AI 公司也大受鼓舞。10 月 24 日——距离 2024 年诺贝尔物理学奖和化学奖接连颁给人工智能（AI）领域的科学家这件事已经过去了整整两星期，科大讯飞董事长刘庆峰依然很振奋：「两个诺奖一个是 AI for Science，一个是 Science for AI，『人工智能改变科研范式』正成为科技界的共识和梦想。」在当天举行的第七届世界声博会暨 2024 科大讯飞全球 1024 开发者节上，刘庆峰以 2024 年诺贝尔奖作为开场白。事实上，科大讯飞早已在 AI for Sicence 方面广泛布局，更是将赋能科研看作讯飞星火最重要的使命之一。
在当天的开发节上，科大讯飞也披露了讯飞星火大模型赋能科研的成绩单。
比如科大讯飞推出的星火科研助手。据科大讯飞董事长刘庆峰介绍，自去年底星火科研助手发布以来，已在中国科学院下属 116 个院所使用。北京邮电大学 EZCoding 雏雁/大创团队基于讯飞星火大模型打造的编程教学应用平台「码上」，目前已在全国 332 所院校开通使用，学生主动提问率增加 1 倍，教师辅导工作减少 80%。
据了解，早在星火大模型问世不久，科大讯飞就携手中国科学院文献情报中心联合研发科技文献大模型及应用产品，并得到了后者的大力支持。2023 年的 1024 开发者节——也就是 1 年前，「星火科研助手」正式上线。和星火科研助手一起上线的有三个功能：成果调研、论文研读和学术写作。这些都是科研工作者的日常必需，星火科研助手也正是瞄准这些繁杂事务，为大家打造效率工具。今年，星火科研助手 2.0 又升级了论文预审和垂直领域知识服务等功能。
「AI for Science 带来了科研范式的根本变革，正在成为科技发展的新引擎。」科大讯飞董事长刘庆峰称。他认为，人工智能赋能科研工作有三个台阶，一是借助科研文献助手和代码助手提升基础工作效率，二是基于深度神经网络对科学任务进行精准建模，三是借助认知大模型学习领域知识并辅助设计科研实验方案。
科大讯飞此前推出的星火科研助手算是 AI for Sicence 在基础科研提效方面的尝试。在此之外，不少高校已经开始利用人工智能对科研工作进行更深层次的探索。
目前，科大讯飞已联合团队开展了 AI+生物科技、AI+科学装置的科研攻关。刘庆峰介绍说，他们联合中国科学技术大学刘海燕教授团队，开展了基于条件扩散生成模型的蛋白质主链设计工作。大模型的助力，把原来需要 6 个月的实验提速到只需 1 天完成，目前已成功设计了 48 个自然界不存在的全新蛋白质。他们还使用大模型助力核聚变研究——通过与中国科学院等离子体研究所李建刚院士团队合作，他们开展了基于 Transformer 强化学习的托卡马克等离子体控制，将模拟器预测时间从 10 天降低到 1 小时，并实现完整放电周期内平均预测误差从 7% 降到 3%。此外，科大讯飞还联合中国科技大学研发「化学大模型」，联合中科院大连化学物理研究所研发「化工大模型」。
在今年的科大讯飞全球 1024 开发者节上，科大讯飞还与中国科学院文献情报中心等科研院所同时举办了「科技文献内容智能分析与应用学术研讨会」，邀请众多学界与产业界人士共同探讨 AI for Science 的未来。
在研讨会上，科技文献大模型 2.0 与星火科研助手 2.0 正式发布，在原有能力基础上进行多项重磅升级。比如星火科研助手 2.0，除了在成果调研、论文研读以及学术写作等三大核心功能上全面升级外，还新增了垂直领域服务能力和科研服务智能体中心，在易用性与广泛性上均有所突破。为了向科研工作者提供更全面、高效的信息支持，科大讯飞还在会上首发星火科技情报助手，借助科技文献大模型 2.0 等 AI 核心能力，可以实现多源数据自动处理、主题检测分析、资料研读、成果编报等独特功能，以减少科研工作者的重复劳动，提升科研效率。
站在人工智能变革全球产业的节点上，中国的科技厂商们正在用技术突破不断赋能基础科学研究。在这轮由 AI for Science 掀起的科研范式变革中，相信以讯飞星火为代表的国产大模型将成为驱动变革的新引擎。
