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2050是由杭州市云棲科技創(chuàng)新基金會與自愿者共同發(fā)起的一場關于“年青人因科技而團聚”的非營利活動。自愿、年青、科技、團聚，是它的關鍵詞。

集智俱樂部在 2050@2025 年度大會發(fā)起了“無盡探索，。4月26日上午在五云廳，開展了“融合·重構·超越——AI+Science的下一場范式革命，從這里開始”主題專場活動。

8 位科學先鋒齊聚，跨越 AI、數(shù)學、生命、材料等多元領域。在這里，打破學科壁壘，見證AI與Science雙螺旋交織，重新定義科學疆域，解鎖科學新范式，開啟一場認知邊界的重構。

在活動開場，由上海科學智能研究院首席戰(zhàn)略官楊燕青教授分享了《科學智能十大前沿觀察》，科學智能是AI與基礎科學的深度融合，AI for Science和Science for AI“雙螺旋引擎”共振驅(qū)動科學研究新范式。上?？茖W智能研究院、集智科學研究中心和阿里云共同發(fā)布了“AI X Science十大前沿觀察”，3個維度、10大觀察，來推動科學發(fā)展的黃金時代到來。3個維度包括：AI for Science、Science for AI和基礎設施，其中，AI for Science的前沿方向包括基于LLM的科學研究、垂直領域科學大模型、融入先驗知識的AI模型、AI科學家、復雜世界的多智能體建模，以及AI仿真與系統(tǒng)模擬；Science for AI的前沿方向則覆蓋了物理世界的第一性原理和科學啟發(fā)的AI新架構；基礎設施前沿方向包括合成數(shù)據(jù)、新型智能計算。在智能爆炸的時代，科學啟發(fā)的人工智能為實現(xiàn)AGI提供重要支撐。

楊燕青老師分享《科學智能十大前沿觀察》

西湖大學研究員郭天南分享了《元宇宙細胞培養(yǎng)師游戲》，提出發(fā)展人工智能虛擬細胞（AIVC）的三大關鍵支柱：先驗知識、靜態(tài)架構和動態(tài)狀態(tài)。這些數(shù)據(jù)通過人工智能算法進行整合，來模擬細胞行為。并推薦了人工智能蛋白質(zhì)組系列賽（AIPC）。

郭天南老師分享《元宇宙細胞培養(yǎng)師游戲》

國家蛋白質(zhì)科學中心（北京）副研究員常乘分享了《人體蛋白質(zhì)宇宙導航攻略》，“上下四方曰宇，古往今來曰宙”，宇宙是時空的代名詞，構成人體“宇宙”的物質(zhì)基礎就是蛋白質(zhì)，要解密人體“宇宙”需要蛋白質(zhì)組學。《自然》創(chuàng)刊155年來首次發(fā)布由中國科學家領銜的國際大科學計劃白皮書π-HuB人體蛋白質(zhì)組導航計劃，來解密人體蛋白質(zhì)宇宙的構成原理，最終實現(xiàn)蛋白質(zhì)組學驅(qū)動的智慧醫(yī)學。常乘呼吁更多研究者的支持、參與和合作。

常乘老師分享《人體蛋白質(zhì)宇宙導航攻略》

上海科學智能研究院主任研究員郭昕分享了《補天造人：女媧AI重構生命科學認知》，從宏觀醫(yī)學多模態(tài)場景和微觀多組學場景這兩大基礎問題出發(fā)，上智院生命科學團隊構建了女媧生命大模型，為基因創(chuàng)新創(chuàng)新藥研發(fā)、數(shù)字孿生診療2大產(chǎn)品場景提供基礎模型能力，還結合Agent技術構建相應的科學研究助理。

郭昕老師分享《補天造人：女媧AI重構生命科學認知》

同濟大學長聘副教授陳小楊分享了《從1+1到∞：大模型的數(shù)學腦洞能開多大？》，數(shù)學能力體現(xiàn)在數(shù)學知識、計算能力、推理能力、創(chuàng)造能力四個維度上，那么大模型的數(shù)學能力如何提升？這個問題有許多解法可以嘗試，例如高質(zhì)量的數(shù)據(jù)、強化學習等，陳老師團隊發(fā)起了一個數(shù)學大模型開源計劃，來共同應對這個難題。

陳小楊老師分享《從1+1到∞：大模型的數(shù)學腦洞能開多大？》

深度原理業(yè)務負責人張書銘分享了《分子煉金術：AI驅(qū)動的材料科學革命》，材料科學的突破是科技革命的先導，未來材料化學研發(fā)將由AI驅(qū)動，實現(xiàn)從Discovery到Design的轉(zhuǎn)變，深度原理開發(fā)了ReactiveAI平臺，包括ReactGen、Reactify、ReactBO、ReactControl等模塊，更快、更準地完成從需求到分子結構，并優(yōu)化實驗室級合成工藝。

張書銘老師分享《分子煉金術：AI驅(qū)動的材料科學革命》

元始智能聯(lián)合創(chuàng)始人羅璇分享了《大模型暴論：從RWKV看大模型的神話與現(xiàn)實》，從算法、算力、模型、產(chǎn)品等視角分析大模型戰(zhàn)場，認清神話與現(xiàn)實，給出算法上“終局只有RNN這類架構”，算力上“存算一體芯片是未來”、“未來的算力是分布式的，分布式訓練+分布式推理”，模型上“Lecun要做世界模型，但他為什么還待在Meta？”，產(chǎn)品上“GPT-4o 已經(jīng)不是 Transformer 的 Attention”、“deepseek 是值得尊敬的工程優(yōu)化，但不是底層創(chuàng)新”、“套殼應用不是大模型應用，而是云服務的流量渠道商”，以及“應用創(chuàng)業(yè)還沒到 iPhone 時刻，現(xiàn)在是 hard 模式”等暴論，等待被驗證。