在2024年诺贝尔物理学奖和化学奖的揭晓后，‘AI for Science’成为了研究界和公众的热门话题。这两个奖项不仅表彰了在AI领域做出杰出贡献的科学家，尤其是谷歌子公司DeepMind的研究成果，还标志着AI在科学研究中潜力的全面释放。科大讯飞董事长刘庆峰在第七届世界声博会暨2024科大讯飞全球1024开发者节上，直言‘人工智能改变科研范式’的 共识日益明确，彰显了AI技术在推动科研进程中的重要性。
科大讯飞在AI for Science领域已经开展广泛布局，星火大模型及其相关工具正是其标志性成果之一。自去年底推出的星火科研助手已经在中国科学院下属116个研究所得到了实质性的应用，充分展示了其在提升科研效率方面的能力。尤其是在编程教学平台“码上”中，基于星火大模型的应用使得学生主动提问率增加了一倍，教师的辅导工作则减少了80%。这种显著的成效，不仅为科研工作者提供了强大的工具支持，也为人工智能的更深层次应用奠定了基础。
随着科技文献大模型及其产品的联合开发，科大讯飞逐步加强了与中国科学院文献情报中心的合作，推动了科研文献调研、论文撰写等日常科研工作效率的提升。无论是成果调研、论文研读，还是学术写作，星火科研助手都致力于为科研人员提供最优质的服务。而在最新推出的星火科研助手2.0中，新增的论文预审、垂直领域知识服务等功能，标志着其在功能拓展和使用者真实的体验上的不断优化。
刘庆峰指出，AI赋能科研大致上可以分为三个层次：首先是通过科研文献助手和代码助手提升基础工作效率，其次是基于深度学习对科学任务进行精准建模，最后是借助认知大模型学习相关领域知识，辅助科研实验方案的设计。这一系列的改进和创新，其实就是对科研工作流程和模式的深刻重塑。
更令人瞩目的是，科大讯飞联合中国科技大学开展的基于条件扩散生成模型的蛋白质主链设计工作，展现了大模型在生物科学技术领域的重要应用。据刘庆峰介绍，以往需要六个月才能完成的实验，现在仅需一天就可以完成，这种显著的效率提升展现了AI对科学研究潜力的巨大挖掘。此外，与中国科学院等离子体研究所合作的核聚变研究项目，通过Transformer强化学习的方式，将时间预测效率从十天缩短至一小时，平均预测误差降低到3%，进一步坚定了AI在基础科学研究中的关键角色。
在如今由AI引领的科技变革大潮中，科大讯飞不仅在一直在优化现有的科研工具，还积极探索新的应用领域。例如，他们与中科院大连化学物理研究所合作研发的化工大模型，为化学研究提供了新的视角与支持。在今年的1024开发者节上，科大讯飞与中国科学院文献情报中心共同发布了科技文献大模型2.0，逐步提升了数据处理和分析的智能化水平。新的版本不仅对科技文献的内容做出智能分析，还能为科研人员提供定制化的服务，考虑到了用户在科研过程中面临的多样化需求。
总结来看，以AI for Science为核心的发展趋势，科大讯飞有效推动了科研模式的转型升级。同时，这场技术革命也为科研工作者提供了前所未有的工具和思路，让他们在探索未知的过程中变得更高效与精准。随着国内科技公司在AI领域的不停地改进革新，未来或将出现更多颠覆性的变化，深刻影响科学研究的各个方面。
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