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人工智能驅動科學創新 版權信息
- ISBN：9787121483974
- 條形碼：9787121483974 ; 978-7-121-48397-4
- 裝幀：紙面精裝護封
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
人工智能驅動科學創新 內容簡介
人工智能驅動科學創新(AI for Science)帶來的產業變革與每個人息息相關。本書聚焦于人工智能與材料科學、生命科學、電子科學、能源科學、環境科學五大領域的交叉融合，通過深入淺出的語言，對基本概念、技術原理和應用場景進行了全面的介紹，讓讀者可以快速掌握AI for Science的基礎知識。此外，對于每個交叉領域，本書通過案例進行了詳盡的介紹，梳理了產業地圖，并給出了相關政策啟示。
本書適合所有關注人工智能技術和產業發展的讀者閱讀，特別適合材料科學、生命科學、電子科學、能源科學、環境科學等領域的政府工作人員、科研人員、創業者、投資者等參考。
人工智能驅動科學創新 目錄
目 錄
第1章 人工智能驅動的科學創新 1
第1節 什么是AI for Science 2
1．生活中的AI與科學家眼中的AI 2
2．AI for Science的參與角色 4
3．AI for Science的應用領域 8
第2節 AI for Science的底層邏輯：科學創新的新范式 9
1．傳統科學創新的四種范式 10
2．科學創新的新范式：人工智能驅動 11
第3節 為什么要發展AI for Science 14
1．科研視角：助力搭建平臺科研模式 15
2．產業視角：用摩爾定律打破反摩爾定律困境 17
3．政策視角：國家發展戰略的需求 19
第2章 AI for Science的技術支撐 21
第1節 理論：雙科研模式的生長 22
1．牛頓模式與開普勒模式 22
2．雙模式的發展瓶頸：維度災難 24
3．人工智能助力解決科研瓶頸 26
第2節 數據：在科技發展中加速積累 28
1．科技的進步推動科研數據加速積累 28
2．人工智能的發展推動科研數據加速積累 32
第3節 算法：理論模型的實踐和落地 37
1．機器學習算法促進維度災難問題的解決 37
2．大語言模型帶來全新的科研機遇 39
第4節 算力：基礎設施的持續進步 41
1．算力基礎設施的發展歷程 42
2．AI for Science算力基礎設施的建設 44
第3章 AI與材料科學 47
第1節 “AI 材料科學”的發展背景 48
1．AI對材料研發模式的革新 49
2．“AI 材料科學”的推進器：材料基因工程 51
第2節 “AI 材料科學”的落地應用 53
1．傳統材料：金屬、有機等材料的開發和應用 54
2．新型材料：納米、超導等材料的發現 56
第3節 “AI 材料科學”的相關技術 58
1．高通量材料計算模擬 58
2．高通量材料制備與表征 60
3．材料服役行為高效評價 61
4．專用材料數據庫 62
第4節 “AI 材料科學”的產業圖譜 63
1．AI能力支持端 63
2．模擬計算軟件 67
3．材料廠商 69
4．相關專用數據庫 70
第5節 “AI 材料科學”的政策啟示 72
1．面向“卡脖子”材料開展重點技術攻關 73
2．將人工智能技術作為材料基因組工程建設的重要內容 74
第4章 AI與生命科學 77
第1節 “AI 生命科學”的發展背景 78
1．AI催生生命科學研發新模式 78
2．“AI 生命科學”的發展脈絡 82
第2節 “AI 生命科學”的落地應用 87
1．藥物研發領域的AI應用 87
2．基因測序和編輯領域的AI應用 90
3．合成生物學的AI應用 93
第3節 “AI 生命科學”的相關技術 96
1．藥物研發領域的相關技術 96
2．基因測序和編輯領域的相關技術 98
3．合成生物學的相關技術 101
第4節 “AI 生命科學”的產業圖譜 104
1．AI與制藥 104
2．AI與基因測序和編輯 107
3．AI與合成生物學 109
第5節 “AI 生命科學”的政策啟示 111
1．促進以生命科學為中心的跨界合作與人才流動 111
2．加快建設生物學數據庫 112
3．強化生物安全與生物倫理監管 113
第5章 AI與電子科學 115
第1節 “AI 電子科學”的發展背景 116
1．從摩爾時代到后摩爾時代 116
2．深度摩爾定律與超摩爾定律 119
第2節 “AI 電子科學”的落地應用 121
1．AI賦能芯片設計 121
2．AI賦能芯片制造 125
3．AI賦能芯片檢測 126
4．AI賦能芯片材料研發 127
第3節 “AI 電子科學”的相關技術 129
1．芯片設計中的AI技術 129
2．芯片制造中的AI技術 130
3．芯片封測中的AI技術 132
4．芯片材料研發中的AI技術 132
第4節 “AI 電子科學”的產業圖譜 134
1．材料與設備端 134
2．芯片設計端 136
3．芯片制造端 140
第5節 “AI 電子科學”的政策啟示 144
1．加快半導體產業的國產產品替代 144
2．政策引導進行產業鏈跨領域協作 146
3．加快AI芯片制造落地 146
第6章 AI與能源科學 149
第1節 “AI 能源科學”的發展背景 150
1．人類利用能源的歷程 150
2．AI對能源科學的重要意義 152
第2節 “AI 能源科學”的落地應用 155
1．AI與化石能源科學研究 155
2．AI與可再生能源科學研究 159
3．AI與能源轉型 170
第3節 “AI 能源科學”的相關技術 176
第4節 “AI 能源科學”的產業圖譜 178
1．資源的勘查與提取 178
2．能源的加工/轉化與儲存 179
3．能源的終端輸送與應用 180
第5節 “AI 能源科學”的政策啟示 182
1．確保“AI 能源系統”的可持續性、安全性和可靠性 183
2．推動能源數據的開放和共享 184
3．提升AI系統在能源行業中的互操作性與標準化 184
第7章 AI與環境科學 187
第1節 “AI 環境科學”的發展背景 188
1．AI技術為環境科學引入新的價值和機遇 188
2．AI技術在環境科學領域的發展脈絡 190
第2節 “AI 環境科學”的落地應用 192
1．智能環境監測 192
2．智能污染治理 194
3．智能碳減排 196
第3節 “AI 環境科學”的相關技術 197
1．環境地理與GIS技術 197
2．環境數據獲取與遙感技術 199
第4節 “AI 環境科學”的產業地圖 200
1．研發與咨詢 200
2．應用與推廣 203
第5節 “AI 環境科學”的政策啟示 205
1．AI技術輔助制定重大環境污染問題應急響應方案 206
2．開放公共環境數據資源 207
第8章 AI for Science的危與機 209
第1節 AI for Science的機遇 210
1．復用AI生產力的紅利 210
2．大模型的巨大潛力 212
3．跨學科交融與開源生態的完善 214
第2節 AI for Science的挑戰 215
1．科學結果的可解釋性 215
2．科研協作的制度挑戰 218
3．科研成果的落地轉化 220
第3節 生態展望：“平臺科研”模式的四梁N柱 222
1．磚瓦：科學智能的建設基礎 222
2．四梁：AI驅動的平臺系統 224
3．N柱：國家戰略的支撐應用 225
第1章 人工智能驅動的科學創新 1
第1節 什么是AI for Science 2
1．生活中的AI與科學家眼中的AI 2
2．AI for Science的參與角色 4
3．AI for Science的應用領域 8
第2節 AI for Science的底層邏輯：科學創新的新范式 9
1．傳統科學創新的四種范式 10
2．科學創新的新范式：人工智能驅動 11
第3節 為什么要發展AI for Science 14
1．科研視角：助力搭建平臺科研模式 15
2．產業視角：用摩爾定律打破反摩爾定律困境 17
3．政策視角：國家發展戰略的需求 19
第2章 AI for Science的技術支撐 21
第1節 理論：雙科研模式的生長 22
1．牛頓模式與開普勒模式 22
2．雙模式的發展瓶頸：維度災難 24
3．人工智能助力解決科研瓶頸 26
第2節 數據：在科技發展中加速積累 28
1．科技的進步推動科研數據加速積累 28
2．人工智能的發展推動科研數據加速積累 32
第3節 算法：理論模型的實踐和落地 37
1．機器學習算法促進維度災難問題的解決 37
2．大語言模型帶來全新的科研機遇 39
第4節 算力：基礎設施的持續進步 41
1．算力基礎設施的發展歷程 42
2．AI for Science算力基礎設施的建設 44
第3章 AI與材料科學 47
第1節 “AI 材料科學”的發展背景 48
1．AI對材料研發模式的革新 49
2．“AI 材料科學”的推進器：材料基因工程 51
第2節 “AI 材料科學”的落地應用 53
1．傳統材料：金屬、有機等材料的開發和應用 54
2．新型材料：納米、超導等材料的發現 56
第3節 “AI 材料科學”的相關技術 58
1．高通量材料計算模擬 58
2．高通量材料制備與表征 60
3．材料服役行為高效評價 61
4．專用材料數據庫 62
第4節 “AI 材料科學”的產業圖譜 63
1．AI能力支持端 63
2．模擬計算軟件 67
3．材料廠商 69
4．相關專用數據庫 70
第5節 “AI 材料科學”的政策啟示 72
1．面向“卡脖子”材料開展重點技術攻關 73
2．將人工智能技術作為材料基因組工程建設的重要內容 74
第4章 AI與生命科學 77
第1節 “AI 生命科學”的發展背景 78
1．AI催生生命科學研發新模式 78
2．“AI 生命科學”的發展脈絡 82
第2節 “AI 生命科學”的落地應用 87
1．藥物研發領域的AI應用 87
2．基因測序和編輯領域的AI應用 90
3．合成生物學的AI應用 93
第3節 “AI 生命科學”的相關技術 96
1．藥物研發領域的相關技術 96
2．基因測序和編輯領域的相關技術 98
3．合成生物學的相關技術 101
第4節 “AI 生命科學”的產業圖譜 104
1．AI與制藥 104
2．AI與基因測序和編輯 107
3．AI與合成生物學 109
第5節 “AI 生命科學”的政策啟示 111
1．促進以生命科學為中心的跨界合作與人才流動 111
2．加快建設生物學數據庫 112
3．強化生物安全與生物倫理監管 113
第5章 AI與電子科學 115
第1節 “AI 電子科學”的發展背景 116
1．從摩爾時代到后摩爾時代 116
2．深度摩爾定律與超摩爾定律 119
第2節 “AI 電子科學”的落地應用 121
1．AI賦能芯片設計 121
2．AI賦能芯片制造 125
3．AI賦能芯片檢測 126
4．AI賦能芯片材料研發 127
第3節 “AI 電子科學”的相關技術 129
1．芯片設計中的AI技術 129
2．芯片制造中的AI技術 130
3．芯片封測中的AI技術 132
4．芯片材料研發中的AI技術 132
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1．材料與設備端 134
2．芯片設計端 136
3．芯片制造端 140
第5節 “AI 電子科學”的政策啟示 144
1．加快半導體產業的國產產品替代 144
2．政策引導進行產業鏈跨領域協作 146
3．加快AI芯片制造落地 146
第6章 AI與能源科學 149
第1節 “AI 能源科學”的發展背景 150
1．人類利用能源的歷程 150
2．AI對能源科學的重要意義 152
第2節 “AI 能源科學”的落地應用 155
1．AI與化石能源科學研究 155
2．AI與可再生能源科學研究 159
3．AI與能源轉型 170
第3節 “AI 能源科學”的相關技術 176
第4節 “AI 能源科學”的產業圖譜 178
1．資源的勘查與提取 178
2．能源的加工/轉化與儲存 179
3．能源的終端輸送與應用 180
第5節 “AI 能源科學”的政策啟示 182
1．確保“AI 能源系統”的可持續性、安全性和可靠性 183
2．推動能源數據的開放和共享 184
3．提升AI系統在能源行業中的互操作性與標準化 184
第7章 AI與環境科學 187
第1節 “AI 環境科學”的發展背景 188
1．AI技術為環境科學引入新的價值和機遇 188
2．AI技術在環境科學領域的發展脈絡 190
第2節 “AI 環境科學”的落地應用 192
1．智能環境監測 192
2．智能污染治理 194
3．智能碳減排 196
第3節 “AI 環境科學”的相關技術 197
1．環境地理與GIS技術 197
2．環境數據獲取與遙感技術 199
第4節 “AI 環境科學”的產業地圖 200
1．研發與咨詢 200
2．應用與推廣 203
第5節 “AI 環境科學”的政策啟示 205
1．AI技術輔助制定重大環境污染問題應急響應方案 206
2．開放公共環境數據資源 207
第8章 AI for Science的危與機 209
第1節 AI for Science的機遇 210
1．復用AI生產力的紅利 210
2．大模型的巨大潛力 212
3．跨學科交融與開源生態的完善 214
第2節 AI for Science的挑戰 215
1．科學結果的可解釋性 215
2．科研協作的制度挑戰 218
3．科研成果的落地轉化 220
第3節 生態展望：“平臺科研”模式的四梁N柱 222
1．磚瓦：科學智能的建設基礎 222
2．四梁：AI驅動的平臺系統 224
3．N柱：國家戰略的支撐應用 225
展開全部
人工智能驅動科學創新 作者簡介
杜雨，中國社會科學院技術經濟學博士，北京大學、香港中文大學雙碩士，武漢大學學士，中國醫科大學藥學進修。參與多項國家社科基金重大項目、國家自然科學基金項目及國家發改委、中國科學技術協會、中國工程院等委托項目。擔任國家工業信息安全發展研究中心牽頭的團體標準《生成式人工智能數據應用合規指南》的起草人。G20青年企業家聯盟中國理事會青年委員，中國青年科技產業創新基地青年導師。先后工作于騰訊、紅杉資本科技投資團隊。創立未可知? 集團，并在“人工智能 X”方向孵化了教育、醫療、心理、藝術等領域的初創企業。胡潤U30中國創業先鋒。暢銷書《AIGC：智能創作時代》作者。
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