书名：AI for Science：人工智能驱动科学创新  
定价：79.0  
ISBN：9787121483974  
作者：杜雨,王谟松,张孜铭  
版次：1  

内容提要：  

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。

《AI for Science：人工智能驱动科学创新》适合所有关注人工智能技术和产业发展的读者阅读，特别适合材料科学、生命科学、电子科学、能源科学、环境科学等领域的政府工作人员、科研人员、创业者、投资者等参考。

作者简介：  

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&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。

目录：  

*1章  人工智能驱动的科学创新1

*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

*2节　AI for Science的底层逻辑：科学创新的新范式 9

1．传统科学创新的四种范式 10

2．科学创新的新范式：人工智能驱动 11

第3节　为什么要发展AI for Science 14

1．科研视角：助力搭建平台科研模式 15

2．产业视角：用摩尔定律打破反摩尔定律困境 17

3．政策视角：国家发展战略的需求 19

*2章  AI for Science的技术支撑 21

*1节　理论：双科研模式的生长 22

1．牛顿模式与开普勒模式 22

2．双模式的发展瓶颈：维度灾难 24

3．人工智能助力解决科研瓶颈 26

*2节　数据：在科技发展中加速积累 28

1．科技的进步推动科研数据加速积累 28

2．人工智能的发展推动科研数据加速积累 32

第3节　算法：理论模型的实践和落地 37

1．机器学习算法促进维度灾难问题的解决 37

2．大语言模型带来全新的科研机遇 39

第4节　算力：基础设施的持续进步 41

1．算力基础设施的发展历程 42

2．AI for Science算力基础设施的建设 44

第3章  AI与材料科学 47

*1节　“AI+材料科学”的发展背景 48

1．AI对材料研发模式的革新 49

2．“AI+材料科学”的推进器：材料基因工程 51

*2节　“AI+材料科学”的落地应用 53

1．传统材料：金属、有机等材料的开发和应用 54

2．新型材料：纳米、超导等材料的发现 56

第3节　“AI+材料科学”的相关技术 58

1．高通量材料计算模拟 58

2．高通量材料制备与表征 60

3．材料服役行为高效评价 61

4．专用材料数据库 62

第4节　“AI+材料科学”的产业图谱 63

1．AI能力支持端 63

2．模拟计算软件 67

3．材料厂商 69

4．相关专用数据库 70

第5节　“AI+材料科学”的政策启示 72

1．面向“卡脖子”材料开展重点技术攻关 73

2．将人工智能技术作为材料基因组工程建设的重要内容 74

第4章  AI与生命科学 77

*1节　“AI+生命科学”的发展背景 78

1．AI催生生命科学研发新模式 78

2．“AI+生命科学”的发展脉络 82

*2节　“AI+生命科学”的落地应用 87

1．药物研发领域的AI应用 87

2．基因测序和编辑领域的AI应用 90

3．合成生物学的AI应用 93

第3节　“AI+生命科学”的相关技术 96

1．药物研发领域的相关技术 96

2．基因测序和编辑领域的相关技术 98

3．合成生物学的相关技术 101

第4节　“AI+生命科学”的产业图谱 104

1．AI与制药 104

2．AI与基因测序和编辑 107

3．AI与合成生物学 109

第5节　“AI+生命科学”的政策启示 111

1．促进以生命科学为中心的跨界合作与人才流动 111

2．加快建设生物学数据库 112

3．强化生物安全与生物伦理监管 113

第5章  AI与电子科学 115

*1节　“AI+电子科学”的发展背景 116

1．从摩尔时代到后摩尔时代 116

2．深度摩尔定律与超摩尔定律 119

*2节　“AI+电子科学”的落地应用 121

1．AI赋能芯片设计 121

2．AI赋能芯片制造 125

3．AI赋能芯片检测 126

4．AI赋能芯片材料研发 127

第3节　“AI+电子科学”的相关技术 129

1．芯片设计中的AI技术 129

2．芯片制造中的AI技术 130

3．芯片封测中的AI技术 132

4．芯片材料研发中的AI技术 132

第4节　“AI+电子科学”的产业图谱 134

1．材料与设备端 134

2．芯片设计端 136

3．芯片制造端 140

第5节　“AI+电子科学”的政策启示 144

1．加快半导体产业的国产产品替代 144

2．政策引导进行产业链跨领域协作 146

3．加快AI芯片制造落地 146

第6章  AI与能源科学 149

*1节　“AI+能源科学”的发展背景 150

1．人类利用能源的历程 150

2．AI对能源科学的重要意义 152

*2节　“AI+能源科学”的落地应用 155

1．AI与化石能源科学研究 155

2．AI与可再生能源科学研究 159

3．AI与能源转型 170

第3节　“AI+能源科学”的相关技术 176

第4节　“AI+能源科学”的产业图谱 178

1．资源的勘查与提取 178

2．能源的加工/转化与储存 179

3．能源的终端输送与应用 180

第5节　“AI+能源科学”的政策启示 182

1．确保“AI+能源系统”的可持续性、安全性和可靠性 183

2．推动能源数据的开放和共享 184

3．提升AI系统在能源行业中的互操作性与标准化 184

第7章  AI与环境科学 187

*1节　“AI+环境科学”的发展背景 188

1．AI技术为环境科学引入新的价值和机遇 188

2．AI技术在环境科学领域的发展脉络 190

*2节　“AI+环境科学”的落地应用 192

1．智能环境监测 192

2．智能污染治理 194

3．智能碳减排 196

第3节　“AI+环境科学”的相关技术 197

1．环境地理与GIS技术 197

2．环境数据获取与遥感技术 199

第4节　“AI+环境科学”的产业地图 200

1．研发与咨询 200

2．应用与推广 203

第5节　“AI+环境科学”的政策启示 205

1．AI技术辅助制定重大环境污染问题应急响应方案 206

2．开放公共环境数据资源 207

第8章  AI for Science的危与机 209

*1节　AI for Science的机遇 210

1．复用AI生产力的红利 210

2．大模型的巨大潜力 212

3．跨学科交融与开源生态的完善 214

*2节　AI for Science的挑战 215

1．科学结果的可解释性 215

2．科研协作的制度挑战 218

3．科研成果的落地转化 220

第3节　生态展望：“平台科研”模式的四梁N柱 222

1．砖瓦：科学智能的建设基础 222

2．四梁：AI驱动的平台系统 224

3．N柱：国家战略的支撑应用225