　　构建面向人工智能时代的科研生态当前，以深度学习、大语言模型为代表的人工智能（以下简称A)技术深度赋能科学研究，带来科研范式和产业形态的新变革。

　　人工智能驱动的科学研究(AIforScience,以下简称AI4S)已在蛋白质三维结构预测、分子动力学模拟、芯片全自动设计、新型药物研发等领域展现出超越传统科研范式的强大优势，有望成为驱动科学研究的“第五范式”。

　　近年来，美国、欧盟、日本加速推动AI4S,我国也启动了人工智能驱动的科学研究专项部署工作，将AI4S提升到国家科技战略的高度。

　　AI4S不仅代表着一种新型科研技术手段和方法，更是一种全新的知识生产模式，要求对科学研究的思维、行为和组织模式进行全方位变革。

　　我国在AI技术、科研数据和算力资源等方面有良好基础，但是传统科研生态在人才培养、科研组织、科研资源和科技伦理等方面面临突出挑战。

　　推动构建与AI4S发展相适应的科研生态有助于增强我国基础科学研究实力，促进“人工智能+”赋能新质生产力发展，助推实现高水平科技自立自强。

　　人才培养：从专门人才到复合人才人类特有的非线性抽象思维与机器的逻辑推理模式在AI4S中深度融合。

　　科研工作者通过提供创新思维和专业知识来优化AI模型，AI则以其强大的数据处理能力为科研工作者提供海量知识库、模拟自然现象并推断未知规律。

　　“人类在环”模式是AI4S