det007
对《行动计划》提到的“加速科学研究范式变革”，中国科学院院士、复旦大学校长金力表示，传统的科研范式经历了4个阶段演化：从通过实验描述自然现象的“实验范式”，到通过模型或归纳进行研究的“理论范式”，再到应用计算机仿真模拟解决学科问题的“计算范式”，再到通过大数据分析研究事物内在关系的“数据范式”。今天，随着数据资源不断增长和需要求解的科学问题日益复杂，科学研究的第五范式应运而生，就是在“数据范式”基础上，引入了智能技术，强调人的决策机制与数据分析的融合，将数据科学和计算智能有效地结合起来，利用AI技术学习、模拟、预测和优化自然界和人类社会的各种现象和规律，以解决各种科研问题，从而推动科学发现和创新，这就是科学研究“人工智能驱动范式”(AI For Science)。
《意见》从“坚持创新驱动发展，加快迈向价值链中高端”“加快数字技术赋能，全面推动智能制造”“强化绿色低碳发展，深入实施节能降碳改造”“推进产业融合互促，加速培育新业态新模式”“加大政策支持力度，营造良好发展环境”等方面明确一系列举措。其中提出，加快先进适用技术推广应用，优化国家制造业创新中心、产业创新中心、国家工程研究中心等制造业领域国家级科技创新平台布局。
中国科学院软件研究所综合办副主任张欢在致辞中谈到，近年来，人工智能、云计算等计算机技术的飞速发展正在给整个世界带来颠覆性改变。引领广大青少年深入了解计算机科学知识，传播科学精神是科研工作者应尽的社会责任。此次软件所以图灵奖为切入点，创新打造《图灵奖获奖科学家漫画系列》，希望借助漫画这种孩子们喜闻乐见的形式，讲述计算机科学领域“榜样的故事”，为更多青少年点燃科学梦想的火种，开启创新探索的大门。
对科学研究“人工智能驱动范式”的前景，金力进行了乐观展望，认为这一范式是实现科技原始创新的利器，比如，在大数据支撑下，人工智能在生命科学领域可以高效、精准地预测蛋白质结构。无独有偶，在近日举行的一个论坛上，国家数据局局长刘烈宏在演讲中也举了这个例子。他说，长期以来，如何准确、快速确定蛋白质三维空间结构一直是一个难题，而基于海量、多元生物数据构建起的人工智能算法模型，能在几天甚至几分钟预测出以前要花费数十年才能得到的、具有高置信度的蛋白质结构，颠覆了生命科学领域的研究范式。