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06-18
近日，元璟family成员深圳科技首席科学家顾问鄂维南受邀接受新华网专访。
他看好AI for Science领域的原创科学研究和技术创新，认为人工智能将为基础研究带来新工具、新范式，愿意与大家分享。
深圳科技成立于2017年，是“AI for Science”科研范式的先行者。
它致力于利用人工智能和分子模拟算法，结合先进的计算方法来解决重要的科学问题，为人类文明提供最基本的生物医学、能源和材料。
和信息科学与工程研究打造新一代微尺度工业设计与仿真平台。
新华网采访原文如下： 理解一位顶尖的应用数学家并不容易。
鄂维南，中国科学院院士、北京大数据研究院院长、北京人工智能研究院院长、北京大学国际机器学习研究中心主任。
9月19日，鄂维南因其在应用数学，特别是在机器学习算法、多尺度建模、稀有事件建模和随机偏微分方程的分析和应用方面的开创性贡献而获得国际工业经济奖。
应用数学研究所 (ICIAM) 的麦克斯韦奖。
该奖项奖励在应用数学领域做出重要原创性工作、代表了近年来应用数学领域最重大成就和进展的国际公认数学家。
对于当前学科建设、人工智能和大数据研究及产业的短板，鄂维南依然会毫不掩饰地说出自己的想法，其坦诚程度连记者都感到惊讶。
面对向他提出的问题，鄂维南习惯性地皱着眉头，不轻易给出“随意”的回答。
而当他回忆起恩师时，不经意间流露出的纯真的感情，让人感动。
新华科技与鄂维南于今年秋天在北京相识。
在专访开始前的设备调试期间，鄂维南办公室的家具不断地被搬动和布置。
他在混乱中保持沉默，专注于电话会议，询问训练计划、科目计划、甚至课程安排……一一询问。
前所未有的机会。
近十年来，以深度学习为代表的人工智能算法迅速发展，并大规模应用于人类生产生活中。
但鄂维南认为，深度学习有更宏大的应用前景——为科学研究做出贡献，而基础科学研究将成为人工智能的“主战场”。
人工智能将为基础研究带来新工具和新范式。
几年来，鄂维南的想法得到了广泛的认可。
年底发布的《达摩院十大科技趋势》将AI for Science列为重要趋势。
鄂维南表示，长期以来，从事科学研究的人们面临着很多困难。
“做科学研究主要有两条路径，一是数据驱动，二是模型驱动。
数据驱动的主要困境是缺乏高质量的数据和良好的数据分析方法；而模型驱动的困境在于，虽然我们发现了基本原理，但是用它来解决实际问题却非常困难。
“深度神经网络是一种适合解决高维问题的数学工具；深度学习的成熟使得许多以前难以处理的复杂问题得到很好的解决，并能得到有效的结果来指导实践，从而空前地促进科学发展。
“无论是数据驱动还是模型驱动的困难，人工智能方法都提供了有效的途径。
人工智能可以给科学研究带来巨大的进步，甚至改变我们做科学研究的方式。
鄂维南说道。
鄂维南举了一个例子。
典型的例子包括蛋白质折叠，这是生命科学中非常重要的基础问题。
DeepMind提出的蛋白质三维结构预测模型AlphaFold 2很大程度上解决了困扰科学家半个世纪的蛋白质折叠问题。
为了将计算模拟的准确性提高到实验结果的水平，许多自动化和智能合成方法应运而生，以提高合成化学的效率。
在理论和计算模拟领域，人工智能也为我们提供了帮助。
它解决了一些困扰我们多年的问题，例如量子力学的分子动力学模拟。
鄂维南说：“我从纯数学转向应用数学，是因为我希望我的工作能够有直接的实际应用。
我一直很喜欢纯数学，我希望应用数学能够像纯数学一样严谨，但与纯数学不同，应用数学必须以实际应用为主要动力，转行应用数学后，我心里其实有一种强烈的危机感。
做了很多原创性工作，解决了很多实际问题。
那么我们这一代科学计算可以在哪些领域做原创性工作，解决实际问题呢？”这个问题困扰了我很多年，也探索了很多新的领域。
直到这一年左右我转向机器学习，我才发现之前遇到的困难其实可以用机器学习的方法来解决。
”鄂维南说。
“所以我认为现在是一个前所未有的好机会。
就像20世纪20年代的量子力学一样，量子力学只用了几年的时间就建立并改变了整个物理学。
人工智能现在给我们带来了类似的机会。
它给科学研究的未来带来了新的机遇，也将改变整个应用数学。
做科学研究不应该总是走捷径。
但确实有时候，会出现一些新的机会，而且这些机会是革命性的。
例如，科学人工智能是一个革命性的机会。
它可以激发新的科学革命，重塑许多传统产业和科研模式，建立新的商业业态。
我们应该抓住这样的机会并尽快抓住。
”鄂维南说。
科学研究??需要上进心。
科学研究??需要天赋吗？科学家都是天才球员吗？鄂维南幽默地说，“我不认为自己特别有天赋。
记得在中国科学技术大学的时候，我有两个选择，一是去数学系，二是去初级班。
我选择去数学系是因为我觉得初中班的每个人都是天才，而我却不是天才。
“做科研确实需要一定的天赋，完全没有天赋是肯定不可能的，但天赋只是基础，更重要的是品格、理想、格局。
” ”鄂维南说。
在他看来，科研行业与其他行业不同，科研人员是一个特殊的群体。
“大学教授是铁饭碗。
”没有人给我们的工作分配任务。
我们必须完全靠自己来做这件事。
我们有很大的自由来决定我们应该做什么。
为什么社会给我们这样的自由？这是因为科研人员有一个非常重要的使命，就是探索驱动整个社会发展的前沿科学技术。
这种探索的风险非常高，不一定能成功。
所以，社会给了我们铁饭碗，给了我们自由探索的空间，也允许我们失败。
作为科研人员，我们必须探索、敢于冒险。
这是我们的工作。
所以说，做科研需要自我激励，而且这个自我激励一定要强。
回顾自己几十年的科研生涯，鄂维南说：“我进入中科院学习的时候，还不到20岁。
我真的可以说是一个‘新青年’。
一方面，老师们把我当小孩子一样对待，另一方面，他们教导我成为一个未来能够引领计算数学发展的人。
我当时并没有认真对待这样的要求。
但后来潜移默化地成为了我对自己一生的要求。
“我们国家的一代计算数学家教师面临着真正的问题。
他们有很多原创的想法，也做了很多优秀的原创作品。
但他们的科研生涯却相对坎坷。
有些人可以说是有未竟的抱负。
我们这一代人比他们幸运得多。
因此，我们不能忘记肩上的担子。
”想起恩师，感受肩上的责任，鄂维南感慨万千，眼眶一度湿润。
现在，鄂维南对自己的学生也有同样的希望，“希望他们也能成为肩负使命的人。
他们肩上的社会责任。
比如张林峰，毕业于北京大学元培学院，后来在普林斯顿大学获得应用数学博士学位。
他很有科研天赋，在科研成果应用方面有比较全面、先进的理念。
他现在致力于多尺度建模。
+机器学习+高性能计算的新范式解决了微型工业设计的挑战。
他追求的不是所谓的帽子和门票，而是用自己的科研成果解决技术发展面临的难题。
“除了科研工作，鄂维南还致力于探索和培养应用数学人才。
他认为，中国发展人工智能和大数据的最大优势是市场大，但仍缺乏原创人才和优秀的人才培养机制。
“中国要发展人工智能和大数据，必须从培养人才开始。
采访开始前的电话会议就是讨论大数据学科的培养计划。
”他说。
鄂维南对学生的要求很严格，“无论学生多么成功、多么有能力，我都会向他们提出比较难的问题。
但即使是那些不是特别有天赋的学生，我认为他们往往也有可以挖掘的潜力和优势。
”我的目标是让学生充分挖掘他们的潜在能力“我通常早睡早起，当别人来工作时，我已经完成了他们需要做的所有工作，然后我就去'。
麻烦我的学生们。
”鄂维南笑着说道。
创造一些原创的东西，并长期沉浸在科学研究中，需要一颗淡泊而执着的心。
无论工作多忙，他都尽力挤出时间进行研究。
“有时候开会或者吃饭，脑子里也在想科研问题。
有时候我坐在沙发上看电视，老婆过来问我电视在播什么？我也说不出来。
”但在鄂维南看来，科研工作绝不是无趣的，“相反，没有科研是无趣的。
如果没有科研，我就不知道该怎么办。
” 《“十四五”智能制造发展规划》指出，坚持创新在我国现代化建设全局中发挥核心作用，《规划》把科技自立自强作为国家发展的战略支撑。
作为一名三十多年来一直工作在科研第一线的中国科学家，鄂维南认为“中国科学家有两个责任：一是所有科学家的责任，就是探索科技前沿。
二是中国科学家的特殊任务，就是走在下一代科技创新的最前沿，让世界看到中国是一个能够系统地产生引领未来的原创科学研究和技术成果的地方。
这是一项更加艰巨的任务，也是我们这一代人必须解决的问题。
”当被问及哪个领域最有可能实现原创性科学研究和技术创新时，鄂维南再次坚定地指向AI for Science。
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