“AI for Science（AI4S）”泛指将机器学习—尤其是深度学习与大模型—嵌入科学方法六阶段（问题提出-假设-实验设计-数据采集-分析-验证迭代），以提高速度、尺度与质量。

其中最出名的项目当然是2024年拿了诺贝尔化学奖的AlphaFold，它的主要功能是蛋白质结构预测，现在已经扩展到蛋白-RNA/小分子复合物预测。将结构生物学研究周期从“年”级缩短到“分钟”级，加速靶点筛选与药物设计。

此外，今年谷歌团队的AlphaEvolve已经能破解人类数学难题。它是一种“进化式”代码代理（Agent），它将 Gemini 大语言模型的创意生成能力与自动化评估和筛选机制相结合，能够自主发现并优化算法。AlphaEvolve 能够75%情况下再现人类最优解，并在20%场景中提出了更优解，比如在 11 维“接触数”（kissing number）问题上取得突破。

能自动优化算法的AI Agent可以直接产生经济效益：目前AlphaEvolve的新启发式策略帮助 Google 全球数据中心平均节省了约 0.7% 的闲置算力（考虑到Google的规模，0.7%的资源节省也是很大的资金回收）。

其实，通过优化算法产生直接经济效益的用法就太多了

比如供应链管理。外卖员手里有10份外卖，怎么给他规划路线，先送哪个后送哪个，最能节省时间？这种问题可以说只有优秀解没有「最优解」。那么哪怕AlphaEvolve能发明一个新算法，节省5%的时间，也是巨大的经济效益。

金融更不用说：高频交易、风险控制、资产配置，每一个决策背后都有复杂的优化问题。

香港科技大学的团队刚刚发表一篇论文，列举了AI在当前科研活动中扮演各种角色的最佳实践，包括 ——（1）观察和问题定义，比如自动爬文献、绘制学术图谱；（2）生成科研点子，并且评测其新颖程度和可验证性；（3）实验计划，这里最大的瓶颈就是缺少机器人接口；（4）数据分析；（5）形成结论，并且自动校验；（5）自我评审和重写闭环。

随着 LLM 在规划、复杂推理和指令跟随等能力上的突破，它们正从简单的自动化工具逐步演变为具有“自主”特征的科研代理。这一变革不仅加速了研究流程，也重塑了人–机协作模式。论文旨在通过科学方法的六个阶段（观察与问题定义、假设发展、实验设计与执行、数据分析、结论验证、迭代完善）来系统考察 LLM 的应用，并重点揭示其自主性不断增强的趋势。

Level 1 LLM as Tool（工具）：模型在单一阶段执行明确指令下的子任务，如文献摘要、代码生成、初步数据处理，其输出需人工审核整合，主要目标是提高效率与减轻重复性工作

Level 2 LLM as Analyst（分析师）：模型具备更高自主性，可在限定目标下独立完成多步骤的数据建模与分析，例如解读实验结果、挖掘文献洞见，并提出初步研究假设，此时人类定义分析目标并对结果进行评估。

Level 3 LLM as Scientist（科学家）：模型可贯穿多阶段端到端地开展科研任务，包括自主构思假设、设计并执行实验、分析数据、验证结论，甚至提出后续研究方向，对人类干预依赖最小。

论文最后提出，要实现真正意义上的“自主化”科学发现，需重点突破以下瓶颈：

• 闭环自主发现：构建具备前瞻性与自我驱动能力的研究周期，实现连续不断的迭代与演进； 

• 机器人实验整合：将 LLM 与实验室机器人结合，完成物理实验的“思考—执行—反馈”闭环； 

• 透明可解释性：突破当前“黑箱”局限，将可验证的推理过程内建于模型体系； 

• 持续自我改进：引入在线强化与持续学习机制，使代理系统在科研实践中不断精进； 

• 伦理与治理：在设计框架中嵌入动态的伦理约束与监督，确保 AI 科研成果的安全性与社会契合度

这张图不仅展示了现有 LLM 在科学发现不同层级的典型应用，也为未来走向“自主科学家”提出了明确的路线：从工具化的自动化助手，向能够独立提出问题、设计并执行实验、持续改进自身的方法演进。

AI for Science 正从“加速工具”走向“自主发现伙伴”。

为重构科研流程、释放科研创造力，深势科技联合北京科学智能研究院推出新一代科研知识库与AI学术搜索平台——玻尔。大家可以体验一下，看看它在Level1-3里属于哪个层次。

如何学习AI大模型？

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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

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