报告摘要：

　　当下人工智能的快速发展正在彻底改变人类社会生活，其对科学研究的革命性推动也将深刻影响世界。AI for Science 作为一种全新的科研范式，已经在多个学科领域取得实效，从概念导入期进入落地应用阶段。本报告中，报告人将结合自身在材料、化学等领域跨学科研究和产学研结合的实践经验和案例，讨论在AI for Science推动下三到五年内极有可能形成的“平台科研”模式，并分析这一“平台”的内涵、架构、对每个科研人员的影响，以及具体实现路径。

报告人简介：

　　张林峰，深势科技创始⼈&⾸席科学家，北京科学智能研究院 (AI for Science Institute, Beijing) 研究员，北京大学理学学士，普林斯顿大学应用数学博士。林峰长期致力于AI for Science跨学科领域的问题研究，在机器学习、计算物理化学、材料与药物设计等领域成果丰富。林峰带领团队发展了Deep Potential/Reinforced Dynamics/Uni-Mol/Uni-Fold等模型算法、DeePMD-kit/DeePKS-kit等开源软件、以及AI for Science领域最大的开源社区DeepModeling，领导社区基础设施建设、项目协同开发和运营工作。2020年，林峰作为核心开发者的工作获得高性能计算领域最高奖ACM戈登贝尔奖，该成果也入选了由两院院士评选的2020年度中国十大科技进展。