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編前語：面對新冠疫情的持續(xù)沖擊、世界經(jīng)濟的持續(xù)疲弱，過去一年，我國經(jīng)濟仍然實現(xiàn)同比3%的增長，經(jīng)濟總量再上新臺階。這殊為不易的成績，是我
們開拓前進的信心所在。信心，比黃金更寶貴。2023年，我們面對的需求收縮、供給沖擊、預期轉(zhuǎn)弱三重壓力仍然較大，動蕩不安的外部環(huán)境給我國經(jīng)濟
帶來的影響也在加深。然而，中國經(jīng)濟韌性強、潛力大、活力足，長期向好的基本面依然未變，人民的信心正不斷增強。
??今年是全面貫徹黨的二十大精神的開局之年，新華網(wǎng)推出融媒體欄目“強信心·走進百企”，通過深入的采訪調(diào)研、豐富的融媒形式，與您一同見證廣
大企業(yè)開拓進取的蓬勃活力，見證中國人民拼搏奮斗的堅定信心。
??新華網(wǎng)北京3月14日電（記者 凌紀偉）以人工智能（AI）為代表的新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革方興未艾。這樣一個時代，呼喚勇立技術(shù)潮頭的搏擊者，
也一定能造就這樣的搏擊者。
??作為首席科學家，張林峰是一個簡單純粹的人，一直執(zhí)著攀登技術(shù)巔峰。作為深勢科技創(chuàng)始人，張林峰懷有技術(shù)人共有的一個夢想，去追尋科技的星辰
大海，做一家源自中國、面向未來、引領(lǐng)世界的公司。
??AI for Science是公認的發(fā)生在當下的科學革命，張林峰帶領(lǐng)著團隊，成為這場科學研究范式的踐行者。近日，記者走進位于中關(guān)村核心區(qū)的北京深勢
科技有限公司，專訪公司創(chuàng)始人兼首席科學家張林峰。采訪中，他結(jié)合從事基礎(chǔ)研究的經(jīng)歷，分享了AI技術(shù)的最新趨勢，以及AI對底層科研、對工業(yè)革新的
推動作用。
圖為深勢科技創(chuàng)始人兼首席科學家張林峰(企業(yè)供圖)
??AI加快基礎(chǔ)研究轉(zhuǎn)化效率
??根基不牢，地動山搖。國家將基礎(chǔ)研究作為科技自立自強的根基，足見其重要性。
??無論是在北京大學讀本科，還是在普林斯頓留學深造，張林峰所學的一直都是基礎(chǔ)研究中的基礎(chǔ)學科。十多年深鉆細研，張林峰不僅坐住了“冷板凳”，
更洞察到了其中的新變化。
??基礎(chǔ)研究是科學體系的源頭，它能變不確定性為確定性，變未知為已知。“基礎(chǔ)研究是一個國家核心競爭力所在。當下，國家需要的發(fā)展動力越來越指
向基礎(chǔ)研究，指向原始創(chuàng)新。”張林峰認為，基礎(chǔ)研究的重要性毋庸置疑。
??除了重要性，張林峰還發(fā)現(xiàn)，從原始創(chuàng)新到產(chǎn)業(yè)落地的效率和速度大大加快。“以前，如果說是30年的話，現(xiàn)在從原始創(chuàng)新到應用落地的這樣一個鏈條，
在我們看來只需要3到5年。”
??從原始創(chuàng)新到技術(shù)，再從產(chǎn)品到商業(yè)化，每個環(huán)節(jié)沒變，客觀規(guī)律也沒變，但時間為什么大大縮短？
??“這是因為整個轉(zhuǎn)化、流轉(zhuǎn)的效率變高了。在這個過程中，我們需要經(jīng)常改變我們的視角，去做一個更加全局的所謂技術(shù)上的‘診斷’。”張林峰說，當
技術(shù)的卡點存在于原始創(chuàng)新這一階段，一旦卡點被突破，下一個階段可能就直接進入商業(yè)化，而不是產(chǎn)品這環(huán)節(jié)。
??一方面重要性提升，另一方面從開始到落地的周期變短。在這樣一個大背景下，基礎(chǔ)研究其實已經(jīng)迎來極為重要的發(fā)展節(jié)點。
??正因為整個科研生態(tài)已經(jīng)變化，張林峰提出，“必須在全新的視角之下，去定義我們最該做的、屬于當下的事情”。在他看來，成立深勢科技，引領(lǐng)“AI
for Science”發(fā)展，就是他和團隊當下最該做的事。
??深勢科技自成立就致力于運用AI和分子模擬算法，結(jié)合先進計算手段求解重要科學問題，為人類文明最基礎(chǔ)的生物醫(yī)藥、能源、材料和信息科學與工程研
究打造新一代微尺度工業(yè)設(shè)計和仿真平臺。
??對科研人員來說，時間比金錢更寶貴。深勢科技就像是催化劑，幫助科研人員加速基礎(chǔ)研究進程。
??“可能我們第一波造福的不是產(chǎn)業(yè)界的人，而是同樣面臨前沿發(fā)展驅(qū)動下的、一些更加追求創(chuàng)新研究的科學家、科研人。”張林峰說，過去這些科研人員
在給定的技術(shù)條件之下做實驗、做理論模擬，但他們同樣也需要跟上時代革新的步伐，站在AI的肩膀上做科研創(chuàng)新。
??底層科技突破的重構(gòu)意義
??2020年，張林峰的科研事業(yè)迎來高光時刻。
??由他作為負責人帶領(lǐng)的團隊，憑借新一代分子模擬方法研究成果獲得當年度具有“超算界諾貝爾獎”之稱的戈登·貝爾獎。該成果還與量子優(yōu)越性、人造太
陽等一起入選2020中國十大科技進展。
??一直以來，人們都希望從第一性原理、從薛定諤方程這種最基本的規(guī)律出發(fā)，求解材料、藥物、化工等普遍關(guān)心的微觀世界的秘密。但由于算法過于復雜，
哪怕用超級計算機，也只能算幾十個、幾百個原子規(guī)模的體系，但一個蛋白，加上周圍的環(huán)境，至少幾萬、幾十萬個分子。換句話說，即便人類熟知微觀世界的
基本規(guī)律，但微觀世界的復雜現(xiàn)象依舊無法用計算機模擬。
??如何決定一款藥物或者材料的性能，是一個原則上可算但實際上因復雜度太高做不了的事情。這個難點，正是AI可以發(fā)揮作用的起點。
??張林峰表示，微觀世界的數(shù)據(jù)通過AI學習，能夠讓AI掌握相應應用方向的物理規(guī)律。同時，AI也能做更大規(guī)模、更長時間尺度的計算，然后在高性能計算的
優(yōu)化下達到新的極致。
??最終，項目團隊通過機器學習將分子動力學極限從基線提升到了1億原子的驚人數(shù)量，同時仍保證了從頭算的高精度，效率是之前人類基線水平的1000倍。
這是第一次把AI和物理規(guī)律、物理方程以及高性能計算緊密的結(jié)合。
??回溯過往，戈登·貝爾獎的評選一直鼓勵用最大規(guī)模的高性能算力去做最好的應用。張林峰團隊的項目之所以獲獎，其更大的意義就是能解決實際問題，并把
相關(guān)行業(yè)的人才聚合到一起。
??張林峰用“重構(gòu)”這個關(guān)鍵詞定位這項獲獎成果的核心意義。“它更廣泛的影響在于學科的重構(gòu)。其實所有這些行業(yè)已經(jīng)因為AI和計算能力的提升被重構(gòu)了。
這樣的重構(gòu)，也意味著人們的知識體系、協(xié)同模式以及復合學科的重組。”過去，數(shù)理化、計算機、生物醫(yī)藥和材料都是分散的學科，這些學科之下又分了很多
類型，這些細分類型零散分布于這些學科下設(shè)的三級目錄中。而基于AI的分子動力學模擬方法，將精確的物理建模帶入到更大尺度的材料模擬中，為打通力學、
化學、材料、生物乃至工程學科，解決實際問題發(fā)揮出積極作用。
??正如張林峰所言，基礎(chǔ)研究到應用落地的周期縮短，這與機器學習模擬上億原子這類重大科學突破密不可分。底層科技突破的意義，就在于可以催生出一系
列新的創(chuàng)新。
??比如，藥物研發(fā)難度大、投入高、風險大、周期長。張林峰以藥物研發(fā)舉例說，要破解其中的核心瓶頸，就需要進一步求解物理方程和分析大量數(shù)據(jù)的能力。
受益于技術(shù)紅利，結(jié)合AI、物理模擬、仿真等一系列技術(shù)，能夠讓藥物從立項到臨床前的整個研發(fā)流程大大縮短。
??這項能力是AI的這一波進展帶來的。在藥物、材料研發(fā)等更廣泛的領(lǐng)域，印證了張林峰談到的“從基礎(chǔ)研究到落地應用只需三五年時間”。
??AI大模型的工業(yè)應用前景
??近期，火熱的ChatGPT引發(fā)業(yè)內(nèi)人士思考。事實上，超強算力、大模型技術(shù)并不新鮮，但能將這些技術(shù)發(fā)揮到極致，讓人覺得產(chǎn)品有用卻并不容易。
??在張林峰看來，ChatGPT的產(chǎn)品形式非常巧妙，它在開發(fā)之初就在思考這種產(chǎn)品怎么才能被用起來、以怎樣的技術(shù)形式規(guī)模化落地。“從原始創(chuàng)新一直到產(chǎn)
品，到大規(guī)模落地，這么大規(guī)模的一個原始技術(shù)突破的過程中，能夠做到這么高的效率，其實非常值得大家思考。”
??預訓練模型是推動AI應用的重要基礎(chǔ)設(shè)施，也是全球科技巨頭競相角逐的焦點。
??與ChatGPT專注自然語言處理不同，去年年底，深勢科技、北京科學智能研究院（AISI）以及項目合作者，聯(lián)合發(fā)布了首個覆蓋元素周期表近70種元素的深
度勢能原子間勢函數(shù)預訓練模型“DPA-1”。這一創(chuàng)新成果在模型覆蓋范圍、通用性、計算精度以及未來的AI生成等方面實現(xiàn)新突破，被視為AI for Science走向
大規(guī)模應用的重要里程碑。
??用過“DPA-1”的開發(fā)者們會發(fā)現(xiàn)，它就像是自然科學領(lǐng)域的GPT。根據(jù)需求，“DPA-1”像萬物之手一樣，能生成需要的物質(zhì)組分和結(jié)構(gòu)。它為什么能夠
做到呢？
??此前，曾獲戈登·貝爾獎的創(chuàng)新解決方案，其實是基于量子力學生產(chǎn)數(shù)據(jù)，AI學習這些數(shù)據(jù)，學完后大規(guī)模模擬。如今，這個范式已經(jīng)普及，量子力學生產(chǎn)的
數(shù)據(jù)越來越多，多到已經(jīng)幾乎要覆蓋整個元素周期表。這使得這樣一個領(lǐng)域也具備了走向預訓練模型的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
??“3年前，我們就想做這件事情，但是時機不成熟，原因是數(shù)據(jù)基礎(chǔ)不到位，現(xiàn)在做其實是最合適的。從社區(qū)生態(tài)上，從模型和數(shù)據(jù)的發(fā)展上，乃至從整個技
術(shù)趨勢上來看，這樣的一個預訓練模型也是呼之欲出的。”張林峰曾說，“應該用全新視角定義當下該做的事情”，在他看來，這件事很顯然也屬于當下該做的事
情。
??在其他領(lǐng)域，GPT的迭代周期都比較長，但張林峰認為在分子模擬這個領(lǐng)域也許走得會更快，應用落地的深度也更深，這是他和團隊今年格外要解決的重點問
題。
??目前，科學計算的瓶頸在于算法面臨“維度災難”的問題，即難以表示和難以有效地處理高位復雜的函數(shù)和大規(guī)模的復雜數(shù)據(jù)。幸運的是，AI有望助力解決科
學計算中的“維度災難”，將不同尺度的物理模型有效連接起來。
??AI向前發(fā)展有其自身規(guī)律。張林峰說，我們要做的就是借鑒AI的客觀發(fā)展規(guī)律，無論是技術(shù)側(cè)還是產(chǎn)業(yè)側(cè)的一系列發(fā)展特點，去反思我們的技術(shù)體系。
??他舉例說，過去人們曾質(zhì)疑AI落地的效果，其實把前人在不同應用場景的經(jīng)驗整合起來，去“翻譯”好我們的場景，比如工業(yè)軟件這樣的場景，需要啟蒙。
深勢科技兼具了翻譯者、啟蒙者以及最后從頂層創(chuàng)新到落地的角色。
??生態(tài)協(xié)同打造工業(yè)軟件平臺
??AI給基礎(chǔ)科研帶來機遇，除了凸顯基礎(chǔ)研究的重要性，也在改變從創(chuàng)新到落地的整個生態(tài)。
??工業(yè)軟件被譽為“工業(yè)皇冠上的明珠”，過去一直是海外廠商占據(jù)的領(lǐng)域。隨著AI時代的來臨，中國在AI領(lǐng)域也具有顯著的人才、數(shù)據(jù)、市場、應用等優(yōu)勢。
在AI時代，工業(yè)軟件也迎來新的開始。
??張林峰認為，工業(yè)軟件容易被卡脖子關(guān)鍵不是軟件背后的原理，而是生態(tài)。它的背后需要底層算法，規(guī)模化的軟件協(xié)同，以及軟件開發(fā)完之后，作為一個解
決方案跟場景的落地迭代，以及反過來反哺創(chuàng)新。基于這樣的一個生態(tài)，持續(xù)迭代后，它才會越來越穩(wěn)健。同時，工業(yè)軟件是工業(yè)智慧的結(jié)晶，必須要以工匠精
神往深做。
??對工業(yè)軟件平臺的創(chuàng)新，張林峰提示，要告別過去，用嶄新的思維去做。他說，單純算法的突破、底層硬件的突破，往往會沉淀成過去的慣性，變成一種創(chuàng)
新的歷史包袱，反倒難以升級。他以深勢科技開發(fā)的藥物設(shè)計軟件平臺為例，認為該平臺可能比已經(jīng)成長了20多年的國外平臺更輕便，是因為深勢科技要做的不
光是一種產(chǎn)品形態(tài)和技術(shù)形態(tài)的革新，而是依靠整個公司迭代的體系和不同研發(fā)人的角色配合，才能推動這種全新的工業(yè)軟件平臺的誕生。
??深勢科技提出，專注于打造微觀尺度科學研究和工業(yè)研發(fā)的基礎(chǔ)設(shè)施。張林峰一直向研發(fā)人員強調(diào)，“軟件不是開發(fā)出來的，而是被用出來的，以需求和反
饋為導向，持續(xù)優(yōu)化才是工業(yè)軟件的真正壁壘。”
??“沒摸過的東西，去想象我覺得不是很好。”張林峰說，為了發(fā)論文而發(fā)論文不是我們鼓勵的，基于對問題更好的定義來發(fā)論文是非常好的。
??張林峰鼓勵公司研發(fā)人員自由探索，認為營造這種寬松的科研氛圍才能培育創(chuàng)新的土壤。其次，注重從定義問題到實現(xiàn)目標過程中的協(xié)同機制，要求大家既
要自我驅(qū)動，也要觀點碰撞，然后再建立分工，營造一個共同贏球的團隊文化。同為科學家，他本人也一直跑在第一線，與做合金、做電池、做藥物研發(fā)的一線
企業(yè)面對面交流，傾聽客戶的反饋。
??從優(yōu)秀變得卓越，意味著要樹立更長期、更樸實的價值追求。“我們從科學發(fā)展規(guī)律、從方方面面的認知，去定義未來長久的目標，然后在這個目標下，去
倒推哪些是屬于公司當下該做的事情，然后持續(xù)演進。”張林峰說。
??創(chuàng)新既是決定未來的關(guān)鍵變量所在，又是推動人類社會進步的核心動力。
??深勢科技成立的初衷就是希望成為一家源自中國、面向未來、引領(lǐng)世界的公司。“未來幾年，可能是一個重構(gòu)的周期，我們希望經(jīng)歷這樣一個重構(gòu)，在最后
回頭來看時，我們是成功的。”張林峰也深信，如果公司能夠推動國內(nèi)形成一個真正原始創(chuàng)新到落地應用的良好生態(tài)，能夠成就所有合作伙伴，那公司必然就是
成功的。
??展望未來，張林峰希望通過不斷商業(yè)化倒逼公司形成新的技術(shù)體系。他堅信，AI的能力還需要進一步喚醒，AI的應用也要深入到科學研究的更深處，能夠服
務(wù)于能源、原材料等國家重大戰(zhàn)略需求，這是公司也是整個生態(tài)未來努力的方向指引。
