媒体关注智能计算创新会议

“科技问题绝非靠某一家单位能够单独干成，需要开放资源，探索开源创新的合作机制，让不同主体共同合作，推动开放科学基础设施建设。”10月10日，位于浙江杭州，在由之江实验室和美国科学促进会联合举办的第四届智能计算创新会议上，中国工程院院士、之江实验室主任王坚强调了开放科学的重要性。

智能的本质是什么？AI如何推动科学发现？智能计算将走向怎样的未来？在为期两天的会议中，各细分领域的顶尖专家学者们聚焦计算主题分享研究进展，碰撞交流。而在会议前，2024年诺贝尔物理学奖和化学奖揭晓，均花落AI领域。会议期间，来自中国、美国、德国、日本等国家的智能计算领域的科学家不约而同地提到了诺奖，以及它带来的振奋。

王坚表示，我们已经进入了“计算密集、数据驱动、基于模型”的第三范式，人工智能可以拓展人类的创新能力。数据很重要，然而计算不仅仅是帮助研究者“算”模型，更能帮助我们重新思考如何构建模型，在此基础上，要特别关注“规模”这一重要因素，几个要素的叠加、融合是发展人工智能的关键。

关于数据，美国国家工程院院士，香港浸会大学、清华大学教授C.Mohan分享了他在数据库领域超过45年的研究和实践经验，介绍了与智能计算相关的数据管理领域最新研究进展，包括全球数据立法以及政策趋势、多模态集成数据库管理系统、AI与数据库的更深层次整合等内容。

在地球系统科学领域，阐明大气圈、水圈、岩石圈和生物圈之间的复杂相互作用、理解极端事件的原因和精确预测、探索地球系统的长期演变，都是科学家们面临的巨大挑战。中国科学院院士、中国地质大学（北京）教授成秋明在报告中介绍了从板块构造理论到地球系统理论的发展，结合案例分享了奇异性理论等数据驱动地球科学研究的进展。

他介绍了由国际地质科学联合会领导的“深时数字地球”大科学计划，以及地学领域大模型GeoGPT利用AI技术推动地学科研范式变革的有关探索，指出大数据、大模型和强大计算能力的融合为地球系统科学研究突破提供了新的机遇。

“‘计算依靠智能，计算为了智能’既是本次会议的主题，又是实验室围绕智能计算布局科研工作的核心理念。我们热切期盼与会者们共同丰富智能计算的技术内涵，携手推进智能计算的国际合作，合力促进智能计算的广泛应用，为推动人工智能更好服务全球发展、增进人类福祉，构建更加紧密的人类命运共同体贡献智慧和力量。”之江实验室党委书记佟桂莉表示。