主要观点总结
本文介绍了人工智能（AI）对科学界产生的重大影响，特别是在2024年诺贝尔奖颁发后，AI在科学研究中的应用得到了广泛关注。文章详细描述了AI如何赋能科学家，推动各领域研究进步，以及面临的现实问题和挑战，如数据、算力等。同时，也介绍了西湖大学在AI研究方面的积极探索和取得的成果。
关键观点总结
关键观点1: AI在科学研究中的应用已经成为一个新的研究范式，推动各领域研究进步。
AI的赋能使得科学家能够更高效地处理和分析数据，识别模式和提出假设，从而加速科学研究的进程。此外，AI也在跨学科研究中发挥着重要作用，打破了学科界限。
关键观点2: AI研究面临着数据、算力等现实问题和挑战。
高质量、统一标准的数据是AI研究的基础，而算力则是支撑AI研究的重要资源。目前，高校面临着算力资源不足的问题，制约了科学发展和创新。因此，加强高校算力储备，提高科研人员的计算资源利用效率是当务之急。
关键观点3: 西湖大学在AI研究方面走在了国内高校的前列。
西湖大学在计算中心的建设上，不仅构建了先进的算力系统，还打造了领先的算力平台AIStation，为全校各研究机构提供高质量、高可靠性、高定制化的科学计算和数据分析解决方案，满足了各学科领域与人工智能融合对于大规模数据处理和大规模科学计算的需求。
文章预览
12.10 知识分子 The Intellectual 图源：Pixabay ● ● ● 2024年，诺贝尔奖将人工智能 （AI） 推上了科学界的中心舞台，AI领域的科学家连续斩获诺贝尔物理学奖与化学奖，这一令人意想不到的结果震撼了学术界。 多年后，如果我们回望2024年的诺奖颁奖，或许会发现这并不是一个意外，而是一个历史性的转折点——AI驱动的新科学正式接过了传统科学的接力棒，开启了全新的AI for Science研究时代。 AI正在编织一张跨越传统学科界限的大网，引领我们进入一个前所未见的未来。美国国家工程院外籍院士沈向洋在一次对谈中这样表达，“如果说今天有什么事是我们一定要做的，那就是AI for Science。难以想象今天还有什么事情比它更重要，今年诺贝尔奖的颁布便是最好证明 [1] 。” 在今年诺奖
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