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全国服务区域：
广州市（荔湾区、越秀区、海珠区、天河区、白云区、黄埔区、番禺区、花都区、南沙区、从化区、增城区）
韶关市（武江区、浈江区、曲江区、乐昌市、南雄市）
深圳市（罗湖区、福田区、南山区、宝安区、龙岗区、盐田区、龙华区、坪山区、光明新区）
珠海市（香洲区、斗门区、金湾区）
汕头市（龙湖区、金平区、澄海区）
佛山市（禅城区、南海区、顺德区、三水区、高明区）
江门市（蓬江区、江海区、新会区、台山市、开平市）
湛江市（赤坎区、霞山区、坡头区、麻章区、廉江市）
茂名市（茂南区、电白区、高州市、化州市、信宜市）
肇庆市（端州区、鼎湖区、高要区）
惠州市（惠城区、惠阳区）
梅州市（梅江区、梅县区）
汕尾市（城区）
河源市（源城区、东源县）
阳江市（江城区、阳东区）
清远市（清城区、清新区）
东莞市（莞城区、南城区、东城区、万江区、石龙镇、石排镇、茶山镇、企石镇、桥头镇、东坑镇、横沥镇、常平镇，虎门镇、长安镇、沙田镇、厚街镇，寮步镇、大岭山镇、大朗镇、黄江镇，樟木头镇、谢岗镇、塘厦镇、清溪镇、凤岗镇，麻涌镇、中堂镇、高埗镇、石碣镇、望牛墩镇、洪梅镇、道滘镇））
中山市（石岐区、东区、西区、南区、五桂山区、火炬开发区、黄圃镇、南头镇、东凤镇、阜沙镇、小榄镇、东升镇、古镇镇、横栏镇、三角镇、民众镇、南朗镇、港口镇、大涌镇、沙溪镇、三乡镇、板芙镇、神湾镇、坦洲镇）
潮州市（湘桥区、潮安区）
揭阳市（榕城区、揭东区、惠来县、普宁市）
杭州市(上城区、下城区、江干区、拱墅区、西湖区、滨江区、余杭区、萧山区、富阳区、临安区、建德市)
宁波市(海曙区、江北区、北仑区、镇海区、鄞州区、奉化区、余姚市、慈溪市)
温州市(鹿城区、龙湾区、瓯海区、洞头区、瑞安市、乐清市、永嘉县、平阳县、苍南县、文成县、泰顺县、龙港市)
绍兴市(越城区、柯桥区、上虞区、诸暨市)
湖州市(吴兴区、南浔区)
嘉兴市(南湖区、秀洲区、海宁市、平湖市、桐乡市、嘉善县、海盐县)
金华市(婺城区、金东区、义乌市)
衢州市(柯城区、衢江区)
台州市(椒江区、黄岩区、路桥区)
舟山市(定海区、普陀区)
南京市(玄武区、秦淮区、鼓楼区、建邺区、栖霞区、雨花台区、江宁区、浦口区、六合区、溧水区、高淳区)
无锡市(滨湖区、梁溪区、新吴区、锡山区、惠山区、江阴市、宜兴市)
徐州市(云龙区、鼓楼区、贾汪区、泉山区、铜山区、邳州市、新沂市)
常州市(天宁区、钟楼区、新北区、武进区、金坛区、溧阳市)
苏州市(姑苏区、虎丘区、吴中区、相城区、吴江区、昆山市、常熟市、张家港市、太仓市)
南通市(崇川区、通州区、海门区、如皋市、启东市、海安市)
连云港市(连云区、海州区、赣榆区)
淮安市(清江浦区、淮安区、淮阴区、洪泽区)
盐城市(亭湖区、盐都区、大丰区)
扬州市(广陵区、邗江区、江都区、宝应县、仪征市、高邮市)
镇江市(京口区、润州区、丹徒区、丹阳市、扬中市、句容市)
泰州市(海陵区、高港区、姜堰区、兴化市、靖江市、泰兴市)
宿迁市(宿城区、宿豫区)
石家庄市（长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区）
唐山市（路北区、路南区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区）
秦皇岛市(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区）
邯郸市（邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区）
邢台市(襄都区、信都区、任泽区、南和区）
保定市(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区）
张家口市(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、崇礼区、万全区）
承德市(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区）
沧州市（运河区、新华区）
廊坊市(广阳区、安次区）
郑州市（中原区、二七区、管城回族区、金水区、上街区、惠济区）
开封市（龙亭区、鼓楼区、禹王台区、顺河区、祥符区）
洛阳市（涧西区、西工区、老城区、瀍河区、洛龙区、吉利区）
焦作市（山阳区、中站区、解放区、马村区）
商丘市（睢阳区、梁园区）
周口市(川汇区、淮阳区）
驻马店市（驿城区）
南阳市(宛城区、卧龙区）
昆明市（呈贡区、盘龙区、五华区、官渡区、西山区、晋宁区、东川区）
曲靖市（麒麟区、沾益区、马龙区）
玉溪市（红塔区、江川区）
大理市（下关镇）
沈阳市（和平区、沈河区、大东区、皇姑区、铁西区、苏家屯区、浑南区、沈北新区、于洪区、辽中区）
大连市（中山区、西岗区、沙河口区、甘井子区、旅顺口区、金州区、普兰店区）
哈尔滨市（道里区、南岗区、道外区、平房区、松北区、香坊区、呼兰区、阿城区、双城区）
牡丹江市（东安区、西安区、爱民区、阳明区）
大庆市（萨尔图区、龙凤区、让胡路区、红岗区、大同区）
长沙市（芙蓉区、天心区、岳麓区、开福区、雨花区、望城区、宁乡市、浏阳市、长沙县）
株洲市（天元区、芦淞区、荷塘区、石峰区、渌口区）
湘潭市（雨湖区、岳塘区、湘乡市）
衡阳市（雁峰区、石鼓区、珠晖区、蒸湘区、南岳区）
邵阳市（双清区、大祥区、北塔区、新邵县）
岳阳市（岳阳楼区、云溪区、君山区）
常德市（武陵区、鼎城区）
张家界市（永定区、武陵源区）
益阳市（资阳区、赫山区）
娄底市（娄星区）
郴州市（北湖区、苏仙区）
怀化市（鹤城区、洪江管理区）
合肥市（瑶海区、庐阳区、蜀山区、包河区、肥东县、肥西县、长丰县、庐江县、巢湖市）
芜湖市（镜湖区、弋江区、鸠江区）
蚌埠市（龙子湖区、蚌山区、禹会区、淮上区）
淮南市（大通区、田家庵区、谢家集区、八公山区、潘集区）
马鞍山市（花山区、雨山区、博望区）
淮北市（相山区、杜集区、烈山区）
安庆市（迎江区、大观区、宜秀区、桐城市）
阜阳市（颍州区、颍泉区、颍东区）
宿州市（埇桥区）
滁州市（琅琊区、南谯区）
六安市（金安区、裕安区、叶集区）
亳州市（谯城区）
济南市（历下区、市中区、槐荫区、天桥区、历城区、长清区、章丘区、济阳区、莱芜区、钢城区）
青岛市（市南区、市北区、李沧区、城阳区、崂山区、黄岛区）
枣庄市（薛城区、市中区、峄城区、山亭区、台儿庄区、滕州市）
烟台市（莱山区、芝罘区、福山区、牟平区、蓬莱区）
威海市（环翠区、文登区）
南昌市（东湖区、西湖区、青云谱区、青山湖区、新建区、红谷滩区、南昌县）
九江市（浔阳区、濂溪区、柴桑区）
上饶市（信州区、广丰区、广信区）
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宜春市（袁州区、樟树市）
吉安市（吉州区、青原区）
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景德镇市（珠山区、昌江区）
萍乡市（安源区、湘东区）
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武汉市（江岸区、江汉区、硚口区、汉阳区、武昌区、青山区、洪山区、蔡甸区、江夏区、黄陂区、新洲区、东西湖区、汉南区）
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从经验主导向数据驱动转型，更加高效精准
人工智能，这样影响科学研究
电解液，被称为电池的“血液”，其设计是寻找到下一代电池的关键之一。然而，电解液材料分子组合浩如烟海，逐一筛选效率非常低。借助人工智能手段，科研人员有了快速开发电解液材料的新方法。
“人工智能驱动的科学研究”是以机器学习为代表的人工智能技术与科学研究深度融合的产物，当前已成为全球科学研究的前沿。今年的诺贝尔物理学奖和化学奖授予人工智能相关研究的学者，表明人工智能在科学研究上的作用越发显著。
图灵奖得主、中国科学院院士姚期智最近在腾讯新基石科学基金会和南方科技大学共同举办的一场青年科学家论坛上，以“人工智能的科学视角”为题进行了分享。他认为，人工智能科学未来发展将呈现两大趋势，一是从弱智能走向通用智能，二是为学科间的交叉赋能，如具身智能、AI仿生、AI+量子等新技术、新应用将大量涌现。
变 化
带动科研范式从经验主导向数据驱动转型
随着新能源产业快速发展，人们对电池性能的要求越来越高，而电解液对于电池理论性能的发挥起着关键作用。清华大学化学工程系教授张强与副研究员陈翔合作，带领团队提出了“人工智能设计锂电池电解液”的新方法，实现了先进电解液的高效设计开发。
在数据方面，团队开发了电解液高通量计算方法与软件，构建了领先的数据库，涵盖25万种以上的电解液分子结构；在算法方面，团队开发了领域知识嵌入的电解液大模型及软件平台，可以实现亿量级分子空间维度的电解液分子性质快速预测与精准定向设计。陈翔说，基于这些工具，科研人员可以根据用户需求开发最合适的电解液。
人工智能与科学研究的深度融合，既提升了人工智能应用水平，也带动了科学研究范式从经验主导向数据驱动转型。
对人工智能技术带来的变革，中国农业科学院作物科学研究所研究员、国家南繁研究院副院长李慧慧同样感受深切。
“常规育种方法依赖经验，耗时长，且对表现型容易受环境影响性状的改良效率较低。通过人工智能算法，科研人员能够在育种家进行田间试验前，快速预测作物田间表现，大大缩短育种周期。”李慧慧说。
全球约1750个植物种质库保存着超700万份种质资源，受限于分析工具，许多珍贵的遗传资源尚未得到充分利用。“人工智能辅助的基因组选择能在几周内分析上百万基因型，极大提升了育种流程效率和精度，应用潜力巨大。”李慧慧说。
应 用
缩短周期、降低成本，人工智能赋能科研向深度、广度拓展
专家表示，物理、化学、材料等学科，是典型的理论和实验相结合的领域。布局人工智能驱动的科学研究，有助于增强基础研究的比较优势。
近年来，人工智能技术与科学研究加速融合，正不断向深度和广度拓展。张强介绍，2011年左右，国际上尝试将人工智能技术用于材料开发。近些年，数据驱动的材料学研究显著提速。
“目前，人工智能已经应用到电池研究的各个领域，涉及电池工作机理探究、新材料开发等诸多方面。”张强认为，人工智能在处理海量数据等方面优势显著，与电池理论、实验研究方法进一步结合，将有力推动下一代高比能电池、固态电池、快充电池、宽温域电池等的开发与迭代。
利用人工智能技术研究锂电池，我国总体上处于国际第一梯队，一些成果受到科学界广泛关注。比如，电子科技大学团队开发了高比能锂金属电池状态估计与寿命预测的机器学习方法，指导设计了延长电池使用寿命的方法；中国科学院物理研究所团队与张强/陈翔团队合作，结合机器学习模型与高通量筛选，开发了宽温域电解液新分子。
不仅是材料研发，在生命科学、药物研发、半导体、环境科学等多个领域，科学家都在探索利用人工智能技术，缩短研发周期、降低研发成本。
近年来，中国农业科学院加速推进农业科技与人工智能技术融合创新，在生物育种、智能农机装备等领域组建交叉学科团队。如今，李慧慧带领团队致力于开发基于深度学习算法的基因组选择模型、全流程智慧育种平台等算法工具，进而提升水稻、玉米、小麦等主粮作物的育种效率。“我们在智慧育种上初步取得了一些成果。比如，利用机器学习和深度学习算法深度融合基因组、转录组和表型数据，识别出控制作物抗逆和高产的关键基因。”李慧慧说。
推动人工智能与科学研究融合，技术支撑平台很重要。上海交通大学人工智能研究院常务副院长杨小康说，为帮助更多老师使用人工智能辅助科研，学校和百度智能云联合打造了人工智能驱动的科学研究平台，实现了生成式人工智能与科研场景的结合。基于百度智能云提供的算力、大模型开发工具链等能力，科研人员在化学合成、流体计算、城市科学、法律等优势学科开展研究，取得了一系列突破成果。
以抗艾滋病病毒(HIV)小分子设计为例，上海交通大学人工智能研究院总工程师金耀辉介绍，过去筛选先导化合物需要2到3年，基于人工智能驱动的科学研究平台，科研人员2分钟内就生成超过25万个全新分子，并在30分钟内进一步筛选出172个潜在有效的分子，大幅提升分子设计的迭代效率。
展 望
推动人工智能驱动的科学研究，释放应用潜力
2023年2月，科技部会同国家自然科学基金委启动了“人工智能驱动的科学研究”专项部署工作，紧密结合数学、物理、化学、天文等基础学科关键问题，围绕新药创制、基因研究、生物育种、新材料研发等重点领域科研需求，布局前沿科技研发体系，推动人才聚集与国际交流合作。
如何推动人工智能与科学研究更好融合？
在陈翔看来，数据和模型是两大关键因素，“我国锂电池产业蓬勃发展，与电池前沿研究相互促进，为人工智能研究奠定了深厚的数据基础，这是重要的优势。”
李慧慧表示，将人工智能应用到作物育种上，我国在一些领域展现出强劲的竞争力，但相比国际先进水平，在高质量数据的积累、开放共享上仍存在一定差距。“必须更好地整合跨学科、跨团队的数据资源，优化算法性能，并扩大人工智能技术的应用范围。”她建议。
“人工智能技术更好助力科研，离不开算力支撑，需要构建高效稳定的人工智能异构算力底座。”杨小康说，学校接下来将升级平台能力，努力开创人工智能与科研场景相结合的创新示范。
受访专家建议，需要加强相关学科与人工智能交叉领域的复合型人才培养。“可以通过鼓励不同学科背景深度合作，引导开展交叉研究，发现研究的真问题、痛点和难题，释放人工智能应用的潜力。”张强说。
陈翔提醒，一些国家在人工智能大模型开发、专用芯片开发等方面占据主导，推动我国“人工智能驱动的科学研究”持续健康发展，还需要努力补上这些方面的短板。
近年来，我国“人工智能驱动的科学研究”发展很快，一些领域逐渐走向国际前沿，不久有望实现更多有价值的突破。张强/陈翔团队正着力打通从人工智能设计电解液到投入产业应用的完整链条，李慧慧和团队将重点推进作物杂交种基因组选择以及环境适应性预测模型的开发。“我们对未来研究充满信心。”他们说。
本报记者 喻思南
《 人民日报 》( 2024年11月04日 13 版) 【编辑:胡寒笑】 新闻结尾
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CBA季前赛（西宁站）山西汾酒胜深圳马可波罗
