当2024年诺贝尔奖将物理学奖与化学奖双双授予 AI 领域的先行者，一场关于科研范式的革命已然拉开序幕。“人类诺奖还是 AI 诺奖”的热议背后，更深刻的变革正在发生——科研正从数据驱动的第四范式，加速冲向以 AI 为核心的第五范式。而驱动这场变革的，正是由海量算力、多维数据、智能算法与聚合知识构成的“四驱飞轮”，它正以不可逆转之势，重新定义科学发现的速度与边界。
纳米科学领域，国家纳米科学中心（NCNST）在纳米材料器件、纳米医学、能源和催化等方面积极探索 AI 科学探索的全流程。数字化转型网www.szhzxw.cn
在药物研究领域，纳米材料因良好的生物相容性与稳定性在药物递送、组织工程等领域有广泛的应用前景，但传统研发模式长期受多重痛点制约：
一方面，药物研发涉及复杂的生物机制与作用机制，从分子设计、合成到活性验证周期漫长，且分子层面药物与生物分子作用的数据积累不足，实验获取数据成本高、效率低，难以支撑快速研发需求；
另一方面，复杂生物环境中药物靶点的精准识别难度大，靶点作用机制解析复杂，传统“盲筛”方式效率极低，加之研发需跨材料科学、生物医学、计算科学等多学科协作，数据格式与沟通逻辑不统一，进一步影响研发进程。
针对这些行业共性难题，国家纳米科学中心构建起覆盖药物研发全流程的高效支撑体系，并在关键环节引入火山引擎技术支撑：
在数据基础构建环节，依托豆包大模型与火山方舟平台搭建的“多模态文献智能解析”，形成纳米材料专项数据库，有效填补国内该领域数据碎片化、行业数据缺失的空白，为后续靶点互作分析、多肽分子设计提供高质量数据支撑。
在研发核心环节，火山引擎进一步提供技术赋能：分子生成与结构预测环节，通过火山引擎弹性算力集群结合数据驱动模型，辅助设计多特性候选分子并预测其三维结构、药物结合模式；靶点发现与高通量筛选环节，依托大规模算力完成海量分子对接分析，高效挖掘潜在靶点并筛选候选药物，大幅降低 “盲筛” 低效消耗。数字化转型网www.szhzxw.cn
相较于传统研发模式，该合作体系不仅将大规模模拟计算的效率显著提升，还通过数据与算力的协同降低研发成本，有效打通跨学科协作的数据壁垒，为兼具活性、稳定性与成药性的药物创新提供关键支撑，加速科研成果向产业应用转化。
当前，AI for Science 通过 AI 全面赋能科研全流程，促进研究飞跃，同时，Science for AI 增强 AI 的可靠性、推理能力和可解释性，为 AI 技术带来革新与提升，两者相辅相成，不断引领科学研究和 AI 技术迈向新的高度。
火山引擎在 AI for Science 领域不断探索，不仅在材料科学领域有成熟的解决方案，同时在生命科学、化学、脑科学、天文气象等领域持续发力，凭借领先的 AI 技术与科研场景的深度融合，为基础科学研究探索无限可能。
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