主題6人工智能怎樣重塑社會(huì)CONTENTS目錄01

導(dǎo)入02

社會(huì)運(yùn)行機(jī)制的系統(tǒng)性重構(gòu)03

社會(huì)科學(xué)研究范式的數(shù)字化轉(zhuǎn)型04

自然科學(xué)研究的智能范式革命05

主題小結(jié)06

思考與探究07

拓展閱讀08

主題實(shí)訓(xùn)導(dǎo)入01

6.1社會(huì)運(yùn)行機(jī)制的系統(tǒng)性重構(gòu)6.1.1個(gè)人服務(wù)生態(tài)的智能化升級(jí)6.1.2城市治理體系的智慧化轉(zhuǎn)型6.1.3健康醫(yī)療服務(wù)的精準(zhǔn)化革新6.2社會(huì)科學(xué)研究范式的數(shù)字化轉(zhuǎn)型6.2.1經(jīng)濟(jì)模型的智能計(jì)算范式6.2.2社會(huì)治理的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)機(jī)制6.2.3人文學(xué)科的計(jì)算方法論變革6.3自然科學(xué)研究的智能范式革命6.3.1科學(xué)研究的第五范式確立6.3.2新物質(zhì)發(fā)現(xiàn)的智能加速路徑6.3.3生態(tài)系統(tǒng)的智能監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)模型【學(xué)習(xí)導(dǎo)航】【學(xué)習(xí)目標(biāo)】掌握人工智能在日常生活、社會(huì)科學(xué)及自然科學(xué)中的典型應(yīng)用場(chǎng)景。評(píng)估人工智能技術(shù)應(yīng)用帶來(lái)的社會(huì)效益與潛在風(fēng)險(xiǎn)。理解人工智能技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)服務(wù)模式、研究方法與科學(xué)探索的革新作用。分析人機(jī)協(xié)同系統(tǒng)在社會(huì)治理與公共服務(wù)中的運(yùn)作機(jī)制?！景咐龑?dǎo)入】智慧醫(yī)療中的人工智能輔助診斷系統(tǒng)圖6-1醫(yī)療影像識(shí)別圖6-2疾病預(yù)測(cè)和診斷人工智能技術(shù)為醫(yī)療領(lǐng)域帶來(lái)變革。輔助診斷系統(tǒng)重塑醫(yī)療診斷流程與效率，提升服務(wù)精準(zhǔn)性，推動(dòng)醫(yī)療資源普惠化。系統(tǒng)正從技術(shù)實(shí)驗(yàn)走向臨床落地，核心價(jià)值在于提升效率、降低誤差、推動(dòng)精準(zhǔn)醫(yī)療。技術(shù)成熟需與倫理、法律、社會(huì)共識(shí)同步演進(jìn)。未來(lái)，跨學(xué)科協(xié)作、數(shù)據(jù)共享、政策創(chuàng)新將助力人工智能成為醫(yī)療智能伙伴。需平衡技術(shù)與人文，實(shí)現(xiàn)以患者為中心的醫(yī)療愿景。圖6-1、6-2展示醫(yī)療影像識(shí)別生成效果及疾病預(yù)測(cè)診斷?！景咐龑?dǎo)入】自動(dòng)駕駛與智慧交通系統(tǒng)視覺(jué)孿生道路車(chē)輛全息軌跡平臺(tái)，依托人工智能技術(shù)將全市數(shù)萬(wàn)路監(jiān)控視頻轉(zhuǎn)化為實(shí)時(shí)車(chē)道級(jí)軌跡數(shù)據(jù)，可秒級(jí)發(fā)現(xiàn)事故、預(yù)測(cè)擁堵，不僅提升了路口通行效率，還大幅。減少了事故二次擁堵；憑借現(xiàn)有攝像頭，即可為城市交通裝上“全息大腦”。該案例入選“第十八屆中國(guó)智慧城市大會(huì)優(yōu)秀案例”。

圖6-3城市智能交通監(jiān)控清華大學(xué)成功研發(fā)出國(guó)內(nèi)首套全棧式端到端自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，并在開(kāi)放城市道路完成測(cè)試。

該系統(tǒng)基于“車(chē)路云”一體化架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了從感知到控制的全鏈路神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)化，克服了傳統(tǒng)模塊化系統(tǒng)存在的信息損失與規(guī)則依賴(lài)問(wèn)題，顯著提升了智能駕駛性能。

相關(guān)研究成果為L(zhǎng)３＋級(jí)自動(dòng)駕駛的落地奠定了基礎(chǔ)，并獲得多家企業(yè)及國(guó)家級(jí)科研項(xiàng)目的支持。

圖6-4從感知到控制的全鏈路端到端自動(dòng)駕駛系統(tǒng)

社會(huì)運(yùn)行機(jī)制的系統(tǒng)性重構(gòu)02個(gè)人服務(wù)生態(tài)的智能化升級(jí)高級(jí)助手的特征包括情境社交互動(dòng)、情緒識(shí)別與應(yīng)對(duì)行為、文化意識(shí)、論證能力等，助手需在情感層面理解用戶。

———麻省理工學(xué)院媒體實(shí)驗(yàn)室智能體“能夠精準(zhǔn)識(shí)別用戶意圖并動(dòng)態(tài)調(diào)整行為策略”，“在與環(huán)境交互的過(guò)程中可以不斷獲取新的任務(wù)和數(shù)據(jù)，通過(guò)持續(xù)演進(jìn)不斷提高自身的性能和功能，逐步接近或超越人類(lèi)的智能水平”。

———中國(guó)信通院《智能體技術(shù)和應(yīng)用研究報(bào)告》圖6-5

智能助手應(yīng)用案例城市治理體系的智慧化轉(zhuǎn)型1.技術(shù)架構(gòu)：構(gòu)建城市級(jí)感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖6-6“空天地”一體化生態(tài)系統(tǒng)監(jiān)測(cè)“空天地”一體化生態(tài)系統(tǒng)監(jiān)測(cè)是綜合運(yùn)用衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)、航空遙感監(jiān)測(cè)和地面站點(diǎn)監(jiān)測(cè)等環(huán)境監(jiān)測(cè)手段，基于數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)協(xié)同和數(shù)據(jù)同化等關(guān)鍵技術(shù)，獲得更加準(zhǔn)確數(shù)據(jù)支持的立體生態(tài)監(jiān)測(cè)感知體系?！疤炜盏亍币惑w化生態(tài)監(jiān)測(cè)體系能更為全面地反映生態(tài)系統(tǒng)現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)，為生態(tài)環(huán)境保護(hù)、自然資源管理、土地利用規(guī)劃等提供科學(xué)依據(jù)?！疤炜盏亍币惑w化遙感監(jiān)測(cè)體系主要包括三大模塊：衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)、無(wú)人機(jī)遙感監(jiān)測(cè)和地面監(jiān)測(cè)?！疤炜盏亍币惑w化監(jiān)測(cè)系統(tǒng)架構(gòu)，如圖6-6所示。城市治理體系的智慧化轉(zhuǎn)型2.應(yīng)用場(chǎng)景：從環(huán)境治理到韌性城市技術(shù)突破與真實(shí)場(chǎng)景驗(yàn)證推動(dòng)智慧城市建設(shè)。環(huán)境感知系統(tǒng)串聯(lián)多元需求，助城市轉(zhuǎn)型主動(dòng)治理。技術(shù)成城市“神經(jīng)中樞”，重定義人與城市互動(dòng)。系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)污染溯源與治理效率飛躍。新加坡、上海案例示數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)治理。環(huán)境治理核心場(chǎng)景向碳中和邁進(jìn)。迪拜、新加坡項(xiàng)目?jī)?yōu)化能源分配，催生新商業(yè)模式。能源管理系統(tǒng)成“風(fēng)險(xiǎn)免疫屏障”。東京、鹿特丹案例降低災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)。韌性城市面臨異構(gòu)數(shù)據(jù)融合、隱私爭(zhēng)議等挑戰(zhàn)。需技術(shù)創(chuàng)新與制度設(shè)計(jì)并行。挑戰(zhàn)與應(yīng)對(duì)系統(tǒng)向“系統(tǒng)共生”演進(jìn)。數(shù)字孿生、量子傳感技術(shù)突破局限?！叭吮净痹O(shè)計(jì)理念興起。未來(lái)趨勢(shì)智慧技術(shù)重塑城市物理空間，重定義人與自然關(guān)系。服務(wù)于人類(lèi)福祉，找平衡實(shí)現(xiàn)“科技向善”。未來(lái)成“智慧共生體”，守護(hù)可持續(xù)發(fā)展。核心價(jià)值城市治理體系的智慧化轉(zhuǎn)型3.挑戰(zhàn)與未來(lái)：平衡技術(shù)賦能與人文關(guān)懷環(huán)境感知系統(tǒng)成城市治理核心，但技術(shù)、倫理等問(wèn)題凸顯。技術(shù)挑戰(zhàn)包括數(shù)據(jù)融合難、模型泛化不足；倫理問(wèn)題涉及責(zé)任歸屬、社會(huì)排斥。突破需底層創(chuàng)新，如韓國(guó)微生物燃料電池傳感器、蘇黎世量子重力儀；構(gòu)建倫理框架需多方協(xié)同，如歐盟《人工智能法案》、新加坡倫理委員會(huì)、倫敦SaaS平臺(tái)。最終需社會(huì)認(rèn)知重構(gòu)，如芬蘭數(shù)字公民素養(yǎng)教育、杭州AI倫理工作坊。智慧城市應(yīng)技術(shù)理性與人文關(guān)懷共生，找創(chuàng)新約束、效率公平間平衡。健康醫(yī)療服務(wù)的精準(zhǔn)化革新1.技術(shù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)醫(yī)療與智慧養(yǎng)老健康醫(yī)療與養(yǎng)老服務(wù)革新以技術(shù)為支點(diǎn)，突破傳統(tǒng)模式局限。醫(yī)療領(lǐng)域，人工智能與基因組學(xué)結(jié)合重塑診療范式，如某醫(yī)院人工智能輔助診斷系統(tǒng)，在肺癌篩查中準(zhǔn)確率與效率高于傳統(tǒng)方法。養(yǎng)老領(lǐng)域，可穿戴設(shè)備與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)普及，推動(dòng)健康監(jiān)測(cè)從“被動(dòng)就醫(yī)”轉(zhuǎn)向“主動(dòng)預(yù)防”，如上海等地智能養(yǎng)老設(shè)備可實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)并預(yù)警跌倒，成效積極。技術(shù)融合催生新型醫(yī)療服務(wù)模式，“健康大腦”等平臺(tái)整合數(shù)據(jù)，提升基層醫(yī)療服務(wù)能力；“5G+遠(yuǎn)程手術(shù)”系統(tǒng)使專(zhuān)家跨地域完成手術(shù)，助力醫(yī)療公平，跨越地理鴻溝。2.服務(wù)模式創(chuàng)新(a)

山西太原：智能養(yǎng)老平臺(tái)(b)“家庭病床”制度圖6-7養(yǎng)老服務(wù)模式創(chuàng)新應(yīng)用案例健康醫(yī)療服務(wù)的精準(zhǔn)化革新3.挑戰(zhàn)與未來(lái)第一，數(shù)據(jù)隱私突出。老人健康數(shù)據(jù)泄露或致保險(xiǎn)歧視、詐騙。2023年，醫(yī)療健康領(lǐng)域多起大規(guī)模數(shù)據(jù)泄露，引發(fā)擔(dān)憂。倫理上，人工智能介入臨終關(guān)懷決策爭(zhēng)議激烈，德國(guó)已立法禁止其參與安寧療護(hù)方案制定。第二，普惠性不足制約技術(shù)紅利。非洲等地區(qū)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施欠缺，移動(dòng)醫(yī)療普及受限。發(fā)展中國(guó)家老年群體數(shù)字素養(yǎng)薄弱、設(shè)備成本高，采納率低。發(fā)達(dá)國(guó)家老年群體數(shù)字鴻溝仍顯著。未來(lái)創(chuàng)新需兼顧先進(jìn)性與包容性，如開(kāi)發(fā)方言版語(yǔ)音助手、設(shè)計(jì)無(wú)須觸屏操作的智能設(shè)備。第三，可持續(xù)發(fā)展成關(guān)鍵議題。養(yǎng)老機(jī)構(gòu)能源開(kāi)支大，推動(dòng)節(jié)能降耗重要。瑞典等國(guó)在可持續(xù)養(yǎng)老社區(qū)建設(shè)領(lǐng)先，采用綠色技術(shù)。醫(yī)療廢棄物處理需技術(shù)突破，可生物降解材料是研發(fā)重點(diǎn)。構(gòu)建全周期管理體系需政府、企業(yè)、公眾協(xié)同，如保險(xiǎn)支付改革激勵(lì)健康管理、建立志愿者積分制度。人工智能輔助診斷、社區(qū)養(yǎng)老、醫(yī)養(yǎng)結(jié)合，本質(zhì)是以技術(shù)賦能人性需求。但挑戰(zhàn)要求創(chuàng)新嵌入倫理與社會(huì)價(jià)值。未來(lái)，建立“技術(shù)—制度—文化”協(xié)同框架，才能讓服務(wù)革新惠及個(gè)體，實(shí)現(xiàn)“老有所養(yǎng)、病有所醫(yī)”的文明愿景。

社會(huì)科學(xué)研究范式的數(shù)字化轉(zhuǎn)型03經(jīng)濟(jì)模型的智能計(jì)算范式1.動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型的進(jìn)化傳統(tǒng)預(yù)測(cè)模型受限，AI模型興起。高盛AI交易系統(tǒng)提高預(yù)測(cè)精準(zhǔn)性。優(yōu)步算法展現(xiàn)供需調(diào)控能力。央行強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型創(chuàng)新貨幣政策。動(dòng)態(tài)模型面臨挑戰(zhàn)，進(jìn)化改寫(xiě)經(jīng)濟(jì)學(xué)規(guī)則，催生“實(shí)時(shí)經(jīng)濟(jì)學(xué)”。2.方法論突破人工智能技術(shù)變革社科研究方法。傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)模型和定性分析應(yīng)對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)時(shí)不足。機(jī)器學(xué)習(xí)、因果推斷等技術(shù)為社科提供新工具，重塑方法論體系。傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)受“相關(guān)性陷阱”困擾。麻省理工學(xué)院實(shí)驗(yàn)結(jié)合AI因果推斷模型，精準(zhǔn)量化社會(huì)政策效果，提升因果效應(yīng)識(shí)別精度。傳統(tǒng)基于“理性人假設(shè)”。京東顛覆此，融合數(shù)據(jù)建模。雙十一優(yōu)化供應(yīng)鏈，證非完全理性。傳統(tǒng)受AI挑戰(zhàn)。歐盟法案要求測(cè)試，限“黑箱”。歐洲銀行用XGBoost，提透明，減成本。未來(lái)需“雙軌制”：微觀數(shù)據(jù)，宏觀傳統(tǒng)。平衡效率、透明、創(chuàng)新與監(jiān)管。3.技術(shù)挑戰(zhàn)與范式轉(zhuǎn)型社會(huì)治理的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)機(jī)制

01傳統(tǒng)治理的信息滯后困境：傳統(tǒng)社會(huì)治理依賴(lài)人工上報(bào)數(shù)據(jù)，導(dǎo)致信息滯后。如公共事件發(fā)生后，人工收集信息慢，難以及時(shí)掌握情況。04數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的轉(zhuǎn)型契機(jī)：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法通過(guò)全域感知、智能分析和動(dòng)態(tài)優(yōu)化，重構(gòu)社會(huì)治理底層邏輯，帶來(lái)轉(zhuǎn)型契機(jī)。03響應(yīng)低效問(wèn)題：經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)型政策滯后于現(xiàn)實(shí)需求，造成響應(yīng)低效。面對(duì)新問(wèn)題，舊經(jīng)驗(yàn)難以快速有效應(yīng)對(duì)。02決策碎片化難題：部門(mén)間存在數(shù)據(jù)孤島，使得決策碎片化。不同部門(mén)數(shù)據(jù)不共享，難以形成統(tǒng)一有效的治理決策。社會(huì)治理的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)機(jī)制

1.技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)面對(duì)挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)治理模式難以應(yīng)對(duì)。技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)為治理現(xiàn)代化提供數(shù)字底座，重塑治理邏輯，推動(dòng)范式躍遷。城市神經(jīng)感知網(wǎng)絡(luò)通過(guò)IoT節(jié)點(diǎn)等，實(shí)現(xiàn)全域數(shù)據(jù)采集。多模態(tài)融合分析整合多源數(shù)據(jù)。因果森林決策引擎量化政策影響。三層技術(shù)閉環(huán)，協(xié)同效應(yīng)顯現(xiàn)，重構(gòu)城市治理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。2.實(shí)踐突破杭州市開(kāi)發(fā)矛盾預(yù)警系統(tǒng)，提前預(yù)測(cè)熱點(diǎn)問(wèn)題，調(diào)解成功率提升。系統(tǒng)構(gòu)建三層架構(gòu)：感知、分析和干預(yù)。案例揭示數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)治理邏輯，實(shí)現(xiàn)基層矛盾從“事后滅火”到“事前防火”。社會(huì)治理邁入“智能決策”新紀(jì)元。技術(shù)賦能帶來(lái)三重躍遷。3.人文學(xué)科計(jì)算方法論變革傳統(tǒng)人文研究面臨困境。計(jì)算工具推動(dòng)人文研究轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)智能驅(qū)動(dòng)”，構(gòu)建“數(shù)字人文”新范式。下表梳理數(shù)字人文技術(shù)矩陣。研究領(lǐng)域核心技術(shù)方法論創(chuàng)新文學(xué)研究歷史學(xué)藝術(shù)史語(yǔ)言學(xué)主題建模社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析神經(jīng)風(fēng)格遷移方言語(yǔ)音識(shí)別情感演化圖譜百萬(wàn)人物關(guān)系重建光譜年代測(cè)定瀕危語(yǔ)言保護(hù)

自然科學(xué)研究的智能范式革命

04科學(xué)研究的第五范式確立

科學(xué)史的本質(zhì)是一部人類(lèi)認(rèn)知自然規(guī)律的方法論進(jìn)化史。從伽利略的實(shí)驗(yàn)觀測(cè)到牛頓的數(shù)學(xué)推演，從門(mén)捷列夫的元素周期表到愛(ài)因斯坦的相對(duì)論，科學(xué)范式始終圍繞“觀察—假設(shè)—驗(yàn)證”的線性流程展開(kāi)。然而，人工智能的介入正在顛覆這一傳統(tǒng)模式，通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)假設(shè)生成、算法優(yōu)化實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、自動(dòng)化理論驗(yàn)證，構(gòu)建起“人工智能輔助科學(xué)發(fā)現(xiàn)”的新范式?？茖W(xué)研究的第五范式確立1.科學(xué)研究范式的歷史演進(jìn)人類(lèi)最初通過(guò)觀察和實(shí)驗(yàn)積累知識(shí)，古代冶金師實(shí)驗(yàn)掌握金屬冶煉，構(gòu)成第一范式，為理解世界奠定基礎(chǔ)。第一范式近代伽利略、牛頓等開(kāi)創(chuàng)第二范式，構(gòu)建數(shù)學(xué)模型解釋自然現(xiàn)象，但前沿理論復(fù)雜性使純理論推導(dǎo)面臨挑戰(zhàn)。第二范式20世紀(jì)后期，計(jì)算機(jī)催生第三范式——計(jì)算科學(xué)，科學(xué)家用電腦模擬問(wèn)題，“人腦＋電腦”成科研標(biāo)配。數(shù)字時(shí)代，數(shù)據(jù)爆炸引發(fā)第四范式興起。2007年，吉姆·格雷提出“數(shù)據(jù)密集型科學(xué)發(fā)現(xiàn)”概念，科學(xué)家從海量數(shù)據(jù)中找規(guī)律，大數(shù)據(jù)技術(shù)揭示傳統(tǒng)方法難發(fā)現(xiàn)的模式。第三范式科學(xué)研究的第五范式確立2.第五范式：人工智能第五范式以虛實(shí)交互、平行驅(qū)動(dòng)的人工智能技術(shù)為核心，以智聯(lián)網(wǎng)與區(qū)塊鏈的構(gòu)建為基礎(chǔ)，注重人的價(jià)值與知識(shí)的融入。在產(chǎn)業(yè)方面，第五范式也稱(chēng)為工業(yè)5.0。而人工智能驅(qū)動(dòng)的科學(xué)研究（AIforScience,AI4S），更是新范式在基礎(chǔ)科研的深度體現(xiàn)。AI4S是一個(gè)新概念，指人工智能在科學(xué)研究與應(yīng)用中的賦能。主要特征包括以下幾方面：科研更加依靠以大模型為特征的科研大平臺(tái)?？鐚W(xué)科合作成為主流科研方式，同時(shí)能夠?qū)崿F(xiàn)前四種科研范式的融合；面對(duì)非確定性問(wèn)題，概率統(tǒng)計(jì)模型在科研中發(fā)揮更大的作用；有效應(yīng)對(duì)計(jì)算復(fù)雜性非常高的組合爆炸問(wèn)題；人機(jī)智能融合，機(jī)器涌現(xiàn)的智能成為科研的組成部分；人工智能全面融入科學(xué)、技術(shù)和工程研究，知識(shí)自動(dòng)化，科研全過(guò)程智能化；科學(xué)研究的第五范式確立3.人工智能與科學(xué)的共生未來(lái)無(wú)論如何，科學(xué)研究第五范式已啟程。人工智能不僅是科學(xué)工具，更是科學(xué)思維的延伸，拓展人類(lèi)認(rèn)知復(fù)雜系統(tǒng)、發(fā)現(xiàn)隱藏規(guī)律的能力，成為人類(lèi)探索世界的強(qiáng)大伙伴。AI4S并非取代科學(xué)家，而是重新定義其角色。新范式下，科學(xué)家更多承擔(dān)問(wèn)題定義、創(chuàng)意引導(dǎo)和結(jié)果解釋?zhuān)瑪?shù)據(jù)處理等交由人工智能。人機(jī)協(xié)作模式在各領(lǐng)域成效顯著，如藥物研發(fā)、天體物理學(xué)、氣候研究。AI4S范式也面臨挑戰(zhàn)，如缺乏可解釋性、數(shù)據(jù)偏見(jiàn)、弱化科學(xué)家直覺(jué)和創(chuàng)造力。解決這些問(wèn)題需科學(xué)界與人工智能領(lǐng)域緊密合作。AI4S范式形成全新認(rèn)知循環(huán)：科學(xué)家提問(wèn)，人工智能生成假設(shè)，實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，科學(xué)家解釋并引發(fā)新問(wèn)題。此循環(huán)加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)，便利跨學(xué)科研究。未來(lái)AI4S將更強(qiáng)大，能處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，形成“科學(xué)常識(shí)”，甚至提出“人工智能科學(xué)家”概念。新物質(zhì)發(fā)現(xiàn)的智能加速路徑

傳統(tǒng)分子設(shè)計(jì)依賴(lài)試錯(cuò)合成，而生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（ＧＡＮ）則通過(guò)“生成—判別”機(jī)制實(shí)現(xiàn)高效逆向設(shè)計(jì)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過(guò)動(dòng)態(tài)優(yōu)化反應(yīng)條件，突破傳統(tǒng)化學(xué)合成的效率瓶頸。計(jì)算模擬為復(fù)雜分子體系研究提供了重要工具。人工智能與量子計(jì)算的融合正催生“全棧式”分子創(chuàng)新生態(tài)：ＧＡＮ生成候選分子，強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化合成路徑，量子計(jì)算驗(yàn)證分子行為，從而形成閉環(huán)研發(fā)體系。技術(shù)突破01

應(yīng)用實(shí)例02輝瑞人工智能藥物平臺(tái)：加速抗疫藥物研發(fā)。創(chuàng)材深造（DeepMaterial）：在材料科學(xué)領(lǐng)域，人工智能正推動(dòng)研發(fā)模式革新。生態(tài)系統(tǒng)的智能監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)模型ECMWF提升分辨率至5公里，用PINN模擬交互。預(yù)警臺(tái)風(fēng)“杜蘇芮”提前72小時(shí)，路徑偏差小。預(yù)測(cè)北極熊棲息地縮減效應(yīng)，為協(xié)議提供依據(jù)。氣候大模型實(shí)現(xiàn)亞米級(jí)遙感監(jiān)測(cè)。歐洲航天局系統(tǒng)識(shí)別非法砍伐熱點(diǎn)，精度高。地面物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)預(yù)測(cè)干旱風(fēng)險(xiǎn)，準(zhǔn)確率高?！翱仗斓亍币惑w化感知網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)識(shí)別物種準(zhǔn)確率高。微軟項(xiàng)目捕捉瀕危鳥(niǎo)類(lèi)叫聲，識(shí)別入侵物種。還用于海洋哺乳動(dòng)物保護(hù)，追蹤種群遷徙。生物聲紋識(shí)別三大技術(shù)體系形成“感知—建?！深A(yù)”閉環(huán)：“空天地”數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)氣候模型優(yōu)化，生物聲紋反饋驗(yàn)證模型精度。1.技術(shù)體系生態(tài)系統(tǒng)的智能監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)模型珊瑚礁人工智能監(jiān)測(cè):守護(hù)海底生命的”聲學(xué)之眼“針對(duì)全球珊瑚礁白化危機(jī)，澳大利亞海洋科學(xué)研究所（ＡＩＭＳ）等機(jī)構(gòu)正在開(kāi)發(fā)并測(cè)試多模態(tài)珊瑚礁監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。這些系統(tǒng)嘗試整合多種技術(shù)手段，通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法自動(dòng)識(shí)別珊瑚白化特征，以期提升預(yù)警準(zhǔn)確率。在澳大利亞大堡礁，研究人員希望借助人工智能模型分析多類(lèi)數(shù)據(jù)，更早預(yù)測(cè)大規(guī)模白化事件，進(jìn)而輔助提升保護(hù)區(qū)管理效率。2.創(chuàng)新應(yīng)用生態(tài)系統(tǒng)的智能監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)模型3.技術(shù)局限新一代技術(shù)推動(dòng)監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)能力提升：量子計(jì)算可模擬復(fù)雜氣候相互作用；輕量化監(jiān)測(cè)設(shè)備（如無(wú)人機(jī)）提高生態(tài)監(jiān)測(cè)分辨率與覆蓋范圍；多源數(shù)據(jù)融合（如衛(wèi)星遙感與環(huán)境DNA技術(shù)）助力構(gòu)建更全面生物多樣性監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)。這些技術(shù)為認(rèn)識(shí)自然系統(tǒng)提供新方向。當(dāng)前氣候模型預(yù)測(cè)能力受限，主要因數(shù)據(jù)分辨率和對(duì)復(fù)雜物理過(guò)程理解不足。以歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心模型為例，雖分辨率提升，但對(duì)小尺度天氣現(xiàn)象預(yù)測(cè)仍難。極端天氣中，模型預(yù)警能力或不足，影響災(zāi)害響應(yīng)。非線性相互作用模擬對(duì)算力要求高，現(xiàn)有計(jì)算能力難滿足，制約預(yù)測(cè)水平。全球生物多樣性監(jiān)測(cè)覆蓋不足，熱帶雨林、深海、極地等區(qū)域數(shù)據(jù)缺失，影響人工智能模型泛化能力。如亞馬遜雨林昆蟲(chóng)數(shù)據(jù)缺失，影響監(jiān)測(cè)精度；深海聲學(xué)傳感器捕獲范圍有限，降低鯨類(lèi)遷徙預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。生物多樣性數(shù)據(jù)分布不均，部分國(guó)家獲取與應(yīng)用先進(jìn)模型面臨障礙。主題小結(jié)05從個(gè)人服務(wù)生態(tài)、城市治理體系到健康醫(yī)療服務(wù)，展現(xiàn)人工智能對(duì)社會(huì)日常運(yùn)轉(zhuǎn)各核心領(lǐng)域的深度滲透與效能提升；其次轉(zhuǎn)向社會(huì)科學(xué)研究范式，剖析經(jīng)濟(jì)模型的智能計(jì)算范式、社會(huì)治理的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)機(jī)制、人文學(xué)科的計(jì)算方法論變革，揭示社會(huì)科學(xué)研究在技術(shù)賦能下的范式突破；最后落腳自然科學(xué)研究，明確科學(xué)研究第五范式的確立意義，闡述新物質(zhì)發(fā)現(xiàn)的智能加速路徑對(duì)科研效率的提升作用，以及生態(tài)系統(tǒng)的智能監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)模型對(duì)環(huán)境治理的支撐價(jià)值。

當(dāng)人工智能成為基礎(chǔ)科研設(shè)施時(shí)，知識(shí)生產(chǎn)體系正經(jīng)歷根本性轉(zhuǎn)向：假設(shè)生成機(jī)制從文獻(xiàn)溯源演進(jìn)為數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)挖掘，實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)路徑由物理試錯(cuò)轉(zhuǎn)向數(shù)字模擬優(yōu)先，知識(shí)迭代周期大幅縮短。這場(chǎng)效率革命要求我們重構(gòu)科研倫理框架與學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)體系，以應(yīng)對(duì)“知識(shí)通貨膨脹”時(shí)代下認(rèn)知效率面臨的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。人工智能對(duì)社會(huì)的影響思考與探究06１．當(dāng)醫(yī)療人工智能的診斷準(zhǔn)確率超過(guò)人類(lèi)醫(yī)生時(shí)，如何界定醫(yī)患關(guān)系中的責(zé)任主體？算法決策的“可解釋性赤字”可能引發(fā)哪些新型醫(yī)療倫理問(wèn)題？２．當(dāng)智慧城市中交通調(diào)度算法的全局最優(yōu)解與個(gè)體出行權(quán)益發(fā)生沖突時(shí)，應(yīng)采用何種價(jià)值排序原則？試從功利主義與權(quán)利倫理視角展開(kāi)分析。

３．比較AIphaFold在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)與人類(lèi)科學(xué)家在分子機(jī)制研究中的方法論差異，

說(shuō)明這種差異對(duì)科研人才培養(yǎng)體系提出了哪些新要求。

４．在數(shù)字人文研究中，當(dāng)文本挖掘算法得出與傳統(tǒng)文獻(xiàn)學(xué)相悖的結(jié)論時(shí)，應(yīng)如何建立人機(jī)互證的校驗(yàn)機(jī)制？試通過(guò)分析某歷史事件來(lái)設(shè)計(jì)解決方案。拓展閱讀07推薦閱讀材料

1.《人工智能：李開(kāi)復(fù)談AI如何重塑個(gè)人、商業(yè)與社會(huì)的未來(lái)圖譜》，李開(kāi)復(fù)、王詠剛著，文化發(fā)展出版社，2017年。2.《人工智能之路》，周愛(ài)民編著，華東師范大學(xué)出版社，2024年。主題實(shí)訓(xùn)08【實(shí)訓(xùn)目標(biāo)】

通過(guò)實(shí)地調(diào)研了解人工智能在教育領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用狀況；掌握科學(xué)的調(diào)研方法；分析人工智能技術(shù)在不同教育場(chǎng)景中的優(yōu)勢(shì)與局限；形成對(duì)人工智能教育應(yīng)用的批判性思考能力；提出基于實(shí)證的人工智能教育應(yīng)用改進(jìn)建議。調(diào)研問(wèn)卷工具（問(wèn)卷星、騰訊問(wèn)卷）、數(shù)據(jù)分析工具（Excel、SPSS）、在線文獻(xiàn)檢索工具、錄音設(shè)備（訪談?dòng)茫?、可視化工具（思維導(dǎo)圖工具、圖表制作工具）。2．所需工具清單基本的信息檢索、問(wèn)卷設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)整理能力。1．前置知識(shí)與技能【實(shí)訓(xùn)準(zhǔn)備】人工智能在教育領(lǐng)域應(yīng)用情況調(diào)研報(bào)告確定調(diào)研對(duì)象（學(xué)校、教師、學(xué)生）、準(zhǔn)備調(diào)研提綱、設(shè)計(jì)調(diào)研問(wèn)卷、收集人工智能教育應(yīng)用的前期資料。3．資源準(zhǔn)備【實(shí)訓(xùn)步驟與任務(wù)】（１）

以4-6人為一組，進(jìn)行分工合作。（２）

利用知網(wǎng)、萬(wàn)方等學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)，檢索“人工智能＋教育”相關(guān)文獻(xiàn)，整理近５年的研究熱點(diǎn)。（３）

收集國(guó)內(nèi)外人工智能教育應(yīng)用典型案例，并進(jìn)行分類(lèi)整理（如智能輔導(dǎo)系統(tǒng)、個(gè)性化學(xué)習(xí)平臺(tái)、教育管理人工智能）。（４）

建立人工智能教育應(yīng)用分類(lèi)體系，梳理核心功能與特點(diǎn)。（５）

制作人工智能教育應(yīng)用現(xiàn)狀概覽表，包含應(yīng)用名稱(chēng)、開(kāi)發(fā)機(jī)構(gòu)、功能特點(diǎn)、應(yīng)用場(chǎng)景等。要求：

小組協(xié)作完成，至少整理１０篇高質(zhì)量文獻(xiàn)摘要，收集８?jìng)€(gè)典型人工智能教育應(yīng)用案例，形成分類(lèi)清晰的應(yīng)用矩陣。任務(wù)1：人工智能教育應(yīng)用文獻(xiàn)與案例梳理【實(shí)訓(xùn)步驟與任務(wù)】（１）

確定調(diào)研主題（如“人工智能在基礎(chǔ)教育中的應(yīng)用現(xiàn)狀”“高校人工智能輔助教學(xué)工具使用情況”等）。（２）

設(shè)計(jì)調(diào)研方案，包括調(diào)研目的、對(duì)象、方法、樣本量、時(shí)間安排等。（３）

編制調(diào)研工具：

問(wèn)卷、訪談提綱、觀察記錄表等。（４）

實(shí)施調(diào)研：

線上問(wèn)卷發(fā)放、實(shí)地訪談、實(shí)地觀察。（５）

收集并整理原始數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的完整性和真實(shí)性。要求：

小組合作開(kāi)展調(diào)研，調(diào)研對(duì)象不少于２０人，覆蓋至少２種不同角色（如教師、學(xué)生、管理者），調(diào)研方法需同時(shí)包含定量和定性方法。（１）

對(duì)問(wèn)卷數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，生成描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。（２）

對(duì)訪談、觀察數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)性分析，提煉關(guān)鍵主題和觀點(diǎn)。（３）

結(jié)合任務(wù)１的文獻(xiàn)與案例分析，形成綜合性結(jié)論。（４）

撰寫(xiě)調(diào)研報(bào)告，包含研究背景、調(diào)研方法、數(shù)據(jù)分析、研究發(fā)現(xiàn)、結(jié)論與建議等部分。（５）

設(shè)計(jì)調(diào)研成果可視化呈現(xiàn)方案（如表格、思維導(dǎo)圖等）。要求：

小組合作完成調(diào)研報(bào)告（３０００字左右），包含至少５個(gè)數(shù)據(jù)可視化圖表，分析邏輯清晰，結(jié)論有理有據(jù)。任務(wù)2：人工智能教育應(yīng)用實(shí)地調(diào)研設(shè)計(jì)與實(shí)施任務(wù)3：調(diào)研數(shù)據(jù)分析與報(bào)告撰寫(xiě)【實(shí)訓(xùn)步驟與任務(wù)】（１）

選擇１—２個(gè)典型人工智能教育應(yīng)用，基于調(diào)研數(shù)據(jù)進(jìn)行SWTO分析。（２）

針對(duì)分析結(jié)果，提出改進(jìn)建議或創(chuàng)新方案。（３）

設(shè)計(jì)一個(gè)人工智能教育應(yīng)用創(chuàng)新原型，包含功能設(shè)計(jì)、應(yīng)用場(chǎng)景、預(yù)期效果等。（４）

對(duì)創(chuàng)新方案進(jìn)行可行性分析，包括技術(shù)、經(jīng)濟(jì)、教育三個(gè)維度。實(shí)驗(yàn)分析：

人工智能教育應(yīng)用的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)有哪些？

如何平衡技術(shù)創(chuàng)新與教育本質(zhì)需求？

人工智能教育在不同學(xué)段、不同學(xué)科的適用性差異有哪些？記錄方法：

制作犛犠犗犜分析矩陣表、創(chuàng)新方案概念圖和可行性評(píng)估雷達(dá)圖。（１）

準(zhǔn)備調(diào)研成果展示材料，包括：演示文稿、調(diào)研報(bào)告（２）

組織小組或班級(jí)成果展示活動(dòng)，相互評(píng)議。（３）

基于反饋意見(jiàn)完善調(diào)研報(bào)告。（４）

撰寫(xiě)個(gè)人反思日志，包含：對(duì)人工智能應(yīng)用前景的思考、調(diào)研過(guò)程的收獲與挑戰(zhàn)、對(duì)未來(lái)人工智能應(yīng)用發(fā)展的展望。觀察要點(diǎn)：

不同調(diào)研主題的差異、技術(shù)應(yīng)用與教育需求的匹配度、人工智能教育應(yīng)用中的倫理與隱私問(wèn)題，以及教育工作者對(duì)人工智能的接受度與擔(dān)憂。任務(wù)4：人工智能教育應(yīng)用SWOT分析與創(chuàng)新設(shè)計(jì)任務(wù)5：人工智能教育應(yīng)用成果展示與反思Strengths(優(yōu)勢(shì))Opportunities(機(jī)會(huì))Weaknesses(劣勢(shì))Threats(威脅)【實(shí)訓(xùn)作業(yè)】

要求：

以４—６人為一組，提交完整的小組調(diào)研報(bào)告電子版（３０００字左右），包含附錄中的原始調(diào)研數(shù)據(jù)；調(diào)研成果展示材料；參與成果展示與交流活動(dòng)?！驹u(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)】

【常見(jiàn)問(wèn)題與解決】Q１：如何確定有價(jià)值的人工智能教育應(yīng)用調(diào)研主題？A：（１）

關(guān)注當(dāng)前的教育痛點(diǎn)，如評(píng)價(jià)、個(gè)性化、教師負(fù)擔(dān)等，探討人工智能如何解決這些問(wèn)題；（２）

選擇特定學(xué)科或?qū)W段的人工智能應(yīng)用，如語(yǔ)言學(xué)習(xí)、STEM教育等；（３）