大家好，我是吾鳴。
前沿回顾
吾鳴之前给大家分享过浙江大学DeepSeek系列公开课第一季，第一季一共八讲，内容介绍丰富，内容之广，看完粉丝朋友直呼浙大良心。这八讲公开课名称分别是：
第一期（上）：吴飞（浙江大学）DeepSeek：回望AI三大主义与加强通识教育
第一期（下）：Chatting or Acting？——DeepSeek的突破边界与“浙大先生”的未来图景（浙江大学 陈文智）
第二期（上）：孙凌云（浙江大学）DeepSeek：智能时代的全面到来和人机协作的新常态
第二期（下）：王则可（浙江大学）DeepSeek模型优势：算力、成本角度解读
第三期（上）：陈静远（浙江大学）语言解码双生花：人类经验与AI算法的镜像之旅
第三期（下）：吴超（浙江大学）走向数字社会：从Deepseek到群体智慧
第四期（上）：陈建海（浙江大学）DeepSeek的本地化部署与AI通识教育之未来
第四期（下）：朱朝阳（浙江大学）DeepSeek之火，可以燎原
吾鳴给大家整理好了第一季的8讲公开课，包含视频和PDF，下载地址我放到了文末。
本期分享
吾鳴本次要给大家分享的是浙江大学公开课系列的第二季第二期的内容，即由浙江大学朱霖潮教授给我们分享的人工智能如何重塑科学与工程研究，报告一共39页PPT，报告+视频完整版我放到了文末。
内容摘要
- 科学研究范式的演进
介绍科学研究的五大范式：经验驱动（观察归纳）、理论驱动（逻辑演绎）、计算驱动（计算机仿真）、数据驱动（海量数据分析）及智能驱动（AI全过程参与）。强调第五范式整合前四者优势，通过AI自主提出假设、设计实验，解决复杂系统问题。 - 人工智能在科学与工程中的应用案例
列举AI在方程求解（如流体力学、电磁场方程）、工程仿真（汽车碰撞、机翼设计）、地球科学（气候预测、地下水流模拟）、气象预报（华为云盘古模型、Google GraphCast）等领域的应用，展示其加速设计与优化的能力。 - 蛋白质结构预测的突破与影响
详细分析蛋白质结构预测的重要性（结构决定功能）、挑战（折叠机制复杂性），以及AlphaFold系列（2018-2020）在CASP竞赛中的技术方案（多序列比对、Transformer架构）。指出AlphaFold2将预测精度提升至实验水平，推动2024年诺贝尔化学奖首次授予AI科学贡献。 - AI驱动科学研究的全过程
涵盖知识获取（自动文献分析、跨学科整合）、数据处理（生成与标注大规模科学数据集，如AlphaFold DB）、实验模拟（实时仿真平台、自动化实验系统）及人机协同模式（AI处理数据与计算，人类定义问题与验证结果），强调AI成为科学发现的核心参与者。 - 挑战与未来展望
提出当前挑战：复杂推理效率低、数据更新与知识壁垒、模型幻觉问题。展望未来需结合人类创造力与AI计算能力，在多尺度非线性系统（如气候预测、蛋白质动力学）中实现更深入的突破，开启科学研究的“黄金时代”。
