11月30日下午，首届世界科学智能大赛颁奖典礼暨上海科学智能青年科学家论坛在复旦大学举行。

人工智能是引领全球新一轮科技革命和产业变革的战略性技术。在“大算力”“大数据” “大知识”融合的全新时代，科学智能（AI for Science）作为热点领域之一，将对基础科学研究的范式变革产生划时代意义。在上海市发展和改革委员会、上海市经济和信息化委员会、上海市教育委员会、上海市科学技术委员会的指导下，复旦大学、上海科学智能研究院基于CFFF平台开放能力，邀请阿里云、中国电信、中国信通院云大所，6月27日联合发布首届世界科学智能大赛，以人工智能赋能科学发现，借原始创新推进科学发展。比赛启动以来，生命科学、大气科学、材料科学、流体力学、量子化学五大赛道，吸引全球11653名选手参赛。上午30支队伍在复旦大学参加总决赛，最终决出一、二、三等奖、最佳创新奖和“星辰学者”特别奖。

上海市教育委员会主任周亚明、上海市教育委员会副主任孙真荣、上海市科学技术委员会副主任王晔、上海市经济和信息化委员会总工程师葛东波；上海市徐汇区副区长王志华；中国科学院院士、复旦大学校长金力，中国科学院院士、复旦大学副校长张人禾，中国科学院院士、复旦大学化学与材料学院院长赵东元；上海中心气象台台长马雷鸣；阿里云智能集团副总裁韩飞、上海西岸开发（集团）有限公司副总经理曹其炜、中国电信上海公司资深经理钱名海出席典礼。复旦大学副校长徐雷主持颁奖典礼。

周亚明表示，上海市教育委员会全力支持复旦大学发展科学智能，加快建设科学智能创新发展高地。期待复旦大学用好科学智能的利器，融合知识、算力、算法和数据等核心要素，在基础研究、技术攻关、产教融合等领域不断发力，推进科研范式和人才培养模式改革。期待复旦大学能与各位科技企业代表和科技精英共同努力，以大赛为平台和纽带，协同推动AI赋能重大科学问题突破，更好把握全球科技竞争主动权，为加快实现高水平科技自立自强作出新的贡献。

金力向支持大赛和论坛举办的各单位、专家学者表示感谢，向获奖选手表示祝贺。面对科学智能新时代，如何在日新月异的科技创新环境中赢得主动，在关键领域取得创新突破，是时代给予教育的新命题。科学技术的发展离不开青年人的创新与担当，青年人是科学事业的希望和未来。复旦大学与上海科学智能研究院联合举办此次大赛和论坛，也是希望能够以此为契机，为青年学者提供高水平学术交流平台，进一步凝聚共识，促进科研范式变革，构建开放科学生态。未来，复旦大学将承担起社会责任和使命，强化高层次人才自主培养能力，服务高水平科技自立自强，在建设世界主要科学中心和创新高地新征程上打头阵、当尖兵，勇立潮头、奋楫扬帆，做出更大贡献。

上海科学智能研究院院长、复旦大学人工智能与产业研究院院长漆远作比赛总结报告，他介绍了本次比赛的亮点。复旦大学不仅提供了CFFF高性能智算平台，并联合上海科学智能研究院开放不同领域的科学数据，促进AI for science的发展。期待以大赛举办为契机，推动跨学科复合型人才培养，用人工智能技术赋能前沿的科技领域，实现科技原始创新策源。

5大赛道决出冠军

以赛促变，引领科学范式变革

“你们如何考虑涡度和散度的权重？”“如果不加约束条件，结果会怎样？”

11月30日上午，复旦大学邯郸校区第五教学楼内，首届世界科学智能大赛五大赛道比赛现场，选手面对评委们连珠炮式的提问，用精密的实验数据和清晰的逻辑条理一一给出回答。经过激烈的角逐，最终决出了各个赛道的一二三等奖。

聚焦前沿研究方向，促进科学智能快速发展，大赛为全球科学智能人才提供一个激荡创新、启迪智慧的舞台，引领、促进科学范式的变革。

复旦学子获评“星辰学者”

复旦大学本科生周潪剑，就读于信息科学与工程学院智能科学与技术专业，获得本次大赛“星辰学者”。

“星辰学者”是大赛设置的特别奖项，颁发给其方案最具创新价值的参赛团队，寓意“用AI的望远镜，探测科研的星辰大海”，这也是复旦大学、上海科学智能研究院通过大赛希望面向广大优秀人才发出的共同建设科学智能生态的邀请。接下来的每一届比赛都会延续这个奖项，见证科学智能的“星辰学者”们在科学星空熠熠生辉。

他参加的量子化学赛道为选手提供超过1000万的训练数据，是目前世界上最大、最全面的同类型数据库，这意味着选手需要有扎实的AI模型开发技术和工程优化能力。周潪剑提出了quipformerV1预测真实能量和原子线性拟合能量之间差值的方案。在解题过程中，他对AI for Science及其在化学领域的具体应用有了进一步的了解，他认为，将AI引入量子化学计算，不仅可以保持计算精度，还可以极大提高计算效率，将会对量子化学领域的发展产生关键推动作用。

这次经历让他拓展了自己在深度学习和量子化学领域的知识面，锻炼了通过编写代码解决问题的能力，例如Machine Learning建模分子的方法、深度学习的调参技巧，“不仅为我未来的学术研究提供新思路，也为我进入科研领域打下坚实基础”，周潪剑说。

5个赛道分别决出一等奖

生命科学赛道冠军“牛刀小试”团队，由中国科学院大学生物信息学专业的王泰福与华南农业大学分子生物学专业的刘智健组成。针对“生物学年龄评价与老年病风险预测”的赛题，他们创新性地使用了两个模型，分别预测生物学年龄和阿尔兹海默症，同时将年龄预测的输出作为了阿尔兹海默症预测的输入。面对大量的数据，他们开展对数据细致探索性分析，针对性筛选得到最终特征。对样本数据的优化，对他们获得预测第一的成绩起到关键作用。

这样的课题对两位硕士研究生选手来说，是一项艰巨的任务。但刘智健认为，正是得益于大赛良好的赛制反馈和各支队伍之间的良性竞争，才让他们完成一两个人原本无法完成的任务。

“我们从一开始最简单的模型开始，根据比赛A榜B榜的反馈，通过一个个jupyter notebook，不断迭代参数和模型，尝试不同策略，达到不错的预测效果。”

“通过学习如此大规模、分布广的数据集，AI背景的成员可以向化学背景的成员学习如何更好地理解数据，化学背景的成员有了一次近距离接触AI与化学交叉场景的机会。”来自加州大学戴维斯分校博士生的郭文韬是GPT-4 Auto Agent的一名成员。这是量子化学赛道中一支国际化的“产学合作”队伍，由两名深势科技的算法研究员、一名香港科技大学博士生及一名组成。针对数据特点，成员们提出以方向消息传递神经网络为核心的“分子属性预测”方案。

从6月初赛起至今，团队持续提升模型的效率，从一开始选择了精度一般但模型更简单的Gemnet-dT，只考虑三体交互，到复赛后时调整为相同家族下引入四体交互的Gemnet-OC模型。受机器学习模型工程任务解决pipeline的启发，他们也尝试了模型融合、超参微调以及引入更多分子信息(如键信息)等策略。“准确度的提升总是伴随着模型速度的下降，所以我们不断做调整，希望能更好地平衡精度和速度。”刘思远解释。

来自北京邮电大学人工智能学院的Pris 727团队喜获大气科学赛道的一等奖。“我们创新性地提出一种多时间序列预测策略的集成气象预报方法，通过知识融合来让预报模型掌握更丰富的时序知识和气象变化规律，并在赛道任务上取得0.461的成绩，”队长徐梦秋说。

Pris 727意识到，目前的中期气象预报方法大多依赖于单一的时间序列预报策略，可能导致模型缺乏气象变量在时间尺度上丰富的规律和知识，预报精度有限。从复赛开始，他们阅读大量参考文献，在大赛钉钉群中与其他选手展开讨论，决定借助已有的气象大模型的先验知识和特征表征能力，对数据进行轻量化的处理，最后顺利提升方案性能。

徐梦秋认为，团队合作对多学科交叉团队来说非常关键。“我们在相同的目标下高效实现优势互补，提升自我技能，丰富知识储备。在协作沟通过程中，我们更好地理解人工智能和气象交叉领域的挑战和机遇，并为未来的研究方向和职业规划铺垫基础。”

材料科学赛道冠军是VIPA队。成员均为浙江大学计算机专业在读硕士研究生，研究方向为计算材料科学。这次大赛是VIPA团队首次参加AI和材料科学交叉的比赛。面对“金属有机框架材料的预测合成”赛题，他们提出“基于元素特性的金属嵌入表示，基于图神经网络和梯度提升树的回归预测，基于数据挖掘的同源数据集扩充”的方案。

由于特征较少导致模型优化能带来的性能提升有限，他们不得不转向转向训练集的扩充工作，需要打通“样本-特征-标签“这一条数据通路。VIPA团队积极寻求导师帮助，成员之间相互鼓励，不断试错，借助开源数据库，仿照论文中的提取流程，整理训练集的同源数据集，显著提高比赛得分。

“VIPA团队的工作体现了选手对前沿研究成果的关注和应用能力，”该赛道评委对他们使用图神经网络代替分子指纹提取连接体特征的方法给予高度评价。

来自之江实验室的崔钰在流体力学赛道中化名“脆鱼”。针对基于NS方程的流动问题，他将AI与流体力学、数学等紧密结合，使用传统方法指导神经网络的训练，增强神经网络的表示能力，提升对流体力学反问题的求解精度。同时利用神经网络的序列预测能力填补NS方程在不可压缩流体场景中压力绝对值求解的空白。在交叉学科中，实现不同学科方法1+1>2的效果。

在比赛过程中，崔钰观察到外推过程中求解结果快速劣化的问题，在复赛中通过将数值微分外推的加速收敛法引入到神经网络训练中，减缓求解结果劣化的发生，提升外推预测的准确度。“本次大赛让我对交叉学科中神经网络的能力有了新的认识，在模型训练和知识迁移等方面也有了一定提升。更重要的是通过与其他选手思维的碰撞，拓宽了自己的科研思路，为未来AI for Science研究奠定了坚实的基础。”

评委们如何看比赛？

“对材料科学智能赛道来说，本次比赛引起了学术界对AI+材料的广泛关注。”复旦大学化学系教授、博士生导师张凡说道。作为材料科学赛道的评委之一，他介绍，这次参加材料科学赛道的选手非常踊跃，初赛的81个有效提交结果之中，有51个超过基线（baseline）模型性能（score: 0.22）。选手们的性能提升方案有从数据扩展、方法改进、特征筛选和融合等多个方面，多支队伍都采用模型集成的办法，提高最终的预测精度。

“通过这次大赛可以看到，虽然实际材料合成数据的有限，即数据量小，但AI算法仍然有很大的探索空间以提升材料的合成条件预测精度。”张凡希望借助这次比赛，让学界焦点更多地聚集在材料结构与实际合成之间关系的建立，使用AI去揭示新规律，联合先前研究实现新材料发现与合成的精准预测一体化，从而进一步推动科学研究范式的改变。

以解决问题为出发点，“世界科学智能大赛”允许自由组队的机制，有力促进了不同学科背景的研究者共同协作。“这次大赛为我们凝练学科交叉提供了新的可能性，让学生知道不同学科放在一起可以解决共同的问题，”担任生命科学赛道评委的复旦大学智能复杂体系基础理论与关键技术实验室副主任张梦翰说。

他坦言，在答辩时，选手们的解决问题的思路和想法对他很有启发。“不同专业背景的话语体系是完全不同的，我很好奇，面对一个生物学上的问题，团队是如何切入的？成员又是如何相互交流并且达成对问题的理解的一致性的？”他认为，很多创造发明都是在不经意间得到了启发。“很多人说科研是越做越窄、越做越细的，但我们注意到，不能被自己的专业限制住思维。”

上海中心气象台台长、大气科学赛道评审马雷鸣认为，就大气科学赛道而言，选手的很多算法不仅提出模型架构的优化，而且将大气科学、气象要素的物理特点等融入算法中，在改进预报能力的同时，大幅提升了计算效率。在马雷鸣看来，本次大赛对大气科学领域的研究范式将起到推动作用。“它坚定了我们通过人工智能技术推动预报技术变革的信心，而且选手们的工作对于人工智能天气预报现存的物理可解释性难题的解决思路具有很强的启发性。”

本次大赛旨在推进科学智能技术创新，挖掘顶尖创新团队，打造科学智能生态，激发人工智能发展新动能，为上海打造人工智能高地、我国抢占世界科技前沿提供有力支撑。

颁奖典礼后，上海科学智能青年科学家论坛举行，腾讯杰出科学家刘威、复旦大学大气与海洋科学系教授张峰、华东理工大学教授曹志兴、上海科学智能研究院研究员曹风雷作特邀报告，世界科学智能大赛选手团队代表作报告。

获奖者都有谁？

快看全名单

文字：李怡洁、胡慧中

摄影：成钊

制图：汪祯仪