AI智链实验，智教融通未来

访问入口：https://ai4steaching.pkusz.edu.cn/

人工智能正在成为推动科学研究范式变革的关键力量。材料发现、化学合成与生命科学研究正从经验驱动逐步走向数据与智能驱动。顺应这一趋势，北京大学深圳研究生院科学智能学院系统布局AI for Science（AI4S）教学与实验体系，围绕“人工智能深度融入科学研究全过程”的目标，打造面向未来的交叉创新人才培养平台。

学院以“深原理·强数智·促交叉·创未来”为办学理念，构建了覆盖材料、化学与生命科学三大方向的Al4S Teaching基础教学平台，推动AI从“辅助工具”升级为“科研伙伴”，为学生提供贯通理论、计算与实验的系统化学习与研究环境。

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体系化布局：打造可落地的AI4S Teaching基础教学平台

AI4S Teaching基础教学平台并非单点能力展示，而是围绕真实科研流程进行整体设计。平台强调从科学问题出发，贯穿数据生成、模型构建、实验验证与成果产出，帮助学生在学习阶段即建立“以AI驱动科研”的整体认知。

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AI4M：面向材料科学的智能设计与实验闭环

AI4M（AI for Materials）聚焦材料科学与新能源等前沿领域，围绕材料成分设计、性能预测与实验验证，构建从数据建模到自动化实验的教学体系。

平台将材料科学知识与机器学习方法有机结合，引导学生理解AI在材料研发中的作用机制，并通过实验室实践，将模型预测结果反馈至真实材料制备与测试流程中。通过这一闭环训练，学生能够系统理解AI如何加速材料发现过程，形成面向未来材料研究的智能化思维方式。

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AI4C：推动化学研究向智能化与自动化演进

AI4C（AI for Chemistry）面向化学及相关交叉学科，强调反应机理理解、数据驱动建模与实验验证的协同发展。平台将传统化学理论教学与AI方法深度融合，引导学生探索反应预测、条件优化与高通量实验等前沿方向。

通过智能实验平台与自动化设备的配合，学生能够直观体验AI在复杂化学反应空间中的决策能力，理解智能化技术如何提升化学研究的效率与可靠性，为智能合成与数字化化学研究奠定基础。

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AI4LS：面向生命科学的智能实验与数据驱动研究

AI4LS（AI for Life Science）聚焦生命科学与生物医学领域，构建以数据驱动与实验验证并重的教学实验体系。平台涵盖多组学数据分析、结构预测与自动化实验等方向，强调AI在生命科学研究中的系统性应用。

通过统一的数据平台与实验环境，学生能够体验从生物数据建模到实验验证的完整科研流程，理解AI在揭示生命机制、加速实验决策中的独特价值，培养面向未来智能生命科学研究的核心能力。

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面向未来的交叉创新人才培养

AI4S Teaching基础教学平台是科学智能学院推进交叉创新人才培养的重要支点。平台不仅服务于课程教学与实践训练，也将持续融入学院研究生培养体系，成为连接本科生、研究生与科研团队的重要纽带。

未来，学院将持续加强平台建设，拓展真实科研应用场景，深化与科研团队和产业伙伴的协同合作，逐步形成以AI for Science为特色的创新人才培养高地。

通过AI4M、AI4C与AI4LS三大方向协同发展，科学智能学院正以人工智能为引擎，推动科学研究与人才培养模式的系统性升级，为面向未来的科学探索注入持续动力。