2025年10月21日，基于学科需求的人工智能技术应用系列专题培训第四讲在医学部逸夫楼816机房顺利举办。

 

本次培训邀请到北京深势科技有限公司生命科学方案高级总监李厦戎、北京大学计算中心工程师金建栋，分别围绕“AI for Science科研智能体助力生物医药科研创新”和“AI智能体工作流：科研工作效率提升实战”主题，从不同专业角度展开讲座。培训以线上、线下相结合的方式进行，累计超100人参与学习和互动。

AI for Science科研智能体助力生物医药科研创新

深势科技李厦戎总监介绍了AI4S智能体在生物医学科研中的应用与前景。首先，他回顾了AI从机器学习到生成式大模型的跃迁。随后，他重点阐述了鄂维南院士提出的“AI for Science”理念，详细拆解AI4S一体化智能研发平台在“读-算-做”闭环中的工具开发情况：①“读”——玻尔科学导航已解析1.7亿篇外文文献，支持图表、分子式、临床数据多模态检索，可一键生成综述、追踪学者动态，并已在北大本地化部署；②“算”——Uni-RNA、Uni-Mol、Uni-Fold、DPA等自研模型覆盖从原子、分子到细胞的多尺度计算，具备国际一线竞争力；③“做”——开源平台Uni-Lab-OS，一站式打通生物医药领域的靶点机制研究、分子设计生成、分子表征测试全流程。最后，他展望了AI在虚拟细胞、虚拟临床试验、端到端药物自动发现与验证及AI协同科学家自主完成研究等未来方向，强调AI将成为科研人员的重要助手，推动生物医学创新。

 

AI智能体工作流：科研工作效率提升实战

计算中心金建栋工程师的讲座聚焦AI智能体工作流如何提速科研，并进行了现场实践操作演示。他从调研、实验、写作三场景进行多智能体的应用示范：一是使用国产Dify搭建专属工作流并自动完成scope-research-write循环，短时间内调研大量论文、网页，理解并筛选相关主题的资料；二是使用VSCode+Cline辅助AI4S，并进行探索性数据分析；三是使用VSCode+Cline辅助数据分析，基于文献调研结果，按照LaTeX模板格式进行文献整理，让论文写作更加轻松。最后金建栋工程师强调科研工作的智能化转型正在发生，智能体工作流有望大幅提升科研效率，推荐在科研中用可控工作流替代重复劳动，让研究者更专注于原始创新。

 

培训结束后，老师同学们纷纷围绕AI4S玻尔科学导航具体使用、智能体工作流的本地使用等问题与讲者进行了深度互动。

 

基于学科需求的人工智能应用技术专题培训是2025年科技创新年“人工智能与医学发展”学科布局的重要举措，是响应2025年北京大学医学部教代会及工代会提案要求服务师生的创新实践，旨在基于学科需求推动AI技术与临床诊疗、医学研究的深度融合，助力“北大医学+AI”创新生态圈构建。培训工作将常态化开展，敬请持续关注！

医学部学科建设办公室

2025年10月28日