·AI的出现，使得物质科学研究的范式已经发生了变化，也将推动新材料的研发数量和质量出现本质变化。
·创新首先是激发人才的创新兴趣，其次是社会要能够容忍创新过程中的失败”。
一、
作为一名从事计算的物理学工作者，如果没有AI的出现，我可能已经在思考“退休”了；但AI来了，物理研究的范式已经发生了变化，研究技术、研究效果和解决问题的难度都发生了根本性的变化。以前解决不了的问题，现在有了解决的可能。这是一个激动人心的契机，但也是充满压力的挑战，对于我来说，现在我们所做的AI物理，是一个全新的领域，也是我从事学术研究以来从未遇到过的大挑战。
技术的革新和经济的发展越来越依赖新材料的进步。以往的新材料研发主要依据研究者的科学直觉和大量重复的“尝试法”实验。材料的研发有点像玩乐高积木，可以有很多种搭法、无穷的组合可能，但什么样的材料是有用的，过去没法直接回答。但有了AI技术后，可以在一定程度上回答这个问题，AI可以快速地进行配比、模拟来验证。AI提供了一种全新的研究范式。
AI技术，特别是深度学习，正在深刻地变革分子动力学模拟领域，解决了该领域长期存在的一些核心瓶颈问题。譬如传统分子动力学的核心是“力场”，即描述原子之间相互作用力的数学函数。传统力场基于简单的物理近似，虽然计算快，但精度有限；而高精度的量子力学计算虽然准确，但计算成本极高，无法用于大体系或长时间模拟。AI通过从量子力学计算产生的大量数据中学习，可以构建出既接近量子力学精度、又接近传统力场计算速度的机器学习力场。
用传统的实验设备是无法捕捉分子的动态过程的，但AI（如无监督学习算法）能分析模拟数据，自动识别出描述动态过程本质的关键变量（反应坐标），让我们能实际“看到”原本几乎不可能捕捉到的动态过程。因此，AI使得分子动力学模拟在物质科学领域再一次出发。
二、
2024年，上海高校人工智能交叉中心——数智物理（AI Physics）在复旦大学成立，这是国内之一个“AI+物理”数智中心，对于我来说，跨入这一领域，压力很大，因为这是一个交叉学科，而我也只熟悉我自己那一小部分，以前在我的研究领域知识面，现在这个领域被重构了，需要涉及很多不熟悉的内容，我们需要更多的人来参与这一研究。
目前，“原始创新不足”是我们的一个很大挑战。以前我们可以学别人，跟着别人跑，但现在我们的科技发展已经跑到了很前面，后面能否跑好，其中一个重要的因素在于我们的创新人才。基础研究和应用研究都需要创新人才。
中国的人才培养有自己的特色。在过去的几十年，国家在人才培养方面下了很多功夫，但在创新人才培养方面，我觉得还有很多可以向别人借鉴的地方。比如说，鼓励学生创新，激发学生兴趣，容忍失败等。
我觉得中国的教育应该发展不同的教育元素，应该更加多元。中国现在有3000所大学，应该有一些不同类型的大学。如果教育都是一个模式，所有人都做一样的事，内卷一定会发生。
今年复旦大学物理系首次设立了量子智能英才班，我们尝试更多地加入创新人才培养理念与中国教育实践相结合，探索人才培养的新模式。英才班计划分两类招生：一是高考统考，二是入校后的“二次选拔”。入选的学生进行本博融通教育，本科毕业后授予物理学、人工智能的双学位。在校期间，英才班鼓励学生创新，开展批判性思考，并与清华、南大等高校建立交流机制。我觉得中国的本科生教育最重要的目标，应该是培养一些创新能力比较强的学生。
